1.深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器
深入理解 Apache Calcite ValcanoPlanner 优化器
深入理解Apache Calcite VolcanoPlanner优化器
VolcanoPlanner是码解基于Calcite 1..0版本的强大优化器,它以Goetz Graefe的码解论文为灵感,采取两阶段逻辑与物理算子优化策略。码解通过逻辑算子(Logical Algebra)和物理算子(Physical Algebra)的码解结合,Volcano优化器运用了Transformation Rule和Implementation Rule,码解以及Cost-Based选择,码解按键精灵大漠收费版源码以代价优化为主导而非启发式方法。码解
核心概念中,码解Memo数据结构存储了算子树的码解森林,每个Group Expression都对应一个Expression Group,码解通过存储避免重复扫描的码解策略,如Scan A和B的码解冗余。Volcano将优化规则分为Transformation Rule(局部优化)和Implementation Rule(物理算子选择),码解通过Pattern匹配执行规则,码解同时利用Pattern和Search Algorithm进一步缩小搜索空间。码解
RelNode,作为关系表达式的基础,是Caclite处理数据的关键。抽象于AbstractRelNode,记录加班源码RelNode包含traitSet,如调用约定、行类型、输入节点等,以及方法如estimateRowCount和computeSelfCost,用于成本计算。RelSet存储一组等价关系,而RelSubset则按物理属性细分,如bestCost和bestNode,larrycms 源码下载对优化过程起到关键作用。
优化流程从SQL解析到生成逻辑计划,通过SqlToRelConverter转化为RelNode和RexNode,然后由VolcanoPlanner驱动,应用规则,迭代优化直到成本稳定或无更多优化机会。Julian的分享是理解和应用VolcanoPlanner的宝贵资源。
Volcano的核心步骤包括:应用规则、逻辑执行计划转换,libffidevel 源码下载以及在Cost稳定或无优化空间时停止。这个优化器由计划树、优化规则、代价模型和元数据提供器协同工作,通过实例学习源码,如CsvTest#testSelectSingleProjectGz,展示了VolcanoPlanner如何使用smart模型进行高效优化。
创建VolcanoPlanner时,允许自定义costFactory,mysql 源码 语言支持自顶向下的优化。setTopDownOpt控制这一特性,其关键操作如setRoot和findBestExp,前者将原始RelNode转换为RelSubset Tree并注册到VolcanoPlanner中,而registerImpl则负责新表达式的注册和规则队列的更新。
RelOptUtil.registerDefaultRules注册了包括默认、基础等在内的个优化规则,这些规则在后续章节中将进行分类讨论。SQL解析和逻辑计划生成完成后,流程封装在Program中,聚焦于关键操作。
优化器的执行器负责表达式的计算,setRoot示例展示如何传递原始RelNode,确保所有子节点通过ensureRegistered注册,onRegister方法则负责子节点的复制和Digest信息更新。VolcanoPlanner的ensureRegistered方法,通过处理新关系代数表达式并加入规则队列,确保优化的准确性和效率。
例如,CsvTableScan的onRegister方法,当没有子节点时,会记录provenance和注册CsvTableScan规则。优化过程通过遍历RelNode,根据RelSet中的RelSubset成本进行筛选,更新bestCost,同时考虑父节点的影响。
整个流程中,Cost的计算和更新是关键,包括从RelMetadataQuery获取非累积成本、处理无穷大成本,以及CsvTableScan根据扫描成本和字段数量调整代价。优化规则的匹配和应用,如EnumerableFilterRule和ProjectFilterTransposeRule,通过transformTo方法进行RelNode树的转换和成本更新。
VolcanoPlanner的优化策略确保了执行计划的效率和可扩展性,通过案例研究源码,我们可以深入理解其优化策略和内部运作机制。后续将更深入探讨VolcanoPlanner在多表关联和聚合查询中的具体优化策略。