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Presto 计算下推原理与实践

背景

在介绍 Presto 计算下推之前,我们先来回顾一下 Presto 从对应的 Connector 上读取数据的流程,过程如下:

Presto 计算下推原理与实践
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从上图可以看出,client 提交 SQL 到 Coordinator 上,Coordinator 接收到 SQL 之后,会进行 SQL 语法语义解析,生成逻辑计划树,然后经过 planner 处理生成物理计划树(这个过程在 这篇文章里面有介绍),紧接着会生成一个一个有依赖的 Stages,每个 stage 里面有一个或多个 task,这些 task 会被发送到 Worker 上去执行,其中会有一种叫做 Source 的 task,这个 task 就是从对应的数据源里面读取数据,中间结果会发送到其他 worker,最后的计算结果是由 Coordinator 从 worker 上获取再由 Client 获取。

Presto 从数据源读取数据的过程基本可以理解为从数据源读取明细数据(已经经过列裁剪之后的列),然后把明细数据拉到 Worker 上进一步计算。在这个读数据的过程中,Presto 支持把能够用 TupleDomain 表示的 Filter 下推到数据源。比如常见的 a >1、b = 1、a between 1 and 2 这种比较简单的过滤条件下推在所有的数据源都是支持的,只要底层对应的数据源能够支持在读取数据的时候把 filter 带上去就可以使用这个功能。

复杂算子下推

上面提到 Presto 已经为所有的数据源提供了简单 filter 下推到数据源的能力,但是在大多数场景这个功能其实很有限的。比如我们计算 select sum(a) from mysql.iteblog.tbl,现在的做法是会把 a 的值从 mysql 数据源拉取到 Presto,然后在 Presto 里面计算 sum(a)。如果 tbl 表比较大,那么 MySQL 和 Presto 之间的数据传输可能就会消耗很多时间。如果我们把 sum(a) 的计算放到 MySQL 里面,最后只是把 MySQL 计算出来的 sum(a) 结果传回 Presto,那么整体的计算时间可能会大大减少。

为了做到上面的效果,需要 Presto 从框架层面上提供支持。Presto 从 0.217 到 0.229 版本之间对 Presto planner 的能力进行了优化,使得从架构上支持将更多的算子下推到数据源;相比之前只能把能够用 TupleDomain 表示的 Filter 下推到数据源相比,优化后的 planner 支持将 Filter、Limit、TopN(order by xxx limit N)以及 Aggregation 下推到数据源,从而可以实现上面场景的需求。

Presto 计算下推原理

我们前面已经简单介绍了最新版本的 Presto 支持了下推的能力,那么从原理上来说它是如何实现的呢?我们从 SQL 解析开始说起,下面是 Presto 里面 SQL 提交到 Coordinator 端经过解析之后生成可执行的 Stages 的简单过程。

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计算下推的过程其实就在逻辑计划到物理计划的过程中,也就是上图虚线框里面的过程中。这个过程的执行大概如下图所示:

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也就是从逻辑计划到物理计划的过程经过了大量的优化规则处理的,这些优化规则全部定义在 PlanOptimizers 里面。主要有两种,IterativeOptimizer 和 PlanOptimizer,这两种是优化器的不同写法,都可以实现对计划树进行优化,其实 IterativeOptimizer 也是实现 PlanOptimizer 接口的类。一个 IterativeOptimizer 里面会包含一个或多个 Rule,每个 Rule 是基于 Pattern 去决定(也就是某个计划树是不是符合对应的 Rule 的 Pattern)要不要处理执行计划树。而除了 IterativeOptimizer 之外的 PlanOptimizer 实现类都是基于访问者模式(比如 visitLimit、visitFilter)来处理执行计划树的。

从上图可以看到,里面有个 ApplyConnectorOptimization,其实 Presto 的计算下推就通过这个类把相关的算子下推到数据源层面的。ApplyConnectorOptimization 是实现 PlanOptimizer 接口的优化器。在 ApplyConnectorOptimization 里面可以拿到各个数据源定义好的下推逻辑(实现 ConnectorPlanOptimizer 接口),每个数据源可以定义多个 ConnectorPlanOptimizer 实现类。ConnectorPlanOptimizer 接口定义如下:

public interface ConnectorPlanOptimizer
{
    PlanNode optimize(
            PlanNode maxSubplan,
            ConnectorSession session,
            VariableAllocator variableAllocator,
            PlanNodeIdAllocator idAllocator);
}

其中 maxSubplan 就是下推前的执行计划树的一部分,optimize 返回的是下推后的执行计划树。下面是 Presto 计算下推的简单执行流程图:

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我们前面说过 Presto 里面所有的优化器实现规则都是定义在 PlanOptimizers 里面的,而把这些优化器应用到 PlanNode 上面是在 LogicalPlanner 上做的。LogicalPlanner 里面会循环遍历定义在 PlanOptimizers 里面的一个一个优化规则。当遍历到 ApplyConnectorOptimization 的时候,从 LogicalPlanner 传递到 ApplyConnectorOptimization 里面是下推之前的 plan,在 ApplyConnectorOptimization 里面会先计算出一个 maxSubplan;然后把 maxSubplan 传递到具体数据源定义好的 ConnectorPlanOptimizer 里面,在 ConnectorPlanOptimizer 里面会执行具体的下推逻辑,然后返回一个新的 newNode 到 ApplyConnectorOptimization。如果这个数据源定义了多个 ConnectorPlanOptimizer,会循环遍历的,最后 ApplyConnectorOptimization 会把下推后的执行计划树返回到 LogicalPlanner。

那么 maxSubplan 是什么?和 plan 有什么关系?这里假设我们有以下查询:

select count(*) from lineitem where l_orderkey = '4281473' limit 10;

下图的左边部分是这个 SQL 的逻辑计划树,整个虚线框部分就是前面说的 plan;而右边部分的虚线框里面其实就是前面说的 maxSubplan,也就是说传到数据源层面上的 PlanNode 也就是右图虚线框里面,只是整个物理计划的一部分。

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另外,前面说的其实是对逻辑计划树在数据源层面进行处理的,其实我们也可以将物理计划树传递到数据源层面进行处理,这个时候传进来的 maxSubplan 和 逻辑计划树的 maxSubplan 不一样,具体我就不介绍了。

Presto 计算下推实践

前面说了那么多,那我们如何实现计算下推?这里通过几个例子来简单说明过程。

简单 Limit 下推

这里我们使用 MySQL 数据源来进行说明。我们测试的 SQL 如下:

select * from lineitem limit 10;

下图左边是这个查询的逻辑执行计划树,虚线框里面就是 maxSubplan,也就是传递到 JdbcComputePushdown 里面 optimize 方法里面的。

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Limit 下推的逻辑大概如下:

  • 先处理 LimitNode 的子节点,看子节点能不能下推;因为我们这里是比较简单的 SQL,所以 LimitNode 的子节点就是 TableScanNode;如果 SQL 带有 Filter,LimitNode 的子节点就是 FilterNode,这时候其实会去调用 visitFilter 去处理;
  • 处理完子节点之后,会看下返回的 planNode 是不是 TableScanNode;如果不是说明子节点是不能下推的,那 LimitNode 就不能下推了;
  • 如果子节点可以下推,也就是返回 TableScanNode,那么我们把 LimitNode 里面的 count 拿出来,放到 TableScanNode 里面去,然后返回新建的 TableScanNode。

所以经过 Limit 下推处理之后,上图右边就是下推之后的逻辑计划树,可以看到,相比左边的逻辑计划树,右边那个少了 LimitNode 节点,这是因为 LimitNode 里面的信息存放在 TableScanNode 里面了。对这部分感兴趣的可以参见 这里
TableScanNode

带聚合的算子下推

这里同样使用 MySQL 数据源来进行说明。测试的 SQL 如下:

select count(*) from lineitem where l_orderkey = '4281473' limit 10;

这个 SQL 的逻辑计划树和 maxSubplan 在上一节已经给出来了。这个 SQL 在 MySQL 数据源层面上执行计算下推的流程图如下:

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传到 MySQL 数据源层面的 maxSubplan 是上图最左边的虚线框里面的部分,所以我们最先拿到了 LimitNode,在处理 LimitNode 的时候,需要先处理其子节点 AggregationNode;同理处理 AggregationNode 节点之前需要处理 AggregationNode 的子节点 ProjectNode;程序最后处理到 FilterNode 节点,FilterNode 的子节点是 TableScanNode,不需要再往下走了,所以可以直接处理 FilterNode 了,看可不可以下推。在我们的例子中,FilterNode 里面的东西其实就是 l_orderkey = '4281473',是可以下推的,这时候我们可以把这个信息抽出来,并存储到 TableScanNode 里面;然后返回到 ProjectNode 里面,把 ProjectNode 里面的信息存储到 TableScanNode 里面;同理,按照这个逻辑处理 AggregationNode、LimitNode 节点。过程如下:

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可以看到,经过下推之后,最后返回的只有 TableScanNode,里面存储了下推必要的信息。

实现部分

截止到 Presto 最新版本,社区对 JDBC 数据源只是实现了一些 Filter 的下推,参见 #13526,这个看起来其实更类似于一个 DEMO,功能不是很完备。而 Trino 社区其实对 JDBC 数据源做了 Limit、TopN、Aggregation 以及 Join 下推,相比 PrestoDB 还是比较完善的。

不过阿里云数据湖分析团队基于 PrestoDB JDBC 数据源已有的 Filter 下推功能做了大量的优化,支持了 Limit、TopN 以及 Aggregation 下推,相比 Trino 而言在 Filter 下推这块做了一些改进,比如支持部分 Filter 下推(#16412)。同时阿里云数据湖分析团队已经把 JDBC 数据源的 Limit、TopN 等下推的代码开源出来了,参见 #16570。Aggregation 下推其实也已经开发完成,相关代码开源需要等 #16570 合并完成。相比 Trino 社区的 Aggregation 下推,支持聚合参数里面有复杂的表达式,比如下面整个 SQL 都可以下推到 MySQL 执行,而 Trino 目前还不支持这个。

select
    l_returnflag,
    l_linestatus,
    sum(l_quantity) as sum_qty,
    sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
    sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price,
    sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge,
    avg(l_quantity) as avg_qty,
    avg(l_extendedprice) as avg_price,
    avg(l_discount) as avg_disc,
    count(*) as count_order
from
    lineitem
where
    l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '93' day
group by
    l_returnflag,
    l_linestatus
order by
    l_returnflag,
    l_linestatus;

除了 JDBC 数据源下推功能在走开源流程之外,MongoDB(#16470)以及 TableStore(#16467)数据源下推的功能也会陆续开源出来。

另外,阿里云数据湖分析团队也在开发 Join 下推的功能,也就是把整个 Join 语句下推到对应的数据源。不过目前 PrestoDB 在框架上还不支持 Join 下推,不过 #16583 这个 MR 是提供了 Join 下推的能力的,有了他,我们就可以到数据源层面上操作 JoinNode 节点,并实现 Join 下推的功能。

总结

PrestoDB 已经给我们实现了下推的框架,基于它可以很容易地实现对应数据源的下推功能。不过目前要实现数据源的下推需要到每个数据源里面去实现,可能会存在一定的代码重复。

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本文链接: 【Presto 计算下推原理与实践】(https://www.iteblog.com/archives/9989.html)
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