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更新时间：2024-11-29 GMT+08:00
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跨源复杂数据的SQL查询优化

场景描述

出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。

当前开源Spark在跨源查询时，只能对简单的filter进行下推，因此造成大量不必要的数据传输，影响SQL引擎性能。针对下推能力进行增强，当前对aggregate、复杂projection、复杂predicate均可以下推到数据源，尽量减少不必要数据的传输，提升查询性能。

目前仅支持JDBC数据源的查询下推，支持的下推模块有aggregate、projection、predicate、aggregate over inner join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求，对所有下推模块设计开关功能，用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。

表1 跨源查询增加特性对比

模块

增强前

增强后

aggregate

不支持aggregate下推
  • 支持的聚合函数为：sum, avg, max, min, count

    例如：select count(*) from table

  • 支持聚合函数内部表达式

    例如：select sum(a+b) from table

  • 支持聚合函数运算，例如：select avg(a) + max(b) from table
  • 支持having下推

    例如：select sum(a) from table where a>0 group by b having sum(a)>10

  • 支持部分函数下推

    支持对abs()、month()、length()等数学、时间、字符串函数进行下推。并且，除了以上内置函数，用户还可以通过SET命令新增数据源支持的函数。

    例如：select sum(abs(a)) from table

  • 支持aggregate之后的limit、order by下推（由于Oracle不支持limit，所以Oracle中limit、order by不会下推）

    例如：select sum(a) from table where a>0 group by b order by sum(a) limit 5

projection

仅支持简单projection下推，例如：select a, b from table
  • 支持复杂表达式下推。

    例如：select (a+b)*c from table

  • 支持部分函数下推，详细参见表下方的说明。

    例如：select length(a)+abs(b) from table

  • 支持projection之后的limit、order by下推。

    例如：select a, b+c from table order by a limit 3

predicate

仅支持运算符左边为列名右边为值的简单filter，例如

select * from table where a>0 or b in (“aaa”, “bbb”)
  • 支持复杂表达数下推

    例如：select * from table where a+b>c*d or a/c in (1, 2, 3)

  • 支持部分函数下推，详细参见表下方的说明。

    例如：select * from table where length(a)>5

aggregate over inner join

需要将两个表中相关的数据全部加载到Spark，先进行join操作，再进行aggregate操作

支持以下几种：

  • 支持的聚合函数为：sum, avg, max, min,count
  • 所有aggregate只能来自同一个表，group by可以来自一个表或者两个表，只支持inner join。

不支持的情形有：

  • 不支持aggregate同时来自join左表和右表的下推。
  • 不支持aggregate内包含运算，如：sum(a+b)。
  • 不支持aggregate运算，如：sum(a)+min(b)。

aggregate over union all

需要将两个表中相关的数据全部加载到Spark，先进行union操作，再进行aggregate操作

支持情况：

支持的聚合函数为：sum, avg, max, min,count

不支持的情况：

  • 不支持aggregate内包含运算，如：sum(a+b)。
  • 不支持aggregate运算，如：sum(a)+min(b)。

注意事项

  • 外部数据源是Hive的场景，通过Spark建的外表无法进行查询。
  • 数据源只支持MySQL和Mppdb。