SMP适用场景与限制

背景信息

SMP特性通过算子并行来提升性能，同时会占用更多的系统资源，包括CPU、内存、网络、I/O等等。本质上SMP是一种以资源换取时间的方式，在合适的场景以及资源充足的情况下，能够起到较好的性能提升效果；但是如果在不合适的场景下，或者资源不足的情况下，反而可能引起性能的劣化。同时，生成SMP需要考虑更多的候选计划，将会导致生成时间较长，相比串行场景也会引起性能的劣化。

适用场景

• 支持并行的算子

  计划中存在以下算子支持并行：

  1. Scan：支持行存普通表和行存分区表顺序扫描、列存普通表和列存分区表顺序扫描、HDFS内外表顺序扫描；支持GDS数据导入的外表扫描并行。以上均不支持复制表。
  2. Join：HashJoin、NestLoop
  3. Agg：HashAgg、SortAgg、PlainAgg、WindowAgg(只支持partition by，不支持order by)
  4. Stream：Redistribute、Broadcast
  5. 其他：Result、Subqueryscan、Unique、Material、Setop、Append、VectoRow、RowToVec
• SMP特有算子

  为了实现并行，新增了并行线程间的数据交换Stream算子供SMP特性使用。以下新增的算子可以看做Stream算子的子类：

  1. Local Gather：实现DN内部并行线程的数据汇总
  2. Local Redistribute：在DN内部各线程之间，按照分布键进行数据重分布
  3. Local Broadcast：将数据广播到DN内部的每个线程
  4. Local RoundRobin：在DN内部各线程之间实现数据轮询分发
  5. Split Redistribute：在集群跨DN的并行线程之间实现数据重分布
  6. Split Broadcast：将数据广播到集群所有DN的并行线程

  上述新增算子可以分为Local与非Local两类，Local类算子实现了DN内部并行线程间的数据交换，而非Local类算子实现了跨DN的并行线程间的数据交换。

• 示例说明

  以TPCH Q1的并行计划为例：

  

  在这个计划中，实现了Hdfs Scan以及HashAgg算子的并行，并且新增了Local Gather和Split Redistribute数据交换算子。

  其中6号算子为Split Redistribute算子，上面标有的“dop: 4/4”表明Split Redistribute的发送端和接收端线程的并行度均为4。4号算子为Local Gather，上面标有“dop: 1/4”，该算子的发送端线程并行度为4，而接收端线程并行度为1，即下层的5号Hash Aggregate算子按照4并行度执行，而上层的1~3号算子按照串行执行，4号算子实现了DN内并行线程的数据汇总。

  通过计划Stream算子上标明的dop信息即可看出各个算子的并行情况。

非适用场景

1. 生成计划时间占比很高的短查询场景。
2. 不支持CN上的算子并行。
3. 不支持不能下推的查询并行执行。
4. 不支持子查询subplan的并行，以及包含子查询的算子并行。