想提升查询性能?openLooKeng新下推框架助您一臂之力
openLooKeng执行计划优化简介 在讲述下推框架之前,我们先来简单介绍一下openLooKeng执行计划优化的大致流程。 如上图所示,接收到用户SQL语句之后,SQL被转换成一个Abstract syntax tree (AST)树。AST树再被转换成逻辑执行计划树。然后,也就是执行计划优化过程中最重要的一步,使用规则(Rule)或者优化器(Optimizers)进行执行计划优化,每一个PlanOptimizer可以操作一个子执行计划树,PlanOptimizer基于统计或者经验,用一个更优的子执行计划替换当前的子树,达到优化的目的。PlanOptimizers通常是长期的经验累积得出来的一些优化规则,比如谓词下推、join reorder等等。PlanOptimizers可以存储一些物理执行信息在ConnectorHandle中。新下推框架则工作在这一层。 得到最优的执行计划之后,逻辑执行计划被转换成物理执行计划,然后被分片,分割成按照stage执行的一个个子树,最终调度到worker上执行。 PrestoSql下推方案介绍 最初,openLooKeng是从PrestoSql演...