NDPQ(NDP+PQ)，定义分布式数据库新方向
摘要：云服务提供商构建新的云原生关系数据库系统，专门为云基础架构设计，通常采用将计算和存储分离到独立扩展的分布式层的设计。
本文分享自华为云社区《性能提升100倍！GaussDB(for MySQL)近数据处理(NDP)解锁查询新姿势》，作者： GaussDB 数据库。
业务增长对数据库吞吐量和响应能力提出新挑战
随着企业和政府机构将其应用程序迁移到云端，对基于云的数据库即服务（DBaaS）产品的需求也在迅速增长。传统上的DBaaS产品，是云服务提供商基于现有的数据库软件本身，将常规数据库部署在云端虚拟机上，使用的是本地或者云存储。这种方法易于实施，但是未能提供足够的性能和可扩展性，而且由于需要复制数据，存储成本也很高。
为了应对这些挑战，云服务提供商开始构建新的云原生关系数据库系统，专门为云基础架构设计，通常采用将计算和存储分离到独立扩展的分布式层的设计。这种方法具有多种优势，包括数据库存储的自动扩展、按使用付费功能、跨多个AZ部署的高可靠性以及故障快速切换和恢复。这些云原生设计还有助于减少只读副本的数据更新时延，并提高硬件共享和可扩展性。华为云数据库GaussDB(for MySQL)，正是具备上述优势的一款云原生分布式数据库。
由于计算和存储节点通过网络通信，网络带宽和延迟往往成为瓶颈。为了克服这一挑战，GaussDB(for MySQL)通过从数据库节点中去除写页面的操作并将检查点操作向下推送到存储节点，以优化与写入相关的网络流量。GaussDB(for MySQL)数据库节点向存储节点发送REDO日志，而不是数据页。因为REDO日志（记录对数据页的修改）通常比修改的数据页小得多, 所以这种方法减少了网络流量。存储节点（也称为页面存储）能够根据REDO日志构建数据库页面，并可以响应数据库节点的请求，将页面返回到数据库节点。
在传统数据库中，SQL执行引擎从存储中获取数据，并执行包括投影、谓词计算和聚合在内的步骤。对于经常涉及大型表扫描的分析查询，SQL执行引擎必须从存储中读取大量数据页。当存储节点与计算分离，通过网络通讯时，大表扫描会转化为增加的网络流量。一个典型的例子是对一个非常大的表进行计数查询，查询对象表的所有页面必须从页面存储池(Page stores)发送到要计数的数据库节点，之后，数据库节点将丢弃这些页面中的大部分，因为缓冲区池不能装载这么多数据页，这是对网络带宽资源的浪费。华为云创新的NDP（Near Data Processing，近数据处理，简称NDP）方案解决了这一问题。
GaussDB(for MySQL)近数据处理（NDP）详解
NDP的设计思路是避免在分布式系统中移动数据，并让数据处理在其所存储的地方进行。在云原生数据库中，存储节点通常由大量性能强大的服务器组成，这些存储节点上的CPU资源经常利用率较低，这就为近数据处理（NDP）提供了一个绝佳的机会。
GaussDB(for MySQL)的NDP功能将选定的SQL操作下推到页面存储中，页面存储过滤掉不必要的数据，只将匹配的数据子集返回给数据库节点进一步处理。例如，要处理计数查询，页数据存储可以计数行，并将计数而不是实际数据页返回到数据库节点。这样就避免了大量的网络流量，使用此技术也提升了查询响应时间。
GaussDB(for MySQL)可以将三种SQL操作推送到页面存储：列投影、谓词计算和聚合。
- 列投影：页面存储通过仅保留查询所需的列并丢弃其余列，从而减少行的长度。
- 谓词计算：页数据存储仅保留满足谓词的行，并丢弃不满足谓词的行。
- 聚合：页面根据查询中聚合函数的要求，将多行聚合到单行中，并丢弃原始行。
这三种SQL操作可以以任何组合出现在NDP中。例如，NDP操作可能仅包含列投影，也可能包含所有三个SQL操作。让我们看看一个示例SQL查询：
sele ctsum(salary)
from worker
where age< 40 and
join_date>= date ‘2010-01-01’ and
join_date< date ‘2010-01-01’ + interval ‘1’ year对于“worker”表中的每一行，页面存储计算谓词“age < 40 and join_date >= date‘2010-01-01’ and join_date < date ‘2010-01-01’ + interval ‘1’ year”。如果行不满足谓词，则将立即丢弃。如果该行满足谓词，则将其聚合到sum(salary)值中，并丢弃原始行。如果页数据存储无法聚合行（由于某些内部处理要求），它仍然可以从行投影三列(salary, age, and join_date)，并生成更窄的行。此后，原始行将被丢弃。最后，将一个显著减少的数据集返回到数据库节点。
GaussDB (for MySQL)的 NDP特性架构如下图所示。数据库节点向页面存储发送NDP请求（请注意，通常有多个页面存储服务于每个数据库节点），为了降低IOPS（每秒IO数），将多个页面分组为一个NDP请求（批量页面读取请求），页面存储中的NDP运算符可以执行上述三种SQL操作，并将较小的数据集返回到数据库节点。数据库节点可以是主节点，也可以是只读副本节点，两者都支持NDP。
NDP中的批处理读取和并行处理
在云原生数据库系统中，即使数据库节点和页面存储通过高速RDMA网络连接，但与传统数据库中的本地存储相比，延迟仍然很高，通过降低网络IOPS和并行执行多个IO可以减少延迟带来的负面影响。在NDP功能中，我们实现了“批处理读取”的概念。这个想法是在B+树叶数据节点中向前看，并将相邻的叶数据节点分组到一个批处理请求中，而这些B+树叶数据节点是正在进行近数据处理的查询所需要的。批量读取是降低IOPS的一个绝佳方法。如果我们在每个请求中发送一个页面，那么IO的数量将等于页面的数量。如果我们将1000个页面分组到一个请求中，IO的数量将减少1000倍。
下图阐述了批处理读取的工作原理。数据库节点发送批量请求，SAL（存储抽象层）标识页面所在的页面存储，并将批处理读取拆分为多个子读取：每个页面存储一个子读取。然后，子读取将并行发送到页面存储。使用这种方法，可以同时使用多个页面存储来服务NDP请求。
页面存储接收包含多个页面的NDP请求，而这些页面之间没有依赖关系，因此可以使用NDP以任何顺序处理。这样既提供了灵活性，又使页面存储能够将页面分配给多个线程并行处理。
GaussDB(for MySQL)使用增强的SQL优化器自动判定NDP是否可能对特定查询有利。如果有利，它将自动启用NDP，SQL优化器查看扫描大小等因素，以及SQL运算如果推送到页面存储，是否可以显著降低数据集大小。一般来说，NDP并不有利于小扫描，例如，当可以用索引减少要扫描的数据量时。
同时，NDP也有自己的资源诉求。在数据库节点中，NDP主要占用内存资源，因为它需要内存来保存NDP页面。在GaussDB(for MySQL)数据库节点中，NDP页面与常规页面共享相同的内存池（又名缓冲区池），没有专门为NDP保留的内存。这种方法的优点是，当系统中没有NDP时，整个缓冲池可用于常规处理。但是页面内存一旦被NDP操作占用，在NDP操作完成之前，不能被其他查询使用。这就是为什么必须控制分配的NDP页数，以避免常规页被剥夺内存。
NDPQ(NDP+PQ)，释放查询极致性能，定义分布式数据库新方向
并行查询（PQ）是商业关系型数据库系统的事实标准，为分析工作负载提供高性能支持。PQ通常采用“leader-worker”设计，要处理的表被划分为非重叠的数据块，并把这些数据块分配给多个worker处理。每个worker都会产生中间结果，leader会累积这些结果并做进一步处理，以产生最终结果。PQ在数据库节点中提供并行性，利用多个CPU并发处理查询。华为云GaussDB(for MySQL）具备PQ特性，而且NDP和PQ可以协同工作，进一步提高查询性能。可以为PQ worker启用NDP。PQ worker执行的一些SQL操作可以推送到页面存储区，通过将NDP和PQ结合，我们在GaussDB系统的数据库节点、多个页面存储之间和一个页面存储内部这三层激活了并行处理的魔力，进一步提高查询性能。
如何启用NDP？
GaussDB(for MySQL)会自动判断NDP是否有助于查询，并为查询启用NDP。用户需要做的就是打开系统变量“ndp_mode”。ndp_mode可以为整个数据库打开，也可以仅为当前会话打开。要为整个数据库打开ndp_mode，请在“set”命令中添加“global”关键字，如下所示：
set[global] ndp_mode = on您可以使用“explain”查询以了解是否为查询启用了NDP。例如，以下是树格式的TPC-H查询14的解释输出。为LINEITEM表扫描启用了NDP，投影和谓词计算都会推送到数据页面存储区。此外，还为LINEITEM表扫描启用了PQ。
下面是另一个例子，在LINEITEM表上的计数查询，我们将此查询命名为Q002。谓词计算和聚合都会推送到页面存储区，PQ也已启用。
下面我们通过在100GB的TPC-H数据库上运行多个查询，展示NDP和PQ如何提升查询效率。
测试环境：
- 上海-1区域的华为云GuassDB (for MySQL)
- CPU：16个，内存：64GB，缓冲池大小：20GB
- 将join_buffer_size 和 sort_buffer_size增加到1MB，因为这两个缓冲区对于哈希连接和排序的性能很重要
- PQ并发度设置为16
下图的y轴显示查询响应时间加速因子。加速因子定义：如果原始查询时间为100秒，而启用PQ后，查询时间变为50秒，则加速因子应为2。
从下面的测试结果可以看出， NDP+PQ将Q002加速了100多倍。
NDP将数据库节点和存储节点解耦，这一特性将成为未来云原生数据库系统的一个标准。大型扫描在OLAP工作负载中很常见，NDP将大大提升此类操作的效率。
综上所述，NDP可以：
- 减少网络带宽的使用量
- 降低网络IOPS
- 同时使用多个页数据存储来实现NDP并行处理
- 提高需要大表扫描的SQL查询的性能
- 降低数据库节点的CPU使用率，使数据库节点能够支持更多的OLTP工作负载
