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探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join

作者:vivo互联网技术-Shuai Guangying 在《探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr》中,我们介绍了Antlr的基本用法以及如何使用Antlr4实现解析SQL查询CSV数据,更加深入理解Presto查询引擎支持的SQL语法以及实现思路。 本次带来的是系列文章的第2篇,本文梳理了Join的原理,以及Join算法在Presto中的实现思路。通过理论和实践的结合,可以在理解原理的基础上,更加深入理解Join算法在OLAP场景下的工程落地技巧,比如火山模型,列式存储,批量处理等思想的应用。 一、背景 在业务开发中使用数据库,通常会有规范不允许过多表的Join。例如阿里巴巴开发手册中,有如下的规定: 【强制】超过三个表禁止Join。需要Join的字段,数据类型必须绝对一致;多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引。说明:即使双表Join也要注意表索引、SQL性能。 在大数据数仓的建设中,尽管我们有星型结构和雪花结构,但是最终交付业务使用的大多是宽表。 可以看出业务使用数据库中的一个矛盾点:我们需要Join来提供灵活的关联操作,但是又要尽量避免多表和大表Join带来的...

Milvus 向量数据库如何实现属性过滤

编者按:本文详细介绍 Milvus 2.0 如何对查询节点的数据进行管理,以及如何提供查询能力。 查询表达式的文法规则 Milvus 支持的查询表达式 底层操作服务及具体表达式 查询语法的生成 开源工具 ANTLR 介绍 PlanAST generation 语法树的解释和执行 PlanAST & Expr definition PlanAST execution 查询表达式的文法规则 Milvus 支持的查询表达式 如下图所示,Milvus 运用 EBNF 语法,此处用等式和语法图体现了 Milvus 所支持的查询表达式的整体规则。 表达式 LogicalExpr 有四种组合来进行表示,比如通过二元的逻辑运算符,在逻辑表达式前加一元的逻辑运算符,或者用一些比较简单的 Single Expr 等。 由于 EBNF 本身就是一个递归的结构,LogicalExpr 既可以是这四条组合起来的整体,也可以是其中单独的某个节点,并且可以继续嵌套下去。也就是说,Milvus 支持的表达式规则是可以无限的递归嵌套的。如果有很多属性需要过滤,就可以通过不同的组合和嵌套,进而表示出需要的过滤条件...

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