目錄

• What Colocate Join
• Why Colocate Join
• How Colocate Join
• 核心思路
• 術(shù)語定義
• 1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入時保證本地性
• 2 Colocate Join Query Plan
• 3 Colocate Join Query Schedule
• 4 Colocate Join At Bucket Seq Level
• 5 Colocate Join Metadata Maintenance
• 6 How to decide a query can colocate join
• 7 Colocate Join Support Balance
• Colocate Join Performance
• How To Use Colocate Join
• Colocate Join 目前限制
• Colocate Join 適用場景
• Colocate Join FAQ
• 總結(jié)

What Colocate Join

我們都知道 Join 的常見連接類型分為以下幾種：

• INNER JOIN
• OUTER JOIN
• CROSS JOIN
• SEMI JOIN
• ANTI JOIN

Join 的常見算法實現(xiàn)包含以下幾種：

• Nested Loop Join
• Sort Merge Join
• Hash Join

分布式系統(tǒng)實現(xiàn) Join 數(shù)據(jù)分布的常見策略有：

• Shuffle Join
• Broadcast Join
• Colocate/Local Join

Colocate/Local Join 就是指多個節(jié)點 Join 時沒有數(shù)據(jù)移動和網(wǎng)絡(luò)傳輸，每個節(jié)點只在本地進(jìn)行 Join，能夠本地進(jìn)行 Join 的前提是相同 Join Key 的數(shù)據(jù)分布在相同的節(jié)點。

Why Colocate Join

相比 Shuffle Join 和 Broadcast Join,Colocate Join 在查詢時沒有數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸，性能會更高。 在 Doris 的具體實現(xiàn)中，Colocate Join 相比 Shuffle Join 可以擁有更高的并發(fā)粒度，也可以顯著提升 Join 的性能，這一點在后面會解釋。

How Colocate Join

核心思路

對于 colocate tables，在任何情況下都要保證數(shù)據(jù)的本地性。 具體包括：

• 數(shù)據(jù)導(dǎo)入時保證數(shù)據(jù)本地性
• 查詢調(diào)度時保證數(shù)據(jù)本地性
• 數(shù)據(jù) balance 后保證數(shù)據(jù)本地性

實現(xiàn)中最復(fù)雜是第 3 點: 處理 colocate tables 的 balance。

術(shù)語定義

Colocate Group

我們將一組具體相同 Colocate 屬性的 Table 稱為 Group，下圖中 t1 和 t2 擁有相同的 Colocate Group。

Colocate Parent Table

我們將決定一個 Group 數(shù)據(jù)分布的 Table 稱為 Parent Table，下圖中 t1 是 Colocate Parent Table.

Colocate Child Table

我們將一個 Group 中除 Parent Table 之外的 Table 稱為 Child Table，下圖中 t2 是 Colocate Child Table.

Bucket Seq

如下圖，如果一個表有 N 個 Partition, 則每個 Partition 的第 M 個 bucket 的 Bucket Seq 是 M。

1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入時保證本地性

Doris 的分區(qū)方式如下所示，先根據(jù)分區(qū)字段 Range 分區(qū)，再根據(jù)指定的 Distributed Key Hash 分桶：

所以我們在數(shù)據(jù)導(dǎo)入時保證本地性的核心思想就是兩次映射，對于 colocate tables，我們保證相同 Distributed Key 的數(shù)據(jù)映射到相同的 Bucket Seq，再保證相同 Bucket Seq 的 buckets 映射到相同的 BE。

具體來說，第一步：我們計算 Distributed Key 的 hash 值，并對 bucket num 取模，保證相同 Distributed Key 的數(shù)據(jù)映射到相同的 Bucket Seq。

第二步：將同一個 Colocate Group 下所有相同 Bucket Seq 的 Bucket 映射到相同的 BE，方法如下：

• Group 中所有 Table 的 Bucket Seq 和 BE 節(jié)點的映射關(guān)系和 Parent Table 一致
• Parent Table 中所有 Partition 的 Bucket Seq 和 BE 節(jié)點的映射關(guān)系和第一個 Partition 一致
• Parent Table 第一個 Partition 的 Bucket Seq 和 BE 節(jié)點的映射關(guān)系利用原生的 Round Robin 算法決定

2 Colocate Join Query Plan

對 HashJoinFragment，由于 Join 的多張表有了數(shù)據(jù)本地性保證，所以可以去掉 Exchange Node，避免網(wǎng)絡(luò)傳輸，將 ScanNode 直接設(shè)置為 Hash Join Node 的 Child。

3 Colocate Join Query Schedule

查詢調(diào)度的目標(biāo)： 一個 Colocate join 中所有 ScanNode 中所有 Bucket Seq 相同的 Buckets 被調(diào)度到同一個 BE。

查詢調(diào)度的策略：第一個 ScanNode 的 Buckets 隨機(jī)選擇 BE，其余的 ScanNode 和第一個 ScanNode 保持一致。

4 Colocate Join At Bucket Seq Level

目前，Doris 的 Hash Join 是 Server 粒度的：

對于 colocate join，由于同一個 Colocate Group 下相同 Bucket Seq 的 Bucket 分布在相同的 BE，所以我們將 Join 的粒度從 Server 粒度降至 Bucket Seq 粒度：

5 Colocate Join Metadata Maintenance

對于 colocate join，我們需要維護(hù)以下幾個核心元數(shù)據(jù)：

• 代碼中，colocate group id 就是 colocate parent table id
• group2BackendsPerBucketSeq 代表每個 colocate group 中每個 bucket seq 映射到哪些 BE
• 為了支持 balance，以及保證元數(shù)據(jù)的一致性，這些元數(shù)據(jù)都需要持久化

6 How to decide a query can colocate join

• Join 的 tables 是 colocate able
• The colocate group 是 stable 狀態(tài)，沒有 balancing
• Join 的 Key 包含分桶的 Distributed Key

7 Colocate Join Support Balance

核心思路：

新增一個 daemon 線程專門處理 colocate table 的 balance，并讓正常的 balance 線程不處理 colocate table 的 balance。

何時 balance：

有 BE 節(jié)點新增，刪除，down 掉時。

balance 的粒度：

正常 balance 的粒度是 bucket，但是對于 colocate table，我們必須保證同一個 colocate group 下所有 bucket 的數(shù)據(jù)本地性，所以我們 balance 的單位是 colocate group。

balance 對查詢的影響：

當(dāng)一個 colocate group 正在 balance 時，colocate join 會退化為原始的 shuffle join 或 broadcast join。

balance 流程：

• 為需要復(fù)制或遷移的 Bucket 選擇目標(biāo) BE
• 標(biāo)記 colocate group 的轉(zhuǎn)態(tài)為 balancing
• 對于需要復(fù)制或遷移的 Bucket，發(fā)起 Clone Job，Clone Job 會從 Bucket 的現(xiàn)有副本復(fù)制一個新副本目標(biāo) BE
• 更新 backendsPerBucketSeq（維護(hù) Bucket Seq 到 BE 映射關(guān)系的元數(shù)據(jù)）
• 當(dāng)一個 colocate group 下的所有 Clone Job 都完成時，標(biāo)記 colocate group 的轉(zhuǎn)態(tài)為 stable
• 刪除冗余的副本

當(dāng)有 BE 節(jié)點刪除或長時間掛掉時，選擇目標(biāo) BE 的策略：

和正常 balance 時的選擇策略相同，考慮集群的整體負(fù)載，盡量選擇負(fù)載較低的 BE。

當(dāng)有 BE 節(jié)點新增時，選擇目標(biāo) BE 的策略：

• 對于當(dāng)前 colocate group，計算每個新增 BE 需要增加的 bucket seqs 個數(shù)：假如我們有 3 個 BE，8 個 bucket，每個 bucket 是 3 副本，則每個 BE 負(fù)責(zé) 8 個 bucket 副本，我們新增 1 個 BE 后，可以計算出每個 BE 負(fù)責(zé)的平均 bucket 副本數(shù)應(yīng)該是 3 * 8 / 4 = 6，每個新增 BE 需要增加的 bucket seqs 個數(shù)為 6 / 1 = 6.
• 對于每個 bucket seqs, 隨機(jī)選擇從哪個舊的 BE 遷移副本到新增的 BE。

Colocate Join Performance

測試數(shù)據(jù)：

Table A,B,C 都有 10 天數(shù)據(jù)，1 天一個 partitions，每個 partition 有 570 萬數(shù)據(jù)。

測試集群：

4 臺低配物理機(jī)，每個 BE 24CPU，96MEM

測試 SQL:

SQL1:

select count(*)  FROM A t1INNER JOIN [shuffle] B t5   ON ((t1.dt = t5.dt) AND (t1.id = t5.id))INNER JOIN [shuffle] C t6   ON ((t1.dt = t6.dt) AND (t1.id = t6.id))where t1.dt in (xxx days);

SQL2:

select t1.dt, t1.id, t1.name, t1.second_id,t1.second_name,t5.id, t5.weight_time,t5.list,t6.ord_id, t6._idFROM A t1INNER JOIN B t5   ON ((t1.dt = t5.dt) AND (t1.id = t5.id))INNER JOIN C t6   ON ((t1.dt = t6.dt) AND (t1.id = t6.id))where t1.dt in (xxx days)limit 10000;

Test Result for SQL1:

Test Result for SQL2:

可以看到，Colocate Join 相比 Shuffle Join 有明顯的性能提升，而且隨著集群規(guī)模越大，Join 的數(shù)據(jù)量越多，Colocate Join 的優(yōu)勢會更明顯。

How To Use Colocate Join

社區(qū)最新代碼已經(jīng)支持 Colocate Join，只不過默認(rèn)是關(guān)閉的，只需要在 FE 配置中設(shè)置 disable_colocate_join 為 false，即可開啟 Colocate Join 功能。

具體使用時只需要在建表時增加 colocate_with 這個屬性即可，colocate_with 的值可以設(shè)置成同一組 colocate 表中的任意一個，不過需要保證 colocate_with 屬性中的表要先建立。

假如需要對 table t1 和 t2 進(jìn)行 Colocate Join，可以按以下語句建表：

CREATE TABLE `t1` (  `id` int(11) COMMENT "",  `value` varchar(8) COMMENT "") ENGINE=OLAPDUPLICATE KEY(`id`)DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10PROPERTIES ("colocate_with" = "t1");CREATE TABLE `t2` (  `id` int(11) COMMENT "",  `value` varchar(8) COMMENT "") ENGINE=OLAPDUPLICATE KEY(`id`)DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10PROPERTIES ("colocate_with" = "t1");

Colocate Join 目前限制

• Colocate Table 必須是 OLAP 類型的表
• colocate_with 屬性相同表的 BUCKET 數(shù)必須一樣
• colocate_with 屬性相同表的 副本數(shù)必須一樣 （這個限制之后可能會去掉，但對用戶應(yīng)該沒有實際影響）
• colocate_with 屬性相同表的 DISTRIBUTED Columns 的數(shù)據(jù)類型必須一樣

Colocate Join 適用場景

Colocate Join 十分適合幾張表按照相同字段分桶，并高頻根據(jù)相同字段 Join 的場景，比如電商的不少應(yīng)用都按照商家 Id 分桶，并高頻按照商家 Id 進(jìn)行 Join。

Colocate Join FAQ

一句話總結(jié)，凡是不能進(jìn)行 Colocate Join 的場景都會自動退化為原始的 Shuffle Join 或者 Broadcast Join。

Q1: 支持多張表進(jìn)行 Colocate Join 嗎?

A: 支持

Q2: 支持 Colocate 表和正常表 Join 嗎？

A: 支持

Q3: Colocate 表支持用非分桶的 Key 進(jìn)行 Join 嗎？

A: 支持：不符合 Colocate Join 條件的 Join 會使用 Shuffle Join 或 Broadcast Join

Q4: 如何確定 Join 是按照 Colocate Join 執(zhí)行的？

A: explain 的結(jié)果中 Hash Join 的孩子節(jié)點如果直接是 OlapScanNode， 沒有 Exchange Node，就說明是 Colocate Join

Q5: 如何修改 colocate_with 屬性？

A: ALTER TABLE example_db.my_table set ("colocate_with"="target_table");

Q6: 如何禁用 colocate join?

A: set disable_colocate_join = true; 就可以禁用 Colocate Join，查詢時就會使用 Shuffle Join 或 Broadcast Join

總結(jié)

大多數(shù)支持 Join 的 OLAP 系統(tǒng)都會考慮支持 Colocate Join，比如 MemSQL, SnappyData, 阿里 AnalyticDB 等，阿里 AnalyticDB 更是在數(shù)據(jù)模型中就引入了 Table Group 的概念?？偟膩碇v，Colocate Join 通過在數(shù)據(jù)導(dǎo)入，查詢 Plan，查詢調(diào)度，數(shù)據(jù) balance 時對數(shù)據(jù)本地性的保證和考慮，可以顯著加速特定場景的下 Join 查詢，是一個十分有用的 Feature。

以上就是Apache Doris Colocate Join 原理實踐教程的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Apache Doris Colocate Join 原理的資料請關(guān)注其它相關(guān)文章！