共计 5454 个字符，预计需要花费 14 分钟才能阅读完成。
一、单节点执行
在单节点环境执行一条简略的 SQL 语句 SELECT * FROM NATION ORDER BY N_NAME。NATION 是一张小表，只有 25 条记录；对第 2 列 N_NAME 进行升序排列。
1. 形象语法树
上述示例中的 SQL 语句通过分析器解析后失去 AST，如下图所示：
2. 逻辑打算
将 AST 转换成一个树状构造的 Plan，称之为逻辑查问打算。形象语法树中的每一个语法元素都被转换成一个查问逻辑单元，例如 scanNode, sortNode, joinNode 等。
逻辑打算能够通过一系列规定进行优化，称之为 RBO（Rule Base Optimization）。
举一个简略的例子，SQL 语句 SELECT FROM t WHERE a + 1 > 4 通过规定改写能够转换为 SELECT FROM t WHERE a > 3。从数据库的打算角度，两者有很大差异。
前者只能扫描全表，每次读取一条记录并计算表达式判断是否合乎过滤条件；后者能够利用 a 列索引信息缩小扫描范畴，即便没有索引也不须要每次进行表达式计算。
例子中的逻辑打算很简略，就是扫描节点 Scan 和排序节点 Sort。命令 Explain SELECT * FROM NATION ORDER BY N_NAME 显示如下：
3. 物理打算
(DistSQLPlanner).PlanAndRun 办法把逻辑打算转换为物理打算，其中递归调用 createPlanForNode 办法生成各个物理算子，交给执行器具体执行。
生成物理打算也是一个优化过程，称之为 CBO（Cost Base Optimization）。例如逻辑打算的表连贯，在具体实现时能够替换程序，也能够有不同的实现办法（Nest Loop Join，Sort Merge Join 和 Hash Join）。
此时就须要通过代价模型（Cost Model）在微小的搜寻空间中寻找一个正当的物理执行打算。这是一个 NP 问题，所以个别只能找到一个绝对最优解。
此外，KaiwuDB 依据底层 KV 数据的散布和预估返回数据集的大小，决定是否须要生成分布式执行打算；这个例子是一个本地执行的物理打算。
逻辑打算节点和物理打算节点并不是一一对应关系，然而这个例子中，逻辑打算中的 Scan 和 Sort 别离对应物理打算中的 TableReader 算子和 Sorter 算子。
4. 执行引擎
最初调用 (DistSQLPlanner).Run 办法执行物理打算。执行引擎采纳火山模型（Volcano），每一层执行算子通过调用下一层的 Next 办法获取一条记录。执行伪代码如下：
5. 排序剖析
上面具体分析排序算子操作，首先理解一下数据在各个阶段的存储格局。
（1）数据格式
在 KV 存储引擎中，数据的存储格局如下：
* 注：Column ID Diff 示意跟前一个列 ID 的差值
TableReader 通过 KV 存储接口，读取一条数据后返回一个 EncDatumRow 对象，外面增加了 KaiwuDB 的编码信息。
::: hljs-center
:::
Sorter 算子的 fill 办法将 EncDatumRow 对象中的数据解码后退出 MemRowContainer 对象的 chunks 里，用于后续的排序。
chunks 是一个二维数组 [][]Datum，Datum 是一个接口，代表 SQL 中的值，具体的实现类包含 DBool, DInt, DString 等。KaiwuDB 中尽量应用原生数据类型，比方 DBool/DInt/DString 别离被定义成 bool/int64/string，并实现了 Datum 接口办法；而 DDecimal 就是一个自定义构造体。
func (s *sortAllProcessor) fill() (ok bool, _ error) {ctx := s.EvalCtx.Ctx()
for {
//input 是一个 RowChannel 对象，Next 获取下一条数据
row, meta := s.input.Next()
......
// rows 是一个 MemRowContainer 对象
if err := s.rows.AddRow(ctx, row); err != nil {return false, err}
}
s.rows.Sort(ctx)
s.i = s.rows.NewFinalIterator(ctx)
s.i.Rewind()
return true, nil
} 直觉上 []Datum 应该对应表里的一行数据，然而为了缩小 golang 里切片扩容带来的影响，KaiwuDB 将 64 行数据打包放在了一个 []Datum 里。Nation 表的数据在 chunks 中打印显示如下：
::: hljs-center
:::
内存中的 chunks 构造：
UML 类图
（2）排序办法
最罕用的排序执行算子叫做 sortAllProcessorSorter，将全副待排序后果读入后（内存或磁盘），进行一次排序输入最终后果。调用时序图如下：
MemRowContainer 的 Sort 办法实现了内存中对 chunks 数组的排序：
- 数组长度小于等于 12 时，采纳插入排序；
- 疾速排序，递归最大深度 2*ceil(lg(n+1))；
- 递归到了最大深度，采纳堆排序；
// At accesses a row at a specific index.
func (c *RowContainer) At(i int) tree.Datums {
// This is a hot-path: do not add additional checks here.
chunk, pos := c.getChunkAndPos(i)
return c.chunks[chunk][pos : pos+c.numCols : pos+c.numCols]
}
// Sort sorts data.
// It makes one call to data.Len to determine n, and O(n*log(n)) calls to
// data.Less and data.Swap. The sort is not guaranteed to be stable.
func Sort(data sort.Interface, cancelChecker *CancelChecker) {n := data.Len()
quickSort(data, 0, n, maxDepth(n), cancelChecker)
}
// Sort is part of the SortableRowContainer interface.
func (mc *MemRowContainer) Sort(ctx context.Context) {
mc.invertSorting = false
cancelChecker := sqlbase.NewCancelChecker(ctx)
sqlbase.Sort(mc, cancelChecker)}
func quickSort(data sort.Interface, a, b, maxDepth int, cancelChecker
*CancelChecker) {
for b-a > 12 { // Use ShellSort for slices <= 12 elements
if maxDepth == 0 {heapSort(data, a, b, cancelChecker)
return
}
maxDepth--
// Short-circuit sort if necessary.
if cancelChecker.Check() != nil {return}
mlo, mhi := doPivot(data, a, b)
// Avoiding recursion on the larger subproblem guarantees
// a stack depth of at most lg(b-a).
if mlo-a < b-mhi {quickSort(data, a, mlo, maxDepth, cancelChecker)
a = mhi // i.e., quickSort(data, mhi, b)
} else {quickSort(data, mhi, b, maxDepth, cancelChecker)
b = mlo // i.e., quickSort(data, a, mlo)
}
}
if b-a > 1 {
// Do ShellSort pass with gap 6
// It could be written in this simplified form cause b-a <= 12
for i := a + 6; i < b; i++ {if data.Less(i, i-6) {data.Swap(i, i-6)
}
}
insertionSort(data, a, b)
}
}// At accesses a row at a specific index.
func (c *RowContainer) At(i int) tree.Datums {
// This is a hot-path: do not add additional checks here.
chunk, pos := c.getChunkAndPos(i)
return c.chunks[chunk][pos : pos+c.numCols : pos+c.numCols]
}
// Sort sorts data.
// It makes one call to data.Len to determine n, and O(n*log(n)) calls to
// data.Less and data.Swap. The sort is not guaranteed to be stable.
func Sort(data sort.Interface, cancelChecker *CancelChecker) {n := data.Len()
quickSort(data, 0, n, maxDepth(n), cancelChecker)
}
// Sort is part of the SortableRowContainer interface.
func (mc *MemRowContainer) Sort(ctx context.Context) {
mc.invertSorting = false
cancelChecker := sqlbase.NewCancelChecker(ctx)
sqlbase.Sort(mc, cancelChecker)}
func quickSort(data sort.Interface, a, b, maxDepth int, cancelChecker
*CancelChecker) {
for b-a > 12 { // Use ShellSort for slices <= 12 elements
if maxDepth == 0 {heapSort(data, a, b, cancelChecker)
return
}
maxDepth--
// Short-circuit sort if necessary.
if cancelChecker.Check() != nil {return}
mlo, mhi := doPivot(data, a, b)
// Avoiding recursion on the larger subproblem guarantees
// a stack depth of at most lg(b-a).
if mlo-a < b-mhi {quickSort(data, a, mlo, maxDepth, cancelChecker)
a = mhi // i.e., quickSort(data, mhi, b)
} else {quickSort(data, mhi, b, maxDepth, cancelChecker)
b = mlo // i.e., quickSort(data, a, mlo)
}
}
if b-a > 1 {
// Do ShellSort pass with gap 6
// It could be written in this simplified form cause b-a <= 12
for i := a + 6; i < b; i++ {if data.Less(i, i-6) {data.Swap(i, i-6)
}
}
insertionSort(data, a, b)
}
}
如果须要排序的数据超出了阈值（WorkMemBytes，默认 64MB），会调用 spillToDisk 办法将 MemRowContainer 中的数据写入 DiskRowContainer 中，后者将 OrderBy 列的信息作为 Key 值写入 KV 存储引擎。
此外为了进步 KV 写入速度，DiskRowContainer 不会每次只写一条数据，而是有一个 buffer 负责累积一批键值对，而后一起写入。
其余的两种排序执行算子包含：
- sortTopkProcessor: Limit 下推到 Sorter 时，算子只调配 N 行的排序空间，而后进行堆排序；
- sortChunksProcessor: 多列排序时，如果前 i 列 (0 < i < N) 曾经有序，算子逐行读入输出数据，直到前 i 列呈现不同值；反复对读入的批次进行排序。解决完数据集后前 i+1 列曾经有序，迭代后面的步骤对后续列进行排序，直到后果集多列排序实现。
二、多节点执行
在三节点环境上执行 SQL 语句 SELECT * FROM LINEITEM ORDER BY L_SHIPDATE。LINEITEM 是一张大表，有约 6000 万条数据；对第 11 列 L_SHIPDATE 进行升序排列。
1. 逻辑打算
逻辑打算和单节点环境的打算类似。
2. 物理打算
KaiwuDB 在多节点环境中将数据分片放在不同的节点中，每个分片数据有多个备份。示意图如下：
分布式执行打算依据 Span 信息分为多个 tableReader 算子在多个节点上执行；AddNoGroupingStage 办法将 sorter 算子退出到所有的 tableReader 算子之后，对各个节点上的分片数据进行排序。
最初 FinalizePlan 办法会减少一个 No-op 算子，归并汇总最终的后果集。生成的分布式物理打算如下：