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前言
为了反对简单的 SQL 查问，并且提供更好的应用体验，咱们在最近的几个月里对 Databend 的 SQL planner 进行了大规模的重构。目前重构曾经靠近序幕，感兴趣的敌人能够通过批改 Databend 的 Session settings
SET enable_planner_v2 = 1来启用新 planner 进行领先体验。
性能亮点
更加敌对的查问体验
无论是数据分析师还是开发人员，在编写 SQL 查问的时候总会遇到各种各样的报错。尤其是在 SQL 查问较为简单的状况下，排查报错成了许多人的噩梦（笔者自己已经批改过有数十个 JOIN 子句的 MySQL 查问，从此对 MySQL 的谬误提醒疾恶如仇）。
为了改善这方面的用户体验，咱们在新的 Planner 中引入了严格的语义查看环节，使得大部分的谬误能够在查问编译阶段就被拦挡。同时为了不便用户定位谬误的地位，咱们也引入了全新的谬误提醒算法。
当你的 SQL 查问应用了谬误的语法时（比方写错了关键字，或者脱漏了某些子句），Databend 会为你提供提示信息：
当你的 SQL 查问呈现语义上的谬误时（比方应用了不存在的 Column，或者 Column 具备歧义），Databend 也会为你指出谬误呈现的地位：
在编写简单查问时，仍然能够取得较好的体验：
反对 JOIN 查问与关联子查问
在新的 SQL planner 中，咱们反对了 JOIN 查问（INNER JOIN，OUTER JOIN，CROSS JOIN）与关联子查问，并且提供了 Hash Join 算法用以执行 JOIN 查问。
JOIN 查问的相干文档曾经公布在 https://databend.rs/doc/refer…，你能够查阅文档以理解 Databend 中 JOIN 查问的应用形式。
在 OLAP 查问中，JOIN 是十分重要的一部分。在传统的 星型模型 和雪花模型 中，咱们都须要通过 JOIN 查问将 维度表 与事实表 连接起来以生成后果报表。
TPCH Benchmark 是由 TPC 委员会制订的一套 OLAP 查问基准测试规范，用于评测数据库系统的 OLAP 能力。其中蕴含了 8 张表，别离是：
- Lineitem：产品我的项目
- Orders：订单信息
- Customer：顾客信息
- Part：零部件信息
- Supplier：供应商信息
- Partsupp：整机与供应商的关系表
- Nation：国家信息
- Region：地区信息
TPCH 中有 22 条简单的查问，对应不同的商业需要。这里以 Q9 查问为例，它的用处是计算指定 年度 和地区 的利润额，其中蕴含了大量的 JOIN 计算。在新的 Planner 中，咱们曾经能够反对该查问：
关联子查问同样也是 SQL 中的重要组成部分，通过关联子查问能够轻松示意简单的查问逻辑。TPCH 的 Q4 就是一个例子，它的用处是计算一段时间内 各优先级 的订单的 交付状况 。其中应用了 EXISTS 关联子查问来筛选 逾期收货 的订单：
目前 Databend 仅反对了关联子查问的简略执行，相干的查问优化工作仍在进行中，敬请期待。
全新架构
新的 SQL planner 中咱们对 SQL 解析的流程进行了从新设计，以撑持更加简单的语义剖析和 SQL 优化。在新的 SQL planner 中，一条 SQL 语句通过客户端发送到 databend-query server 后，会依照下图所示的程序由不同的组件进行解决，最终将查问的后果返回给客户端：
收到 SQL 查问后，Parser 组件会对其进行解析。在此步骤中如果遇到了语法错误则会间接将错误信息返回给客户端，解析胜利则会生成查问对应的 AST(形象语法树)。
Parser
为了提供更丰盛的语法分析性能和更好的开发体验，咱们开发了一套基于 nom Parser combinator 的 DSL (畛域特定语言) nom-rule，并基于该框架从新编写了 SQL Parser。
在这套框架下咱们能够十分轻松地定义一条 Statement 的语法，以 CREATE TABLE 语句为例，咱们能够应用 DSL 将其简略形容为：
CREATE ~ TABLE ~ #identifier ~ "(" ~ (#column_def)+ ~ ")" ~ ";"优雅的语法大大提高了编写 Parser 的乐趣，欢送有趣味的敌人们进行尝试。
Binder
由 Parser 胜利解析出 AST 后，咱们会通过 Binder 对其进行语义剖析，并且生成一个初始的 Logical Plan（逻辑打算）。在此过程中，咱们会进行不同类型的语义剖析：
- Name resolution：通过查问 Databend Catalog 中相干的 Table, Column 对象信息，来查看 SQL 查问中援用的变量的合法性。并将非法的变量与对应的对象进行绑定，以进行后续的剖析。
- Type check：依据 name resolution 中拿到的信息，对表达式的合法性进行查看，并且为表达式寻找适合的返回类型。
- Subquery unnesting：将表达式中的子查问提取进去，翻译成关系代数的模式
- Grouping check: 对于含有聚合计算的查问，剖析是否在聚合函数以外援用了非聚合列
通过语义剖析，咱们能够排除掉绝大多数的语义谬误，并在编译阶段将其返回给用户，以提供最佳的谬误排查体验。
Optimizer
失去初始的 Logical Plan 后，优化器会对其进行改写和优化，最终生成一个可执行的 Physical Plan。
在新的 Planner 中，咱们引入了一套基于 Transformation Rule 的优化器框架（Volcano/Cascades）。通过定义一个关系代数子树结构的 Pattern 以及相干的 Transform 逻辑，即可实现一个独立的 Rule。
以简略的 Predicate Push Down 为例：
咱们只须要定义输出的 Plan 的 Pattern：
impl RulePushDownFilterProject {pub fn new() -> Self {
Self {
id: RuleID::PushDownFilterProject,
// Filter
// \
// Project
// \
// *
pattern: SExpr::create_unary(
Pattern {plan_type: RelOp::Filter,},
SExpr::create_unary(
Pattern {plan_type: RelOp::Project,},
SExpr::create_leaf(
Pattern {plan_type: RelOp::Pattern,},
),
),
),
}
}
}并且实现一个进行转换的函数：
impl RulePushDownFilterProject {pub fn apply(&self, s_expr: SExpr) -> Result<SExpr> {let filter = s_expr.plan().into();
let project = s_expr.child(0).plan().into();
let result = SExpr::create_unary(
project,
SExpr::create_unary(
filter,
s_expr.child(0).child(0)
)
);
Ok(result)
}
}Interpreter
通过 Optimizer 生成 Physical Plan 后，咱们会将其翻译成可执行的 Pipeline，并交由 Databend 的 Processor 执行框架进行计算。至此 Planner 的工作就告一段落，置信读者也对新 Planner 的架构有了一个初步的理解。更多的技术细节请关注咱们的后续文章。
将来布局
从头构建一个 SQL Planner 是一件非常具备挑战性的事件，然而通过从新的设计和开发，咱们能够找到最适宜零碎自身的架构与性能。在将来的一段时间里，咱们将继续欠缺和坚固新的 SQL Planner，性能方面则会重视于：
- Cost-based Optimization（CBO, 基于代价的优化）
- 分布式查问优化
- 更多的优化规定
目前，新的 SQL planner 的迁徙工作曾经靠近序幕，你能够通过该 issue 追踪进度。预计在七月份内所有的迁徙工作将会实现，届时咱们将会公布版本更新的布告，敬请期待。
对于 Databend
Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也能够做实时剖析的旧式数仓。期待您的关注，一起摸索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。
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文章首发于公众号：Databend