子查询解关联、谓词下推、冗余算子消除、Outer-JOIN 转 INNER-JOIN、算子下推存储、分布式算子拆分等常见的启发式优化能力。 **●****CBO:**基于 Cascade 搜索框架,实现了高效的 Join 枚举算法,以及... 优化器会将查询切分为不同的plan segment分发到worker节点并行执行,segment之间通过exchange交换数据,在plan segment内部根据query plan 构建pipeline执行,以下面简单聚合查询为例,说明优化器如何匹配projection。...
**QueryRewriter 针对 Clickhouse SQL 的改写主要有:*** With CTE/view 展开;* UDF 展开;* 特定函数的改写;* JoinToSubquery 展开,对应于 Interpreter 链路下的 JoinToSubqueryTransformVisitor;* Qualified name 归一化,对应于 Interpreter 链路下的 TranslateQualifiedNamesVisitor;* Alias 改写,对应于 Interpreter 链路下的 QueryNormalizer;QueryAnalyzer 查询语义进行分析和校验,将 AST 抽象成出结构...
每天的查询规模超过 50w 次,单集群支持了复杂查询高峰期的 200 QPS,同时 Query Latency P99 控制在 5s 以内,较好的满足了业务的性能需求。**架构**![picture.image](https://p6-volc-community... 在线上业务的查询中,带 Join 的查询是非常多的,其中大部分的查询是 Equal Join,并且带一个 Filter 条件。但是由于 Join 一侧的 Filter 没有传递到 Join 的另一侧,从而导致 Scan 的数据量较大,进而影响查询性能。...
Query进行持久化,集群释放后,相关状态均会进行留存,当想恢复集群时,即可基于上述状态、Query,对集群重新建立,也就是无状态化集群。其次,基于ECS方式集成更多能力,如ECS包含了停机不收费能力,在EMR上也可以集成相关能力,优化成本管理。此外,火山也实现了基于时间和负载的弹性伸缩的方式。## OLAP云原生:成本管理![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/be52b3a0efb340c49744f6d0d...
ClickHouse缺乏复杂查询的优化以及执行能力,比如说多表 JOIN 的性能、子查询的执行,很多复杂的查询在 ClickHouse 上无法执行或者执行性能比较差。 ******●******社区在尝试构建 query plan 的概念和... 并不需要对整个查询改写。 利用这两种改写框架实现了常见的优化规则,比如列裁剪,表达式的简化以及子查询的结关联,谓词下推,冗余算子消除,Outer Join 转 Inner Join,算子下推存储、分布式算子拆分等常见的...
当前架构中存储和计算资源耦合,不同业务、时段及用户对二者要求往往不同,导致集群响应不够及时等问题。本文重点分享 OLAP 在火山 EMR 上的云原生能力及在火山相关客户中的应用实践。**全文目录:**1. EMR 产品... Query进行持久化,集群释放后,相关状态均会进行留存,当想恢复集群时,即可基于上述状态、Query,对集群重新建立,也就是无状态化集群。其次,基于ECS方式集成更多能力,如ECS包含了停机不收费能力,在EMR上也可以集成相关...
复杂查询主要包含较多的Agg join和嵌套子查询等特征。在复杂查询优化项中,相比于社区版ClickHouse,ByteHouse升级的能力包含自研优化器以及在引擎层新引入的exchange runtime Filiter模块以及为提升并行化能力而做的一些重构工作。 ### 优化一:RBO(基于规则的优化能力)首先,自研优化器RBO,即基于规则的优化,包含列裁剪、分区裁剪、表达式简化、子查询解关联、谓词下推、冗余算子消除、Outer-Join 转 Inner-Join、算子下推...
当我们想要查询作业 State 时,通常会因为无法获知 State 的定义方式和具体类型等信息,而导致查询 State 的成本过高。 为了解决这个问题,字节跳动流式计算团队在内部提出了 State Query on Flink SQL 的解... **来完成 State 的查询:*** 首先创建 ExistingSavepoint 用来表示一个 Savepoint。初始化 ExistingSavepoint 时需要提供 Savepoint 路径和 StateBackend 等信息;* 然后实现 ReaderFunction 用于重新注册所需...
当我们想要查询作业 State 时,通常会因为无法获知 State 的定义方式和具体类型等信息,而导致查询 State 的成本过高。为了解决这个问题,字节跳动流式计算团队在内部提出了 State Query on Flink SQL 的解决方案—... 下面简单介绍一下**如何使用** **State Processor** **API** **来完成 State 的查询:**- 首先创建 ExistingSavepoint 用来表示一个 Savepoint。初始化 ExistingSavepoint 时需要提供 Savepoint 路径和 StateBa...
在复杂查询优化项中,相比于社区版ClickHouse, **ByteHouse升级的能力包含自研优化器以及在引擎层新引入的exchange runtime Filiter模块以及为提升并行化能力而做的一些重构工作。** **优化一:RBO(基于规则的优化能力)**------------------------首先,自研优化器RBO,即基于规则的优化,包含列裁剪、分区裁剪、表达式简化、子查询解关联、谓词下推、冗余算子消除、Outer-Join 转 Inner-Join、算子下推存储、分布...
概念 ByteHouse 优化器为业界目前唯一的 ClickHouse 优化器方案。ByteHouse 优化器的能力简单总结如下: RBO:支持:列裁剪、分区裁剪、表达式简化、子查询解关联、谓词下推、冗余算子消除、Outer-JOIN 转 INNER-JOIN、算子下推存储、分布式算子拆分等常见的启发式优化能力。 CBO:基于 Cascade 搜索框架,实现了高效的 Join 枚举算法,以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题,能够全量枚举并寻求...
ClickHouse 在复杂查询上例如多表 Join 等操作的性能支持并不是很好。基于这些痛点,字节在 ClickHouse 架构基础上进行了升级,于 2020 年在内部启动了 ByConity 项目,并于 2023 年 1 月发布 Beta 版本,5月底正式... 调度器通过访问Resource Manager 获取空闲的计算资源,并决定把查询任务调度到哪些节点去执行。* 第三阶段:Query请求最终在 ByConity 的 Worker 上执行,Worker 会从最底层的 Cloud Storage 读取数据,并通过建立 Pi...
那么整体计算关系为: plain [query1 or query2] and [query3 or query4]当 outer_logic 为or 时:内层数组的关系为 and,外层关系为 or。比如: json "queries":[ 分群规则 [{query1},{query2}], [{query3},{query4}] ]"option":{ "cohort": { "outer_logic": "or" }},那么整体计算关系为: plain [query1 and query2] or [query3 and query4] 2.3.2.2 query 结构 整体结构,参考“查询API”->...