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本文记录一些分析 CPU 性能问题的工具&方法。

本篇是论文的中文简单翻译

物化视图可以大大缩短查询处理时间，特别是对于大型表的聚合查询。要释放这种潜力，查询优化器必须知道如何以及何时利用物化视图。本文提出了一种快速且可扩展的算法，用于确定是否可以从物化视图中计算查询的部分或全部，并描述了如何将其纳入基于转换的优化器中。当前版本处理由selections、joins和group by组成的视图。优化仍然完全基于成本，也就是说，启发式规则不会选择单个“最佳”重写，而是生成多个重写，优化器以正常方式选择最佳替代方案。实验结果表明，该算法在Microsoft SQL Server上实现了良好的性能和可扩展性。优化时间随着视图数的增加而缓慢增加，但即使视图数达到1000次，优化耗时仍然很低。

关键字:

• 物化视图
• 视图匹配
• 查询优化

本文是数据库系统概念第六章节的读书笔记。

查询语言是用户用来从数据库中请求信息的语言。查询语言可以分为过程化和非过程化的。在过程化语言中用户指导系统对数据库执行一系列操作以计算出结果。在非过程化语言中，用户只需要描述所需信息，而不用给出具体过程。

实际上使用的查询语言既包含过程化的成分，又包含非过程化的成分。在一些"纯"查询语言中，关系代数是过程化的，而元组关系演算和域关系演算是非过程的。

在关系模型中，关系指表。表的一行是元组。表中一列是属性。域是属性的取值范围。

一些SQL构造（如ORDER BY）在许多情况下不会影响查询结果，并且会产生影响性能的负面影响(查询中的每个ORDER BY子句都代表一个排序执行计划)。如果用户无意中在没有效果的地方使用ORDER BY，可能会导致严重的性能下降和资源浪费。

sql规范(ISO 9075 Part 2)中说明:

一个<query expression>可以包含一个可选的<order by clause>。
<query expression>z中行的顺序仅由<query expression>直接包含的<order by clause>指定。

上述规范意味着，查询引擎可以自由地忽略任何不适合上下文的ORDER BY子句。

Presto Functions 并不能像 Hive UDF 一样动态加载，需要根据 Function 的类型，实现 Presto 内部定义的不同接口，在 Presto 服务启动时进行注册，然后才能在 SQL 执行时进行调用。

1. 函数定义

Presto 内部将 Functions 分为以下三大类：

• Scalar Function，即标量函数。将传递给它的一个或者多个参数值，进行计算后，返回一个确定类型的标量值。
• Aggregation Function，即聚合函数。计算从列中取得的值，返回一个单一的值。
• Window Function，即开窗函数。计算从分组列中取得的值，并返回多个值。

对于不同类型的函数，需要遵循不同的规则进行实现。

1.1 标量函数

Presto 使用注解框架来实现标量函数，标量函数分别需要定义函数名称、输入参数类型和返回结果类型。下面介绍几种开发标量函数常用的注解：

• @ScalarFunction：用于声明标量函数的名称和别名
• @Description：用于生成函数的功能描述
• @SqlType：用于声明函数的返回类型和参数类型
• @TypeParameter：用于声明类型变量，它所声明的类型变量可以用于函数的返回类型和参数类型，框架在运行时会自动将变量与具体的类型进行绑定
• @SqlNullable：用于表示函数参数或返回结果可能为NULL。如果方法的参数不使用此注解，当函数参数包含NULL时，则该函数不会被调用，框架自动返回结果NULL。当 Java 代码中用于实现函数的方法的返回值为包装类型时，必须要在实现方法上加上该注解，且该注解无法用于 Java 基础类型

下面用一个简单的is_null函数来具体说明如何使用以上注解进行标量函数开发。

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public class ExampleIsNullFunction
{
    @ScalarFunction(value = "is_null", alias = "isnull")
    @Description("Returns TRUE if the argument is NULL")
    @SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)
    public static boolean isNull(@SqlNullable @SqlType(StandardTypes.VARCHAR) Slice string)
    {
        return (string == null);
    }
}

以上代码实现的is_null函数功能为：判断传入的VARCHAR类型参数是否为NULL，如果为NULL则返回true，否则返回false。其中：

• @ScalarFunction(value = "is_null", alias = "isnull")声明了函数名为is_null，函数别名为isnull，即在 SQL 中使用is_null和isnull都可以调用该函数
• @Description("Returns TRUE if the argument is NULL")声明了函数描述，使用show functions命令可以看到函数的描述
• @SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)声明了函数的返回类型为BOOLEAN
• 因为当函数参数为NULL时，我们不能直接返回NULL，而是要进行判断，所以要加上@SqlNullable避免框架自动返回NULL
• @SqlType(StandardTypes.VARCHAR)声明了函数的参数类型为VARCHAR

注意到，这里使用了 Java 类型Slice来接收 SQL 中VARCHAR类型的值。框架会自动将 SQL 中的数据类型与“原生容器类型”（Native container type）进行绑定，目前“原生容器类型”只包括：boolean、long、double、Slice和Block。VARCHAR对应的原生容器类型是Slice而不是String,Slice的本质是对byte[]进行了封装，为的是更加高效、自由地对内存进行操作。Block可以简单的理解为对应 SQL 中的数组类型。具体的对应关系和绑定过程涉及 Presto 的类型系统和函数调用过程，不是本文讲解的重点，故在此不作展开。

进一步地，我们想对 is_null函数进行升级，使它能够处理任意类型的参数，这时@TypeParameter注解就派上用场了，函数的实现可以改写为：

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@ScalarFunction(value = "is_null", alias = "isnull")
@Description("Returns TRUE if the argument is NULL")
public class ExampleIsNullFunction
{
    private IsNullFunctions()
    {
    }

    @TypeParameter("T")
    @SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)
    public static boolean isNullSlice(@SqlNullable @SqlType("T") Slice value)
    {
        return (value == null);
    }

    @TypeParameter("T")
    @SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)
    public static boolean isNullLong(@SqlNullable @SqlType("T") Long value)
    {
        return (value == null);
    }

    @TypeParameter("T")
    @SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)
    public static boolean isNullDouble(@SqlNullable @SqlType("T") Double value)
    {
        return (value == null);
    }

    @TypeParameter("T")
    @SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)
    public static boolean isNullBoolean(@SqlNullable @SqlType("T") Boolean value)
    {
        return (value == null);
    }

    @TypeParameter("T")
    @SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)
    public static boolean isNullBlock(@SqlNullable @SqlType("T") Block value)
    {
        return (value == null);
    }
}

可以看到，@TypeParameter的使用有点类似 Java 中泛型的用法，类型变量T在声明完之后就可以在@SqlType注解中使用。在实际的调用过程中，框架会将T与实际 SQL 类型进行绑定，然后再去调用以对应的原生容器类型为参数的实际方法。

1.2 聚合函数

聚合的过程一般涉及多行，有一个累积计算的过程，又由于 Presto 是一个分布式的计算引擎，数据分布在多个节点，所以需要用状态对象来维护和记录中间计算结果。

引入状态之后，Presto 将聚合的过程抽象为三个步骤：

1. input(state, value)
2. combine(state1, state2)
3. output(state, out)

首先，input 阶段分别在不同的 worker 中进行，将行值进行累积计算到state中；combine阶段将上一步得到的state进行两两结合；经过前两步，最终会得到一个state，在output阶段对最终的state进行处理输出。

在实现方面，聚合函数的开发使用了和标量函数类似的注解框架，但是由于状态概念的引入，需要定义一个继承于AccumulatorState接口的状态接口，对于简单的聚合，该接口只需要新增聚合所需的getter和setter，框架会自动生成相关的实现和序列化代码；如果聚合过程中需要记录复杂类型（LIST、MAP或自定义的类）的状态，则需要额外实现AccumulatorStateFactory接口和AccumulatorStateSerializer接口，并在状态接口上使用@AccumulatorStateMetadata注解，在注解中指定stateFactoryClass和stateSerializerClass。

下面以实现求DOUBLE类型的列均值的聚合函数avg_double为例来说明如何进行简单聚合函数的开发。

avg_double的聚合状态只需要记录累积和与加数个数，所以状态接口的定义如下：

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public interface LongAndDoubleState
        extends AccumulatorState
{
    long getLong();

    void setLong(long value);

    double getDouble();

    void setDouble(double value);
}

使用定义好的状态接口进行聚合函数实现：

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@AggregationFunction("avg_double")
public class AverageAggregation
{
    @InputFunction
    public static void input(LongAndDoubleState state, @SqlType(StandardTypes.DOUBLE) double value)
    {
        state.setLong(state.getLong() + 1);
        state.setDouble(state.getDouble() + value);
    }

    @CombineFunction
    public static void combine(LongAndDoubleState state, LongAndDoubleState otherState)
    {
        state.setLong(state.getLong() + otherState.getLong());
        state.setDouble(state.getDouble() + otherState.getDouble());
    }

    @OutputFunction(StandardTypes.DOUBLE)
    public static void output(LongAndDoubleState state, BlockBuilder out)
    {
        long count = state.getLong();
        if (count == 0) {
            out.appendNull();
        }
        else {
            double value = state.getDouble();
            DOUBLE.writeDouble(out, value / count);
        }
    }
}

可以看到聚合函数的实现使用了以下注解：

• @AggregationFunction声明了聚合函数的名称，也可以指定函数的别名
• @InputFunction、@CombineFunction和@OutputFunction分别用来标记聚合的三个步骤，其中@OutputFunction注解需要声明聚合函数返回结果的数据类型
• BlockBuilder类为结果输出类，聚合计算出的最终结果值将通过BlockBuilder进行输出

1.3 窗口函数

窗口函数在查询结果的行上进行计算，执行顺序在HAVING子句之后，ORDER BY子句之前。在 Presto SQL 中，窗口函数的语法形式如下：

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windowFunction(arg1,....argn) OVER([PARTITION BY<...>] [ORDER BY<...>] [RANGE|ROWS BETWEEN AND])

由此可见，窗口函数语法由关键字OVER触发，且包含三个子句：

1. PARTITION BY: 指定输入行分区的规则，类似于聚合函数的GROUP BY子句，不同分区里的计算互不干扰(窗口函数的计算是并发进行的，并发数和partition数量一致)，缺省时将所有数据行视为一个分区
2. ORDER BY: 决定了窗口函数处理输入行的顺序
3. RANGE|ROWS BETWEEN AND: 指定窗口边界，不常用，缺省时的窗口为当前行所在的分区第一行到当前行

窗口函数的开发需要实现WindowFunction接口，WindowFunction接口中声明了两个方法：

• void reset(WindowIndex windowIndex): 处理新分区时，都会调用该方法进行初始化，WindowIndex包含了已排序的分区的所有行
• void processRow(BlockBuilder output, int peerGroupStart, int peerGroupEnd, int frameStart, int frameEnd): 窗口函数的实现方法，BlockBuilder为结果输出类，计算出来的值将通过BlockBuilder进行输出；peerGroupStart和peerGroupEnd为当前处理的行所在的分区的开始和结束的位置；frameStart和frameEnd为当前处理行所在的窗口的开始和结束位置。

实现一个返回窗口中第一个值的窗口函数first_value(x)的代码如下：

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@WindowFunctionSignature(name = "first_value", typeVariable = "T", returnType = "T", argumentTypes = "T")
public class FirstValueFunction
        extends WindowFunction
{
    private final int argumentChannel;
    private WindowIndex windowIndex;

    public FirstValueFunction(List<Integer> argumentChannels)
    {
        this.argumentChannel = getOnlyElement(argumentChannels);
    }

    @Override
    public void reset(WindowIndex windowIndex)
    {
        this.windowIndex = windowIndex;
    }

    @Override
    public void processRow(BlockBuilder output, int peerGroupStart, int peerGroupEnd, int frameStart, int frameEnd)
    {
        if (frameStart < 0) {
            output.appendNull();
            return;
        }

        //Outputs a value from the index
        windowIndex.appendTo(argumentChannel, frameStart, output);
    }
}

其中：

• @WindowFunctionSignature注解声明了窗口函数的名称，为了处理任意数据类型的字段，这里还声明了类型变量T，并将返回类型和参数类型都指定为T
• 构造函数中的argumentChannels为参数字段所在列的索引值
• processRow方法中，每次只需要通过列索引argumentChannel和当前行所在的窗口起始索引frameStart，就能确定窗口中的第一个值

2. 函数注册

Presto 函数由MetadataManager中的FunctionRegistry进行管理，开发的函数要生效必须要先注册到FunctionRegistry中。函数注册是在 Presto 服务启动过程中进行的，有以下两种方式进行函数注册。

2.1 内置函数注册

内置函数指的是 Presto 自带的函数库中的函数，函数的实现位于presto-main模块中，在FunctionRegistry初始化时进行注册。具体的注册过程使用了建造者模式，不同类型的函数注册只需要调用FunctionListBuilder对象对应的方法进行注册，关键代码如下：

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FunctionListBuilder builder = new FunctionListBuilder()
                .window(RowNumberFunction.class)
                .aggregate(ApproximateCountDistinctAggregation.class)
                .scalar(RepeatFunction.class)
                .function(MAP_HASH_CODE)
                ......

2.2 插件函数注册

内置函数满足不了使用需求时，就需要自行开发函数来拓展函数库。开发者自行编写的拓展函数一般通过插件的方式进行注册。PluginManager在安装插件时会调用插件的getFunctions()方法，将获取到的函数集合通过MetadataManager的addFunctions方法进行注册：

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public void installPlugin(Plugin plugin)
    {
        ......
       for (Class<?> functionClass : plugin.getFunctions()) {
            log.info("Registering functions from %s", functionClass.getName());
            metadata.addFunctions(extractFunctions(functionClass));
        }
        ......
    }

所以用做拓展函数库的插件，需要实现getFunctions()方法，来返回拓展的函数集合，例：

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public class ExampleFunctionsPlugin
        implements Plugin
{
    @Override
    public Set<Class<?>> getFunctions()
    {
        return ImmutableSet.<Class<?>>builder()
                .add(ExampleNullFunction.class)
                .add(IsNullFunction.class)
                .add(IsEqualOrNullFunction.class)
                .add(ExampleStringFunction.class)
                .add(ExampleAverageFunction.class)
                .build();
    }
}

本篇将介绍Trino的SPI和如何通过Plugin体系扩展SPI。Trino 支持通过SPI（Service Provider Interface）方式对其进行扩展点扩展。当前已有的扩展点有:

• Connectors(连接器)
• block encodings(块编码)
• Types(类型)
• Functions(函数)
• System access control(系统访问权限)
• Group provider(资源组)
• Password authenticator(密码验证器)
• Header authenticator(标头验证器)
• Certificate authenticator(证书验证器)
• Event listener(事件侦听器)
• resource group configuration managers(资源组配置管理器)
• session property configuration managers(会话属性配置管理器)
• exchange managers(数据交互管理器)

蓄水池采样算法是一种随机抽样算法，它能够在一个很大的集合中，抽取一部分样本，并保证每个样本的选取概率都是相等并随机的。

• 特点：
  • 选取集合可以非常大，甚至不知道边界。
  • 每个样本的选取随机且概率相等。
  • 时间复杂度较低，O(n)，节省内存。
• 适用场景：
  • 在一些非常大的集合，或者未知大小的集合，不知道边界的集合，不知道文件总行数的情况下，随机抽取k个元素。
  • 保证每个元素抽取都是均匀随机的并且概率相等。
  • 尽量高效，节省内存地抽取

Trino中的内存管理分为两块:

• LocalMemoryManager: 在ServerMainModule中声明，用于管理当前节点的内存使用
• ClusterMemoryManager: 在CoordinatorModule中声明，用于管理集群的内存使用

上篇我们介绍了查询是如何调度的。本篇将介绍Task的执行。