OceanBase系统架构启用和关闭并行查询

山 2024-01-15

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本文主要通过具体示例介绍 OceanBase 数据库如何启用分区表并行查询、非分区表并行查询、多表并行查询和关闭并行查询，以及并行执行相关的系统视图。

启用分区表并行查询

针对分区表的查询，如果查询的目标分区数大于 1，系统会自动启用并行查询，并行度 DOP 值由系统默认指定为 1。

如下例所示，创建一个分区表 ptable，对 ptable 进行全表数据的扫描操作，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。通过执行计划可以看出，分区表默认的并行查询的 dop 值为 1。如果 OceanBase 集群一共有 3 个 OBServer，表 ptable 的 16 个分区分散在 3 个 OBServer 中，那么每一个 OBServer 都会启动一个工作线程（Worker Thread）来执行分区数据的扫描工作，一共需要启动 3 个工作线程来执行表的扫描工作。

obclient> CREATE TABLE PTABLE(c1 INT , c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 16;
Query OK, 0 rows affected 

obclient> EXPLAIN SELECT * FROM ptable\G
Query Plan: ======================================================
|ID|OPERATOR               |NAME    |EST. ROWS|COST  |
------------------------------------------------------
|0 |PX COORDINATOR         |        |1600000  |737992|
|1 | EXCHANGE OUT DISTR    |:EX10000|1600000  |618888|
|2 |  PX PARTITION ITERATOR|        |1600000  |618888|
|3 |   TABLE SCAN          |ptable  |1600000  |618888|
======================================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil)
  1 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil), dop=1
  2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
  3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil),
      access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p[0-15])

针对分区表，通过添加 PARALLEL Hint 启动并行查询，并指定 dop 值，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。

obclient> EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable\G
Query Plan: ==================================================
|ID|OPERATOR           |NAME    |EST. ROWS|COST  |
--------------------------------------------------
|0 |PX COORDINATOR     |        |1600000  |737992|
|1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|1600000  |618888|
|2 |  PX BLOCK ITERATOR|        |1600000  |618888|
|3 |   TABLE SCAN      |ptable  |1600000  |618888|
==================================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil)
  1 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil), dop=8
  2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
  3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil),
      access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p[0-15])

通过执行计划可以看出，并行查询的 dop 值为 8。如果查询分区所在的 OBServer 的个数小于等于 dop 值，那么工作线程（总个数等于 dop 值）会按照一定的策略分配到涉及的 OBServer 上；如果查询分区所在的 OBServer 的个数大于 dop 值，那么每一个 OBServer 都会至少启动一个工作线程，一共需要启动的工作线程的数目会大于 dop 值。

例如，当 dop 值为 8 时，如果 16 个分区均匀的分布在 4 台 OBServer 节点上，那么每一个 OBServer 上都会启动 2 个工作线程来扫描其对应的分区（一共启动 8 个工作线程）；如果 16 个分区分布在 16 台 OBServer 节点上（每一个节点一个分区），那么每一台 OBServer 上都会启动 1 个工作线程来扫描其对应的分区（一共启动 16 个工作线程）。

如果针对分区表的查询，查询分区数目小于等于 1，系统不会启动并行查询。如下例所示，对 ptable 的查询添加一个过滤条件 c1=1。

obclient> EXPLAIN SELECT * FROM ptable WHERE c1 = 1\G
*************************** 1. row ***************************
Query Plan:
======================================
|ID|OPERATOR  |NAME  |EST. ROWS|COST |
--------------------------------------
|0 |TABLE SCAN|ptable|990      |85222|
======================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter([ptable.c1 = 1]),
      access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p1)

通过执行计划可以看出，查询的目标分区个数为 1，系统没有启动并行查询。如果希望针对一个分区的查询也能够进行并行执行，就只能通过添加 PARALLEL Hint 的方式进行分区内并行查询，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。

obclient> EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable WHERE c1 = 1\G
Query Plan: ================================================
|ID|OPERATOR           |NAME    |EST. ROWS|COST|
------------------------------------------------
|0 |PX COORDINATOR     |        |990      |457 |
|1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|990      |383 |
|2 |  PX BLOCK ITERATOR|        |990      |383 |
|3 |   TABLE SCAN      |ptable  |990      |383 |
================================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil)
  1 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil), dop=8
  2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
  3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil),
      access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p1)

说明
如果希望在查询分区数等于 1 的情况下，能够采用 Hint 的方式进行分区内并行查询，需要对应的 DOP 值大于等于 2。如果 DOP 值为空或者小于 2 将不启动并行查询。

启用非分区表并行查询

非分区表本质上是只有 1 个分区的分区表，因此针对非分区表的查询，只能通过添加 PARALLEL Hint 的方式启动分区内并行查询，否则不会启动并行查询。

如下例所示，创建一个非分区表 stable，对 stable 进行全表数据的扫描操作，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。

obclient> CREATE TABLE stable(c1 INT, c2 INT);
Query OK, 0 rows affected 

obclient> EXPLAIN SELECT * FROM stable\G
*************************** 1. row ***************************
Query Plan:
======================================
|ID|OPERATOR  |NAME  |EST. ROWS|COST |
--------------------------------------
|0 |TABLE SCAN|stable|100000   |68478|
======================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil),
      access([stable.c1], [stable.c2]), partitions(p0)

通过执行计划可以看出，非分区表不使用 Hint 的情况下，不会启动并行查询。

针对非分区表，添加 PARALLEL Hint 启动分区内并行查询，并指定 dop 值（大于等于 2），通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。

obclient> EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(4)*/  * FROM stable\G
Query Plan: =================================================
|ID|OPERATOR           |NAME    |EST. ROWS|COST |
-------------------------------------------------
|0 |PX COORDINATOR     |        |100000   |46125|
|1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|100000   |38681|
|2 |  PX BLOCK ITERATOR|        |100000   |38681|
|3 |   TABLE SCAN      |stable  |100000   |38681|
=================================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([INTERNAL_FUNCTION(stable.c1, stable.c2)]), filter(nil)
  1 - output([INTERNAL_FUNCTION(stable.c1, stable.c2)]), filter(nil), dop=4
  2 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil)
  3 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil),
      access([stable.c1], [stable.c2]), partitions(p0)

启用多表并行查询

在查询中，多表 JOIN 查询最为常见。对于多表的场景，如果查询的分区数都大于 1，每张表都会采用并行查询。

如下例所示，首先创建两张分区表 p1table 和 p2table。

obclient> CREATE TABLE p1table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 2;
Query OK, 0 rows affected 

obclient> CREATE TABLE p2table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 4;
Query OK, 0 rows affected

查询 p1table 与 p2table 的 JOIN 结果，JOIN 条件是 p1table.c1=p2table.c2，所得执行计划如下所示。

*************************** 1. row ***************************
Query Plan: ===============================================================
|ID|OPERATOR                     |NAME    |EST. ROWS|COST     |
---------------------------------------------------------------
|0 |PX COORDINATOR               |        |784080000|295962589|
|1 | EXCHANGE OUT DISTR          |:EX10001|784080000|179228805|
|2 |  HASH JOIN                  |        |784080000|179228805|
|3 |   PX PARTITION ITERATOR     |        |200000   |77361    |
|4 |    TABLE SCAN               |p1      |200000   |77361    |
|5 |   EXCHANGE IN DISTR         |        |400000   |184498   |
|6 |    EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|:EX10000|400000   |154722   |
|7 |     PX PARTITION ITERATOR   |        |400000   |154722   |
|8 |      TABLE SCAN             |p2      |400000   |154722   |
===============================================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([INTERNAL_FUNCTION(p1.c1, p1.c2, p2.c1, p2.c2)]), filter(nil)
  1 - output([INTERNAL_FUNCTION(p1.c1, p1.c2, p2.c1, p2.c2)]), filter(nil), dop=1
  2 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil),
      equal_conds([p1.c1 = p2.c2]), other_conds(nil)
  3 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil)
  4 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil),
      access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1])
  5 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil)
  6 - (#keys=1, [p2.c2]), output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), dop=1
  7 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil)
  8 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil),
      access([p2.c1], [p2.c2]), partitions(p[0-3])

默认情况下针对 p1table 与 p2table（两张表需要查询的分区数都大于 1）都会采用并行查询，默认的 dop 值为 1。同样，也可以通过使用 PARALLEL Hint 的方式来改变并行度。

如下例所示，改变 JOIN 的条件为 p1table.c1=p2table.c2 和 p2table.c1=1，这样针对 p2table 仅仅会选择单个分区，执行计划如下所示：

obclient> EXPLAIN SELECT  * FROM p1table p1 JOIN p2table p2 ON p1.c1=p2.c2 AND p2.c1=1\G
*************************** 1. row ***************************
Query Plan: ==============================================================
|ID|OPERATOR                      |NAME    |EST. ROWS|COST   |
--------------------------------------------------------------
|0 |PX COORDINATOR                |        |1940598  |1394266|
|1 | EXCHANGE OUT DISTR           |:EX10001|1940598  |1105349|
|2 |  MERGE JOIN                  |        |1940598  |1105349|
|3 |   SORT                       |        |200000   |657776 |
|4 |    PX PARTITION ITERATOR     |        |200000   |77361  |
|5 |     TABLE SCAN               |p1      |200000   |77361  |
|6 |   SORT                       |        |990      |2092   |
|7 |    EXCHANGE IN DISTR         |        |990      |457    |
|8 |     EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|:EX10000|990      |383    |
|9 |      TABLE SCAN              |p2      |990      |383    |
==============================================================

Outputs & filters:
-------------------------------------
  0 - output([INTERNAL_FUNCTION(p1.c1, p1.c2, p2.c1, p2.c2)]), filter(nil)
  1 - output([INTERNAL_FUNCTION(p1.c1, p1.c2, p2.c1, p2.c2)]), filter(nil), dop=1
  2 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil),
      equal_conds([p1.c1 = p2.c2]), other_conds(nil)
  3 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil), sort_keys([p1.c1, ASC]), local merge sort
  4 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil)
  5 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil),
      access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1])
  6 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), sort_keys([p2.c2, ASC])
  7 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil)
  8 - (#keys=1, [p2.c2]), output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), is_single, dop=1
  9 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil),
      access([p2.c1], [p2.c2]), partitions(p1)

1 row in set

通过计划可以看出，p2table 仅需要扫描一个分区，在默认情况下不进行并行查询；p1table 需要扫描两个分区，默认情况下进行并行查询。同样，也可以通过添加 PARALLEL Hint 的方式改变并行度，使 p2table 针对一个分区的查询变为分区内并行查询。

并行执行相关的系统视图

OceanBase 数据库提供了系统视图 GV$OB_SQL_AUDIT/V$OB_SQL_AUDIT 来查看并行执行的运行状态以及一些统计信息。

GV$OB_SQL_AUDIT/V$OB_SQL_AUDIT 包含字段较多，其中与并行执行相关的字段为：qc_id、dfo_id、sqc_id 和 worker_id。

oceanbase 分区表数据库分区 dop table

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