starrocks查询伪代码

描绘一下 StarRocks 查询执行的核心流程，重点突出其​​全面向量化​​和​​Pipeline并行执行​​的特点。

​​核心概念：​​

1. ​​Batch(批次/向量):​​ 数据处理的基本单位，包含多行（例如1024行），但按列组织（Column[]）。
2. ​​Operator(算子):​​ 执行特定操作的节点（如 Scan, Filter, Aggregation, Join）。每个算子都设计为处理输入 Batch并输出 Batch。
3. ​​Pipeline(流水线):​​ 一组相互连接的 Operator，数据像流水一样在其中流动。一个查询可能被拆分成多个 Pipeline。
4. ​​Driver(驱动器):​​ 负责驱动一个 Pipeline执行的实体（通常绑定到一个线程）。它从源头拉取数据，推动数据流经 Pipeline中的算子。
5. ​​SIMD:​​ 在关键计算环节（如算术运算、比较）使用 SIMD 指令处理整个 Batch中的一列数据。

​​伪代码概览 (高度简化，忽略错误处理、资源管理、复杂优化等细节)：​​

# 1. 查询解析与优化 (由 Coordinator 节点执行)
def execute_query(sql_query):
    # 解析 SQL，生成抽象语法树 (AST)
    ast = parse_sql(sql_query)

    # 基于成本的优化器 (CBO) 工作
    # - 使用统计信息 (表大小、列基数、数据分布等)
    # - 考虑各种执行计划 (Join 顺序、Join 类型、聚合策略、分区/分桶裁剪等)
    # - 选择预估成本最低的计划
    physical_plan = cost_based_optimizer.optimize(ast)

    # 将物理执行计划拆分成一个或多个可以并行执行的 Pipeline
    pipelines = fragmenter.split_into_pipelines(physical_plan)

    # 2. 分布式任务调度 (由 Coordinator 调度到 Backend 节点)
    for pipeline in pipelines:
        # 确定需要在哪些 Backend 节点上执行此 Pipeline (考虑数据本地性、负载均衡)
        target_backends = scheduler.assign_backends(pipeline)

        # 将 Pipeline 任务 (包含执行计划片段和参数) 发送到选定的 Backend 节点
        for backend in target_backends:
            backend.submit_pipeline_task(pipeline)

# 3. Pipeline 在 Backend 节点上的执行 (每个 Pipeline 由一个或多个 Driver 执行)
class PipelineDriver(Thread):
    def __init__(self, pipeline):
        self.pipeline = pipeline  # 包含此 Pipeline 的算子列表 (Operator[])
        self.source_op = pipeline.source  # Pipeline 的源头算子 (如 Scan)
        self.sink_op = pipeline.sink      # Pipeline 的末端算子 (可能输出到网络或内存)

    def run(self):
        # **核心：驱动数据流过 Pipeline**
        while True:
            # (a) 从源头算子获取一个 Batch 数据
            #     - 源头算子 (如 Scan) 负责从存储层读取列式数据，按 Batch 组织
            #     - 可能应用存储层过滤 (前缀索引、Bloom Filter、分区裁剪等)
            input_batch = self.source_op.get_next()

            # 如果没有更多数据了，退出循环
            if input_batch is None:
                break

            # (b) **关键：向量化处理** - 将 Batch 推送给 Pipeline 中的下一个算子
            #     数据流： source -> op1 -> op2 -> ... -> sink
            current_batch = input_batch
            for operator in self.pipeline.operators[1:]:  # 跳过源头算子
                # **每个算子对输入的 Batch 进行向量化处理**
                current_batch = operator.process_batch(current_batch)

            # (c) 将最终处理后的 Batch 交给 Sink 算子
            #     - Sink 可能将结果发送给 Coordinator 或其他 Backend
            #     - 或写入内存用于后续处理 (如排序、Merge)
            self.sink_op.consume_batch(current_batch)

# 4. 单个算子 (Operator) 的向量化处理示例 (以 Filter 算子为例)
class FilterOperator(Operator):
    def __init__(self, predicate):  # predicate 是过滤条件表达式
        self.predicate = predicate

    def process_batch(self, input_batch):
        # **关键：向量化评估过滤条件**
        # 对输入 Batch 的每一行应用 predicate 条件，生成一个布尔值的 "选择向量" (Selection Vector)
        # 这里会大量使用 SIMD 指令加速比较和逻辑运算！
        selection_vector = evaluate_predicate_vectorized(input_batch, self.predicate)

        # **关键：向量化过滤**
        # 根据 selection_vector，从 input_batch 中筛选出符合条件的行，生成新的 Batch
        # 这个操作也是按列批量进行的，效率很高
        output_batch = apply_selection_vector(input_batch, selection_vector)

        return output_batch

# 另一个算子示例：聚合 (Hash Aggregation)
class HashAggregationOperator(Operator):
    def __init__(self, group_by_exprs, agg_funcs):
        self.group_by_exprs = group_by_exprs
        self.agg_funcs = agg_funcs
        self.hash_table = {}  # 简化表示，实际是高效列式结构

    def process_batch(self, input_batch):
        # **关键：向量化计算 Group By 键**
        group_keys = compute_group_keys_vectorized(input_batch, self.group_by_exprs)

        # **关键：向量化聚合更新**
        # 遍历 Batch 中的每一行 (但内部是批量操作列)
        for i in range(input_batch.row_count()):
            key = group_keys[i]
            if key not in self.hash_table:
                # 初始化新组的聚合状态 (sum=0, count=0, etc.)
                self.hash_table[key] = initialize_agg_states(self.agg_funcs)

            # **关键：使用向量化/SIMD 友好的方式更新聚合状态**
            # 例如，更新 SUM: state.sum += input_batch['sales'][i]
            #         更新 COUNT: state.count += 1
            # 注意：虽然循环在行上，但内部状态更新函数可以设计为高效处理列数据块
            update_agg_states(self.hash_table[key], input_batch, i, self.agg_funcs)

        # 注意：聚合算子通常在处理完所有输入 Batch 后，才输出最终结果 (在 close 方法中)
        # 这里简化，process_batch 不返回 Batch。最终结果由 sink 或其他机制获取。
        return None  # 或返回一个表示中间状态的标记

    def close(self):
        # 遍历 hash_table，将每个组的聚合状态计算最终结果 (如 sum, avg)，形成输出 Batch
        output_batch = convert_hash_table_to_batch(self.hash_table, self.agg_funcs)
        return output_batch  # 最终结果 Batch

# 5. 存储层 Scan 算子 (简化)
class ScanOperator(Operator):
    def __init__(self, table, columns, predicates):
        self.table = table
        self.columns = columns
        self.predicates = predicates  # 下推的过滤条件
        self.scanner = create_columnar_scanner(table, columns, predicates)

    def get_next(self):
        # **关键：从存储层读取下一个列式 Batch**
        # - 利用列存格式，只读取需要的列 (`self.columns`)
        # - 应用存储层谓词下推过滤 (利用前缀索引、ZoneMap、Bitmap索引等快速跳过数据块)
        # - 将读取到的数据组织成 Batch 格式 (列数组)
        return self.scanner.read_next_batch()

​​关键点解释 (为什么快)：​​

1. ​​Batch Everywhere (全面批处理):​​ 整个执行流程中，数据始终以 Batch为单位流动。每个 Operator的输入输出都是 Batch。这是向量化的基础。
2. ​​Vectorized Operators (向量化算子):​​ 每个算子 (process_batch方法) 的内部实现都针对 Batch设计：
   • ​​列式操作：​​ 直接操作列数组 (Column[])，避免处理单行开销。
   • ​​紧循环 (Tight Loop)：​​ 在列数据上执行紧凑的循环，最大化 CPU 缓存利用率。
   • ​​SIMD 加速：​​ 在算术运算、比较、哈希计算等关键步骤，显式使用 SIMD 指令 (evaluate_predicate_vectorized, update_agg_states内部)。
3. ​​Pipeline 执行模型：​​
   • ​​消除阻塞：​​ Driver不断从源头拉取 Batch并立即推送给下游算子。算子处理完一个 Batch就立刻输出给下一个算子，​​不需要等待整个输入完成​​。大大减少了线程阻塞和等待时间。
   • ​​流水线并行：​​ 一个 Pipeline内的不同算子可以同时处理不同的 Batch(类似 CPU 流水线)。多个 Pipeline可以在不同线程/CPU 核心上并行执行。
4. ​​存储层优化：​​
   • ​​列式扫描 (ScanOperator):​​ 只读查询需要的列，利用列存格式的压缩和编码优势。
   • ​​谓词下推：​​ 将过滤条件 (predicates) 尽可能下推到存储层，在扫描时利用索引 (前缀索引、Bloom Filter、位图索引、ZoneMap) 提前过滤掉大量无关数据块，减少 I/O 和 CPU 处理量。
   • ​​按 Batch 读取：​​ 存储层直接按 Batch粒度返回数据，与执行引擎无缝衔接。
5. ​​高效的资源利用：​​
   • 减少函数调用开销 (处理一行 vs 处理一批)。
   • 提高 CPU 指令缓存 (Instruction Cache) 和数据缓存 (Data Cache) 命中率。
   • 充分利用现代 CPU 特性 (SIMD, 多核并行)。

​​总结：​​

StarRocks 查询执行的伪代码核心展示了其如何通过 ​​“全面向量化”​​ (所有算子处理 Batch) 和 ​​“Pipeline 并行执行”​​ (数据流驱动，最小化等待) 两大核心技术，结合​​智能优化器​​和​​高效存储层​​，实现了极致的查询性能。它将数据处理任务分解成高效的、针对现代硬件优化的批处理操作流，最大限度地榨干了 CPU 和 I/O 的性能。

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