Presto/Trino SQL Planner 核心原理与查询优化器扩展

好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”的程序猿老王。今天，我们要聊聊Presto/Trino SQL Planner 的核心原理，以及如何像给汽车引擎加涡轮一样，扩展它的查询优化器！准备好了吗？让我们一起踏上这段激动人心的旅程吧！🚀

第一站：SQL Planner，查询的“大脑”🧠

想象一下，你对着电脑说：“给我找出去年销售额最高的10个商品！” 这条SQL语句就像你的一道命令，而SQL Planner就是那个理解你的命令，并把它变成计算机能执行的详细计划的“大脑”。

SQL Planner 的核心任务：

解析 (Parsing): 就像理解一门外语，把SQL语句变成计算机能懂的语法树。
分析 (Analyzing): 检查语法是否正确，表和列是否存在，权限是否足够。如果这里出了问题，你会收到类似“表不存在”的错误信息。
逻辑优化 (Logical Optimization): 这是最关键的一步！Planner会尝试用各种优化规则，让查询变得更快。比如，把过滤条件提前，减少需要处理的数据量。
物理计划 (Physical Planning): 选择具体的执行算法，比如用哪种Join算法（Hash Join, Nested Loop Join），用哪个索引等等。
计划优化 (Plan Optimization): 根据数据特征和集群状态，对物理计划进行微调，确保查询尽可能高效。

简单来说，SQL Planner就像一个经验丰富的厨师，你要做一道菜（执行SQL），它会：

读懂菜谱：解析SQL语句
检查食材：分析表和列是否存在
优化菜谱：逻辑优化，比如先切菜再炒，而不是反过来
选择厨具：物理计划，比如用炒锅还是炖锅
调整火候：计划优化，根据食材的新鲜程度调整火候

第二站：逻辑优化，让查询飞起来的翅膀 🦋

逻辑优化是SQL Planner中最重要的一环，也是我们大展身手的地方。它通过一系列规则，对查询进行等价变换，目标是让查询更快、更省资源。

举个例子：

SELECT *
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'
  AND customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE country = 'USA');

如果没有优化，这个查询可能会先扫描所有orders表的数据，然后再根据customer_id过滤。但如果经过逻辑优化，Planner可能会：

谓词下推 (Predicate Pushdown)：把order_date的过滤条件提前到orders表扫描之前，减少需要处理的数据量。
子查询解关联 (Subquery Unnesting)：把子查询变成Join，避免重复执行子查询。

优化后的查询逻辑可能变成：

SELECT o.*
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31'
  AND c.country = 'USA';

这样一来，查询效率是不是大大提升了呢？🚀

常见的逻辑优化规则：

规则名称	描述	例子
谓词下推	将过滤条件尽可能地移到数据源附近，减少中间数据量。	将 `WHERE` 子句中的条件移动到 `JOIN` 操作之前，如果条件只涉及一个表。
常量折叠	在编译时计算常量表达式的值，而不是在运行时。	将 `WHERE price > 10 * 2` 转换为 `WHERE price > 20`。
算术简化	简化算术表达式，例如 `x + 0` 变成 `x`，`x * 1` 变成 `x`。	将 `price * 1.0` 转换为 `price`。
子查询解关联	将子查询转换为 `JOIN` 操作，避免重复执行子查询。	将 `SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE country = 'USA')` 转换为 `SELECT o.* FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE c.country = 'USA'`。
投影消除	移除不必要的投影（选择列），减少中间数据量。	如果一个查询选择了所有的列（`SELECT *`），但是后续的操作只用到了其中的一部分列，则可以移除对其他列的投影。
Join重排序	调整 `JOIN` 操作的顺序，选择最优的连接顺序，减少中间结果集的大小。	根据表的统计信息，选择先连接较小的表，再连接较大的表。
Distinct 消除	如果查询结果已经具有唯一性，则可以移除 `DISTINCT` 操作，减少计算量。	如果在一个唯一键上执行 `SELECT DISTINCT key FROM table`，则可以移除 `DISTINCT`。
Limit 下推	将 `LIMIT` 操作下推到数据源附近，减少需要读取的数据量。	如果查询只需要前 N 行数据，则可以只读取数据源的前 N 行数据。

第三站：物理计划，选择最合适的“厨具” 🍳

物理计划阶段，Planner需要选择具体的执行算法，比如：

Join算法：Hash Join, Nested Loop Join, Sort-Merge Join，每种算法都有自己的优缺点，适用于不同的场景。
排序算法：快速排序，归并排序，堆排序，根据数据量和内存大小选择合适的算法。
聚合算法：Hash Aggregation, Group Aggregation，选择哪种算法取决于数据分布和内存限制。

选择物理计划时，Planner会考虑：

数据量：数据量越大，越倾向于选择可以并行处理的算法，比如Hash Join。
数据分布：数据倾斜会导致某些算法性能下降，需要特殊处理。
内存限制：内存不足时，需要选择可以溢写到磁盘的算法。
CPU资源：某些算法对CPU要求较高，需要根据CPU资源进行选择。

第四站：查询优化器扩展，打造你的专属“超跑” 🏎️

Presto/Trino 的查询优化器是可扩展的，你可以根据自己的业务场景，定制优化规则，让查询性能更上一层楼。

如何扩展查询优化器？

自定义函数 (User-Defined Functions, UDF)：如果内置函数无法满足需求，你可以编写自己的UDF，并在SQL语句中使用。
自定义连接器 (Connector)：Presto/Trino 可以连接多种数据源，如果你需要连接新的数据源，可以编写自己的Connector。
自定义优化规则 (Optimization Rules)：这是最强大的扩展方式！你可以编写自己的优化规则，插入到Planner的优化流程中。

下面，我们重点聊聊如何编写自定义优化规则：

了解Planner的架构：熟悉Planner的各个模块，以及它们之间的关系。
分析查询瓶颈：找出当前查询的性能瓶颈，比如某个Join操作太慢，或者某个过滤条件没有生效。
设计优化规则：根据查询瓶颈，设计优化规则，比如替换Join算法，或者强制执行某个过滤条件。
编写代码：使用Java或其他支持的语言，编写优化规则的代码。
测试和验证：编写单元测试和集成测试，验证优化规则的正确性和有效性。
部署和监控：把优化规则部署到生产环境，并监控查询性能，确保优化规则生效。

一个简单的自定义优化规则的例子：

假设我们发现某个LIKE操作非常耗时，我们可以编写一个优化规则，把LIKE操作转换成更高效的索引查找。

public class LikeToIndexScan implements Rule<LogicalPlanNode> {

    @Override
    public Optional<LogicalPlanNode> apply(LogicalPlanNode node, RuleContext context) {
        if (node instanceof FilterNode) {
            FilterNode filterNode = (FilterNode) node;
            Expression expression = filterNode.getExpression();

            if (expression instanceof LikePredicate) {
                LikePredicate likePredicate = (LikePredicate) expression;
                // 判断是否可以使用索引
                if (canUseIndex(likePredicate)) {
                    // 构建IndexScanNode
                    IndexScanNode indexScanNode = createIndexScanNode(likePredicate);
                    return Optional.of(indexScanNode);
                }
            }
        }
        return Optional.empty();
    }

    private boolean canUseIndex(LikePredicate likePredicate) {
        // 检查是否满足使用索引的条件，比如pattern是否是常量，是否以通配符开头等等
        // ...
        return true; // 假设满足条件
    }

    private IndexScanNode createIndexScanNode(LikePredicate likePredicate) {
        // 构建IndexScanNode，替换原来的FilterNode
        // ...
        return new IndexScanNode(); // 简化代码，实际需要构建IndexScanNode
    }
}

这个规则的功能是：

检查FilterNode中的表达式是否是LikePredicate。
如果LikePredicate可以使用索引，则构建IndexScanNode，替换原来的FilterNode。

通过这种方式，我们可以不断扩展查询优化器，让Presto/Trino更好地适应我们的业务需求。

第五站：总结，优化永无止境 💪

Presto/Trino SQL Planner 是一个非常复杂的系统，但它的核心原理并不难理解。通过理解Planner的各个阶段，以及如何扩展查询优化器，我们可以让查询性能得到显著提升。

记住，优化永无止境！我们需要不断学习新的优化技术，并根据实际情况进行调整，才能让我们的查询引擎始终保持最佳状态。

最后，送给大家一句话：

优化一时爽，一直优化一直爽！😎

希望今天的分享对大家有所帮助！如果大家有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。下次再见！👋

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