CMU 15-445 -- Distributed OLAP Databases -21

引言
OLTP and OLAP
Star Schema vs. Snowflake Schema
Problem Setup
本节大纲
Execution Models：Push vs. Pull
- Example #1: Push Query to Data in Shared-Nothing Architecture
- Example #2: Pull Data to Query in Shared-Disk Architecture
Query Fault Tolerance
Query Planning
- Approach #1: Physical Operators
- Approach #2: SQL
Distributed Join Algorithms
- Scenario #1
- Scenario #2
- Scenario #3
- Scenario #4
- Semi-Join
Cloud Systems
- Serverless Databases
- Disaggregated Components
- - Universal Formats
小结

引言

本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。

OLTP and OLAP

众所周知，数据库有两种典型使用场景，OLTP 和 OLAP。线上服务与 OLTP 数据库交互，OLTP 数据库再被异步地导出到 OLAP 数据库中作离线分析，如下图所示：

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OLTP 数据库就是 OLAP 数据库的前端，通过 ETL 的过程，OLTP 数据库中的数据将被清理、重新整理到 OLAP 数据库上。OLAP 数据库为用户提供复杂的数据查询、分析能力，帮助公司：分析过去和预测未来。

Star Schema vs. Snowflake Schema

ETL 的过程并不只是简单地移动，通常还会涉及表结构的重新整理，以提高后续查询分析的效率。最常见的两种 schema 就是 Star Schema 和 Snowflak Schema：

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Star Schema 就是一个星形拓扑结构，处在最中间的是 Fact Table，通常记录着业务流程中的核心事件、指标，如成单记录；处在四周的是 Dimension Tables，记录一些补充信息。Fact Table 通过外键与 Dimension Tables 关联，用户可以通过简单的 Join 来分析数据。在 Star Schema 中，只能允许有一层的引用关系，在 Snowflake Schema 中，则允许有两层关系，如：

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二者的区别、权衡主要在于以下两个方面：

Normalization：Snowflake Schema 的规范化 (Normalization) 级别更高，冗余信息更少，占用空间更少，但会遇到数据完整性和一致性问题。
Query Complexity：Snowflake Schema 在查询时需要更多的 join 操作才能获取到查询所需的所有数据，速度更慢。

Problem Setup

想象下面这个最简单的分析场景：

一个 join 语句需要访问所有数据库分片

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要满足这样的需求，最简单的做法就是，将所有相关的数据读取到某一个分片上，然后统一计算

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但这在 OLAP 场景下是不可行的。通常 OLAP 就需要访问全量数据，遇到全量数据无法装进一个分片中的情况，就无计可施了。

本节大纲

Execution Models
Query Planning
Distributed Join Algorithms
Cloud Systems

Execution Models：Push vs. Pull

大体上，查询的执行模式分为两种：

Approach #1: Push Query to Data
- 将查询、或查询的一部分发送到拥有该数据的节点上
- 在相应的节点上执行尽可能多的过滤、预处理操作，将尽量少的数据通过网络传输返回
Approach #2: Pull Data to Query
- 将数据移动到执行查询的节点上，然后再执行查询获取结果

对于数据库来说，Push Query to Data 和 Pull Data to Query 并不是非此即彼的选择，在不同类型的分布式数据库、不同的查询执行阶段上，也有可能使用不同的执行模式。

Example #1: Push Query to Data in Shared-Nothing Architecture

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如上图所示：应用程序将查询请求发到上方的节点，称为节点 A。节点 A 发现 ID 在 1-100 之间的数据就在本地存储；而 ID 在 101-200 之间的数据位于下方的节点，称为节点 B。因此节点 A 将查询发给节点 B，由节点 B 负责将 101-200 之间的数据 join，然后将 join 的结果返回给节点 A，而节点 A 则自行将 1-100 之间的数据 join，最终节点 A 将所有数据整理好返回给应用程序。整个过程对应用程序透明。

Example #2: Pull Data to Query in Shared-Disk Architecture

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如上图所示：在 shared-disk 架构下，节点 A 可以将计算分散到不同的节点上，如 1-100 的在 A 节点上计算；101-200 的在 B 节点上计算。A，B 拿到计算任务后，就将各自所需的数据 (page ABC、XYZ) 从共享的存储服务中取出放到本地。这个取数据的过程就是 Pull Data to Query。当 B 节点中的计算任务执行完后，B 节点将结果返回给 A 节点，A 节点再将自己的结果与 B 节点的结果结合，得到最终的结果返回给应用程序：

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后面这步又有点类似 Push Query to Data，因此我们需要注意 Push 和 Pull 并不是在一次查询执行过程中只能取其一，也可能是一种混合过程。

Query Fault Tolerance

每个节点都会有自己的缓存管理器，从其它计算节点获取的数据可能会被缓存在本地的缓存池中，方便缓存中间结果，我们甚至可以将这些中间结果持久化的本地磁盘中的临时文件，这允许我们缓存比内存更大的数据，但这些数据在重启之后都会消失，那么对一个需要运行很长时间的 OLAP 查询来说，如果一个节点挂了怎么办？

对于 OLTP 数据库，有大量的写事务，一旦告诉客户端事务提交成功，那么它必须保证规定范围内的故障不会导致数据丢失；对于 OLAP 数据库，只有读请求，几乎没有数据库选择向用户提供类似的容错机制，一个查询在执行过程中如果遇到节点故障，就直接返回错误，让用户重试。当然，如果真的面对常常会遇到故障的场景，一些 OLAP DBMS 可以选择存储中间结果的快照数据，在节点故障后能恢复当时的部分执行结果，避免重复计算。

Query Planning

我们在单机数据库上讨论过的所有优化，在分布式场景下同样适用，如：

Predicate Pushdown
Early Projections
Optimal Join Orderings

当然，分布式查询优化还需要考虑数据的位置信息、数据移动的成本，因此分布式查询肯定需要将查询的过程分解成多个部分 (Query Plan Fragments)，可以并行执行，从而最大程度地利用分布式系统的扩展性。分布式数据库的查询优化主要有两种粒度：Physical Operators、SQL。

Approach #1: Physical Operators

先生成一个查询计划，再将它按数据分片信息 (partition-specific) 分解成多个部分，分发给不同的节点。大部分数据库采用的就是这种做法。

Approach #2: SQL

将原始的 SQL 语句按分片信息重写成多条 SQL 语句，每个节点自己在本地作查询优化。AP 说他只见过 MemSQL 采用了这种方案，举例如下：

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Distributed Join Algorithms

在刚才的讨论中，我们利用了这样一句 SQL 语句：

SELECT * FROM R JOIN S ON R.id = S.id

但我们忽略了一个细节，即我们假设 R 和 S 表中 id 在相同范围内的数据位于同一个节点上。这样的假设并不现实。实际上，要获得 R 和 S join 的结果，我们还需要先将 join 所需的数据移动到同一个节点上。一旦移动完毕，我们就可以使用之前学习的单机 join 算法完成余下的计算。

下面讨论这条 SQL 在不同场景下的 join 执行过程：

Scenario #1

参与 Join 的两张表中，其中一张表 (假设为 S 表) 复制到了所有节点上，那么每个节点按 R 表的分片信息执行 join，最后聚合到 coordinating node 上即可：

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Scenario #2

恰好 R 和 S join 的字段就是 partition 的字段，那么每个节点本地 join，最后聚合到 coordinating node 上即可，与我们之前的假设一致：

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Scenario #3

如果 R 和 S 是根据不同 key 来分片，其中一张表 (S) 的 key 不是 join key 且数据量很小，那么 DBMS 可以将这张小表广播到所有需要执行计算的节点上，这样执行时就可以按 R 的分片信息来执行，最后汇总结果：

R按照ID分片，S按照Val分片
左边分片将 S 表的部分数据同步到右边分片

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右边分片将 S 表的部分数据同步到左边分片

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分别在两个节点上执行 Join 操作，然后汇总结果并返回

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Scenario #4

两张表都不是按照 join key 来分片。DBMS 需要将数据表按照 join key 重新洗牌，挪动到对应的位置，再执行 join 操作：

R 和 S 都不是按照 join key 分片

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将 R 表中 id 为 101-200 的数据移动到右边节点

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将 R 表中 id 为 1-100 的数据移动到左边节点

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将 S 表中 id 为 101-200 的数据移动到右边节点

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将 S 表中 id 为 1-100 的数据移动到左边节点

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在两个节点上执行 Join

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合并结果并返回

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Semi-Join

semi-join 指的是当 join 的结果只需要左边数据表的字段，右边数据表的字段仅仅是用来做筛选的情况。在分布式数据库中，可以对这种特殊情况优化数据移动量，从而减少 join 成本。一些数据库支持 semi-join 的 SQL 语法，如果不支持则可以使用 EXISTS 语法来模拟：

SELECT R.id FROM R
 WHERE EXISTS (
   SELECT 1 FROM S
    WHERE R.id = S.id);

这一点很像之前说的 projection pushdown 。

semi-join很像普通的join查询，不过semi-join针对的是不需要右表字段参与计算的场景:

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Cloud Systems

OLAP 数据库的云服务也分为两类：

Approach #1: Managed DBMS
- 将开源单机数据库挪到云上，增加一些小的修改，大多数供应商采用这种做法
Approach #2: Cloud-Native DBMS
- 为云原生环境而设计
- 通常基于 shared-disk 架构
- 一些例子包括：Snowflake，Google BigQuery，Amazon Redshift 以及 Microsoft SQL Azure