揭秘Dremio SQL查询内存预估原理，探索并行执行奥秘

2024-02-07 18:27:05

引言

Dremio 是一款分布式内存计算引擎，它将内存计算与并发查询处理相结合，可以快速处理大量的数据。在 Dremio 中，SQL 查询的执行过程通常分为两部分：查询规划和查询执行。查询规划阶段，Dremio 会根据查询语句生成一个物理执行计划，该计划指定了查询需要执行的一系列操作，包括数据扫描、过滤、聚合等。查询执行阶段，Dremio 会将物理执行计划转换为可并行的执行片段，并在分布式集群上并行执行这些片段，以提高查询性能。

内存预估体系

在 Dremio 中，每个物理算子都具有一个内存评估函数，该函数可以根据算子的输入数据和执行环境来估算算子在执行过程中需要消耗的内存大小。这些内存评估函数是 Dremio 内存管理的核心，它们可以帮助 Dremio 在查询执行前预估查询所需的内存大小，并根据预估结果合理分配内存资源，以避免内存溢出风险。

Dremio 的内存评估体系主要包括以下几个方面：

算子内存评估函数： 每个物理算子都具有一个内存评估函数，该函数可以根据算子的输入数据和执行环境来估算算子在执行过程中需要消耗的内存大小。这些内存评估函数是 Dremio 内存管理的核心，它们可以帮助 Dremio 在查询执行前预估查询所需的内存大小，并根据预估结果合理分配内存资源，以避免内存溢出风险。
内存限制策略： Dremio 提供了多种内存限制策略，可以帮助用户控制查询可以使用的最大内存大小。这些策略包括：
- 绝对内存限制： 用户可以为查询指定一个绝对的内存限制，超过该限制后查询将被终止。
- 相对内存限制： 用户可以为查询指定一个相对的内存限制，该限制表示查询可以使用的内存大小与集群总内存大小的比例。
- 自动内存限制： Dremio 会根据查询的复杂性、数据量和集群负载自动调整查询的内存限制。
内存溢出处理： 如果查询在执行过程中超过了内存限制，Dremio 将采取以下措施：
- 终止查询： Dremio 将终止查询，并向用户返回错误消息。
- 回滚查询： Dremio 将回滚查询所做的所有修改，并将查询状态重置为初始状态。
- 重试查询： Dremio 会降低查询的内存限制，并重新执行查询。

并行执行

Dremio 的并行执行引擎可以将物理执行计划转换为可并行的执行片段，并在分布式集群上并行执行这些片段，以提高查询性能。并行执行引擎主要包括以下几个组件：

片段管理器： 片段管理器负责将物理执行计划转换为可并行的执行片段。片段管理器会根据集群的拓扑结构和查询的特征，将查询划分为多个片段，每个片段可以独立执行。
任务调度器： 任务调度器负责将执行片段分配给集群中的各个节点。任务调度器会考虑节点的负载情况和网络拓扑结构，以确保执行片段能够均匀地分布在集群中。
执行引擎： 执行引擎负责在各个节点上执行执行片段。执行引擎会根据执行片段中的指令，从数据源读取数据，并执行相应的操作，如过滤、聚合等。

查询内存预估

Dremio 会在查询执行前预估查询所需的内存大小。内存预估过程主要包括以下几个步骤：

物理执行计划生成： Dremio 会根据查询语句生成一个物理执行计划，该计划指定了查询需要执行的一系列操作，包括数据扫描、过滤、聚合等。
算子内存评估： Dremio 会根据每个物理算子的内存评估函数，估算每个算子在执行过程中需要消耗的内存大小。
内存预估汇总： Dremio 会将所有算子的内存评估结果汇总，得到查询所需的总内存大小。

Dremio 的内存预估结果并不是完全准确的，它可能会受到以下因素的影响：

数据分布： 数据的分布可能会影响查询的内存使用情况。例如，如果数据分布不均匀，则某些算子可能需要消耗更多的内存来处理数据。
执行环境： 执行环境也可能会影响查询的内存使用情况。例如，如果集群负载较高，则查询可能需要消耗更多的内存来处理数据。
查询复杂性： 查询的复杂性也可能会影响查询的内存使用情况。例如，如果查询包含大量的子查询或复杂的操作，则查询可能需要消耗更多的内存来处理数据。

优化内存预估

为了提高内存预估的准确性，我们可以采取以下措施：

收集准确的统计信息： Dremio 会使用统计信息来估算查询的内存使用情况。因此，确保统计信息准确非常重要。我们可以通过定期更新统计信息来确保其准确性。
使用合理的内存限制策略： Dremio 提供了多种内存限制策略，我们可以根据查询的特征选择合适的内存限制策略。例如，对于复杂查询，我们可以使用绝对内存限制策略来限制查询可以使用的最大内存大小。
优化查询计划： Dremio 的查询优化器可以优化查询计划，以减少查询所需的内存大小。我们可以使用查询优化器来优化查询计划，以提高查询性能并降低内存使用量。