当前位置： 首页 > news >正文

【KWDB 创作者计划】_查询优化器源码分析

news 2025/5/3 9:15:58

引言

查询优化器是数据库系统的核心组件，直接影响数据库的性能和效率。在本文中，我们将深入分析KWDB数据库的查询优化器源码，探索其如何将SQL查询转换为高效的执行计划。KWDB作为一款支持多模数据的高性能数据库，其查询优化器不仅需要处理传统关系型数据库的查询优化问题，还需要针对时序数据等特殊数据类型进行优化。通过本文的分析，我们将了解KWDB查询优化器的架构设计、SQL解析与语法树构建、查询重写与转换、基于成本的优化策略以及执行计划生成与选择等关键技术，为读者提供全面的KWDB查询优化器技术解析。

1. 查询优化器架构设计

KWDB的查询优化器是数据库性能的关键组件，负责将SQL查询转换为高效的执行计划。其架构设计遵循了现代数据库优化器的经典架构，同时针对多模数据库的特点进行了创新。

1.1 优化器整体架构

KWDB查询优化器的整体架构包括以下主要组件：

  • SQL解析器：将SQL文本解析为抽象语法树(AST)
  • 查询重写器：对查询进行等价变换，优化查询结构
  • 统计信息收集器：收集和维护数据统计信息
  • 成本估算器：估算不同执行计划的成本
  • 计划生成器：生成可能的执行计划
  • 计划选择器：选择最优执行计划

这些组件在源码中的组织结构如下：

// src/sql/optimizer/optimizer.go
type Optimizer struct {parser      *Parserrewriter    *RewriterstatsCollector *StatsCollectorcostEstimator *CostEstimatorplanGenerator *PlanGeneratorplanSelector  *PlanSelector// 配置参数config      *OptimizerConfig
}func NewOptimizer(config *OptimizerConfig) *Optimizer {return &Optimizer{parser:        NewParser(),rewriter:      NewRewriter(),statsCollector: NewStatsCollector(),costEstimator: NewCostEstimator(),planGenerator: NewPlanGenerator(),planSelector:  NewPlanSelector(),config:        config,}
}func (o *Optimizer) Optimize(ctx context.Context, sql string) (*ExecutionPlan, error) {// 1. 解析SQLast, err := o.parser.Parse(sql)if err != nil {return nil, err}// 2. 查询重写rewrittenAst, err := o.rewriter.Rewrite(ctx, ast)if err != nil {return nil, err}// 3. 收集相关统计信息stats, err := o.statsCollector.Collect(ctx, rewrittenAst)if err != nil {return nil, err}// 4. 生成候选执行计划plans, err := o.planGenerator.Generate(ctx, rewrittenAst, stats)if err != nil {return nil, err}// 5. 估算计划成本for _, plan := range plans {cost, err := o.costEstimator.Estimate(ctx, plan, stats)if err != nil {return nil, err}plan.SetCost(cost)}// 6. 选择最优执行计划bestPlan, err := o.planSelector.Select(ctx, plans)if err != nil {return nil, err}return bestPlan, nil
}

1.2 多模查询优化的创新设计

KWDB作为多模数据库，其查询优化器需要处理同时涉及关系数据和时序数据的查询。为此，KWDB实现了以下创新设计：

  1. 模型感知优化器：优化器能够识别查询中的不同数据模型，并应用相应的优化策略
// src/sql/optimizer/model_aware_optimizer.go
type ModelAwareOptimizer struct {*OptimizerrelationOptimizer *RelationOptimizertimeSeriesOptimizer *TimeSeriesOptimizer
}func (o *ModelAwareOptimizer) Optimize(ctx context.Context, sql string) (*ExecutionPlan, error) {// 解析SQLast, err := o.parser.Parse(sql)if err != nil {return nil, err}// 分析查询涉及的数据模型modelInfo := analyzeQueryModel(ast)// 根据查询模型选择优化策略switch {case modelInfo.IsRelationOnly():return o.relationOptimizer.Optimize(ctx, ast)case modelInfo.IsTimeSeriesOnly():return o.timeSeriesOptimizer.Optimize(ctx, ast)case modelInfo.IsMixed():return o.optimizeMixedQuery(ctx, ast, modelInfo)default:return o.Optimizer.Optimize(ctx, sql)}
}
  1. 查询分解与重组：将跨模型查询分解为单模型子查询，分别优化后再重组
// src/sql/optimizer/query_decomposer.go
func (o *ModelAwareOptimizer) optimizeMixedQuery(ctx context.Context, ast *AST, modelInfo *ModelInfo) (*ExecutionPlan, error) {// 1. 分解查询subQueries, err := o.queryDecomposer.Decompose(ast, modelInfo)if err != nil {return nil, err}// 2. 优化各个子查询optimizedSubPlans := make([]*ExecutionPlan, len(subQueries))for i, subQuery := range subQueries {var subPlan *ExecutionPlanif subQuery.IsRelation {subPlan, err = o.relationOptimizer.Optimize(ctx, subQuery.AST)} else {subPlan, err = o.timeSeriesOptimizer.Optimize(ctx, subQuery.AST)}if err != nil {return nil, err}optimizedSubPlans[i] = subPlan}// 3. 重组执行计划finalPlan, err := o.planComposer.Compose(optimizedSubPlans, modelInfo.JoinInfo)if err != nil {return nil, err}return finalPlan, nil
}
  1. 跨模型统计信息：收集和维护跨模型查询的统计信息，用于优化跨模型连接
// src/sql/optimizer/cross_model_stats.go
type CrossModelStats struct {// 关系模型与时序模型之间的关联统计RelationToTimeSeriesCardinality map[string]map[string]float64TimeSeriesTagDistribution       map[string]map[string]Distribution// ...其他跨模型统计信息
}func (s *StatsCollector) CollectCrossModelStats(ctx context.Context, relations []string, timeSeries []string) (*CrossModelStats, error) {stats := &CrossModelStats{RelationToTimeSeriesCardinality: make(map[string]map[string]float64),TimeSeriesTagDistribution:       make(map[string]map[string]Distribution),}// 收集关系表到时序表的基数统计for _, relation := range relations {stats.RelationToTimeSeriesCardinality[relation] = make(map[string]float64)for _, ts := range timeSeries {cardinality, err := s.estimateRelationToTimeSeriesCardinality(ctx, relation, ts)if err != nil {return nil, err}stats.RelationToTimeSeriesCardinality[relation][ts] = cardinality}}// 收集时序标签分布统计// ...return stats, nil
}

1.3 优化器接口设计

KWDB的查询优化器提供了清晰的接口设计，便于扩展和定制：

// src/sql/optimizer/interfaces.go
type Parser interface {Parse(sql string) (*AST, error)
}type Rewriter interface {Rewrite(ctx context.Context, ast *AST) (*AST, error)
}type StatsCollector interface {Collect(ctx context.Context, ast *AST) (*Statistics, error)CollectCrossModelStats(ctx context.Context, relations []string, timeSeries []string) (*CrossModelStats, error)
}type PlanGenerator interface {Generate(ctx context.Context, ast *AST, stats *Statistics) ([]*ExecutionPlan, error)
}type CostEstimator interface {Estimate(ctx context.Context, plan *ExecutionPlan, stats *Statistics) (Cost, error)
}type PlanSelector interface {Select(ctx context.Context, plans []*ExecutionPlan) (*ExecutionPlan, error)
}

通过这种接口设计，KWDB可以轻松替换或扩展优化器的各个组件，例如实现特定场景的成本估算器或计划生成器。

2. SQL解析与语法树构建

SQL解析是查询处理的第一步，KWDB实现了一个高效的SQL解析器，支持标准SQL以及针对时序数据的扩展语法。

2.1 解析器架构

KWDB的SQL解析器采用了经典的词法分析器(Lexer)和语法分析器(Parser)组合架构：

// src/sql/parser/parser.go
type Parser struct {lexer *Lexertokens []*Tokenpos    int
}func NewParser() *Parser {return &Parser{lexer: NewLexer(),}
}func (p *Parser) Parse(sql string) (*ast.AST, error) {// 词法分析，生成token流tokens, err := p.lexer.Tokenize(sql)if err != nil {return nil, err}p.tokens = tokensp.pos = 0// 语法分析，构建ASTreturn p.parseStatement()
}

词法分析器负责将SQL文本分割成token序列：

// src/sql/parser/lexer.go
type Lexer struct {// ...
}func (l *Lexer) Tokenize(sql string) ([]*Token, error) {var tokens []*Tokenpos := 0for pos < len(sql) {// 跳过空白字符if unicode.IsSpace(rune(sql[pos])) {pos++continue}// 识别关键字和标识符if isAlpha(sql[pos]) {start := posfor pos < len(sql) && (isAlpha(sql[pos]) || isDigit(sql[pos]) || sql[pos] == '_') {pos++}word := strings.ToUpper(sql[start:pos])if isKeyword(word) {tokens = append(tokens, &Token{Type: TokenKeyword, Value: word})} else {tokens = append(tokens, &Token{Type: TokenIdentifier, Value: sql[start:pos]})}continue}// 识别数字if isDigit(sql[pos]) {// ...数字解析逻辑}// 识别字符串if sql[pos] == '\'' || sql[pos] == '"' {// ...字符串解析逻辑}// 识别操作符和分隔符switch sql[pos] {case '=':tokens = append(tokens, &Token{Type: TokenOperator, Value: "="})pos++case '+':tokens = append(tokens, &Token{Type: TokenOperator, Value: "+"})pos++// ...其他操作符和分隔符default:return nil, fmt.Errorf("unexpected character at position %d: %c", pos, sql[pos])}}tokens = append(tokens, &Token{Type: TokenEOF})return tokens, nil
}

语法分析器则负责根据语法规则构建抽象语法树：

// src/sql/parser/parser.go
func (p *Parser) parseStatement() (*ast.AST, error) {token := p.peek()switch token.Type {case TokenKeyword:switch token.Value {case "SELECT":return p.parseSelectStatement()case "INSERT":return p.parseInsertStatement()case "UPDATE":return p.parseUpdateStatement()case "DELETE":return p.parseDeleteStatement()case "CREATE":return p.parseCreateStatement()case "DROP":return p.parseDropStatement()// ...其他语句类型default:return nil, fmt.Errorf("unexpected keyword: %s", token.Value)}default:return nil, fmt.Errorf("unexpected token type: %v", token.Type)}
}func (p *Parser) parseSelectStatement() (*ast.AST, error) {// 消费SELECT关键字p.consume(TokenKeyword, "SELECT")// 解析SELECT列表selectList, err := p.parseSelectList()if err != nil {return nil, err}// 消费FROM关键字if err := p.consume(TokenKeyword, "FROM"); err != nil {return nil, err}// 解析FROM子句from, err := p.parseFromClause()if err != nil {return nil, err}// 解析WHERE子句（如果
http://www.xdnf.cn/news/258121.html

相关文章：

  • 《缓存策略：移动应用网络请求的“效能密钥” 》
  • 鼎讯信通【专注通信解决方案】
  • 在多socket多核计算机上配置MPI和OpenMP
  • 【算法】动态规划专题一 斐波那契数列模型 1-4
  • 从0到上线，CodeBuddy 如何帮我快速构建旅游 App？
  • LabVIEW实验室测试框架推荐
  • 在文本废墟中打捞月光
  • 基于bert的情感分析程序
  • 51c大模型~合集123
  • 大语言模型能力评定探讨
  • spring-ai集成langfuse
  • Spring、Spring MVC、SpringBoot、Spring Cloud的关系和区别（Spring生态项目关系和区别详解）
  • 源码安装SRS4
  • Android面试总结之jet pack界面组件篇
  • 51、【OS】【Nuttx】【OSTest】参数解析：参数处理过程
  • 代码随想录算法训练营第60期第二十二天打卡
  • WindowsPE文件格式入门10.TLS表
  • 单词规律（简单）
  • 数字智慧方案6217丨智慧园区建设方案V40（46页PPT）（文末有下载方式）
  • 酷我音乐全歌曲免费版
  • JAVA继承详细总结
  • 敏感词 v0.25.1 新特性之返回匹配词，修正 tags 标签
  • 数字智慧方案5876丨智慧交通枢纽智能化系统建设方案（56页PPT）（文末有下载方式）
  • 前端面试每日三题 - Day 22
  • 藏文文本自动分词工具学习实践
  • 移动端开发中设备、分辨率、浏览器兼容性问题
  • Linux操作系统--进程间通信(中)(命名管道)
  • DeepSeek实战--Function Calling
  • Java 京东面试面试题及答案
  • 用Selenium开启自动化网页交互与数据抓取之旅