Современные базы данных сталкиваются с растущими требованиями к распределённости, масштабируемости и производительности, что заставляет разработчиков искать новые подходы к созданию SQL-движков. Особенно ярко эти вызовы проявляются в разработке распределённых систем, способных эффективно обрабатывать огромные объёмы данных и обеспечивать низкие задержки при онлайн-обработке транзакций. OceanBase, коммерческая распределённая база данных, иллюстрирует, как можно справляться с подобными задачами, объединяя инновационные архитектурные решения, мощные алгоритмы оптимизации запросов и высокоэффективные механизмы исполнения, создавая полноценный и современный SQL-движок. В данной статье мы подробно рассмотрим основные компоненты и тонкости проектирования такого движка, уделив внимание характерным вызовам и способам их преодоления. В основе SQL-движка OceanBase лежит комплексная архитектура, включающая несколько ключевых компонентов, обеспечивающих эффективную обработку, оптимизацию и исполнение запросов.
Начинается всё с Fast Parser — компонента, который производит параметризацию SQL-запросов. Его основная задача — выделить константы из текста запроса и формализовать параметры так, чтобы последующая обработка могла быстро определять, к каким запросам можно применить уже готовые планы выполнения. Это критично для повышения производительности, поскольку изначально сложный и затратный процесс анализа SQL значительно упрощается. Следующий важный модуль — кэш планов (Plan Cache). Он играет ключевую роль, особенно в сценариях OLTP, где запросы часто повторяются с разными параметрами.
Кэш планов позволяет повторно использовать ранее оптимизированные планы, снижая время отклика системы. При попадании запроса в систему сначала производится поиск в кэше по параметризованному представлению. Если план найден, он используется напрямую, что экономит время, затрачиваемое на оптимизацию. Кэш при этом поддерживает механизмы очистки на основе ограничений по памяти, изменений в структуре данных и обновления статистики, обеспечивая актуальность планов. В OceanBase реализованы два базовых режима кэширования: Force и Exact.
Force-модель позволяет использовать один план для всех вариантов параметров, что эффективно в высоконагруженных OLTP-сценариях. Exact-модель предполагает более строгие правила соответствия параметров и часто применяется в OLAP-задачах для более точной обработки. Оптимизатор SQL-запросов — один из самых сложных и ключевых компонентов любой СУБД. В OceanBase используется подход System-R, основанный на динамическом программировании и поэтапном переборе планов. Этот метод позволяет адаптивно исследовать множество вариантов выполнения запросов и выбирать самый оптимальный с учётом заданной модели стоимости.
Оптимизация построена на нескольких уровнях: трансформация запроса с целью выявления и упрощения потенциально сложных конструкций, перебор подходящих планов доступа к данным, оценка стоимости каждого плана с учётом доступных статистических данных и выбор планов с учётом интересующих свойств, таких как упорядоченность результатов или сохранение определённого разбиения данных. Особое внимание в OceanBase уделяется компоненту трансформации запросов. Он использует комбинацию эвристических и стоимостных правил, которые переписывают оригинальные SQL-запросы в более удобные для оптимизации формы. Эвристические правила не требуют оценки стоимости и всегда улучшают или как минимум не ухудшают план, благодаря чему применяются на ранних этапах. Стоимостные же правила анализируют, принесёт ли переписывание выигрыш с точки зрения производительности, и применяются лишь в случае подтверждения положительного эффекта.
Немаловажным аспектом является сложность доказательства эквивалентности между оригинальным и переписанным запросом, а также обеспечение полноты правил — умения охватывать максимально широкий спектр случаев. OceanBase активно развивает свой набор правил и утилит анализа, позволяющих эффективно справляться с этими задачами. Одной из трудностей распределённых SQL-движков является оптимизация распределённых запросов. В условиях распределённости усиливаются проблемы за счёт значительно увеличенного пространства планов из-за разнообразия алгоритмов распределённых соединений, перемещения данных и параллелизма. В отличие от классической оптимизации, в распределённых системах необходимо учитывать физические свойства данных, такие как способы и места их разбиения по узлам, что напрямую влияет на выбор способов выполнения операторов и их размещение.
Модель стоимости расширяется комплексным учётом сетевых затрат и степени параллелизма. Комплексность дополнительно усложняется использованием вспомогательных технологий, например, фильтров Блума и динамического отсечения партиций. Ранние версии OceanBase применяли двухфазный подход к распределённой оптимизации: сначала находился лучший локальный план без учёта распределённости, а затем к нему добавлялись операторы обмена данными. Однако такая модель показывала недостатки при работе с реалистичными нагрузками, поскольку не учитывала свойства распределения данных при формировании плана. В дальнейшем была внедрена однофазная оптимизация, при которой все варианты планов перебираются с учётом распределённости и физических свойств данных сразу.
Это дала возможность принимать более взвешенные решения и лучше контролировать память и время выполнения запросов, хотя и увеличивало вычислительную нагрузку оптимизатора. Исполнение запросов — заключительный и не менее важный этап, в OceanBase реализовано три основных типа движков исполнения. Первый — классический Volcano execution engine, широко известный и распространённый подход, где операторы запроса реализованы как итераторы с методами открытия, получения следующей строки, закрытия и пересканирования. Такой движок легко расширяем и хорошо подходит для множества общих операторов. Второй — параллельный движок исполнения, разработанный специально для распределённой среды OceanBase.
Он делит план на несколько частичных единиц исполнения, называемых DFO (Data Flow Operator), каждая из которых имеет собственную степень параллелизма. За оркестровку отвечает координатор запроса, который занимается планированием и синхронизацией действий DFO, а обмен данными осуществляется через специально разработанный слой передачи данных. Такой подход позволяет эффективно использовать распределённые ресурсы, минимизировать накладные расходы на материализацию и бороться с проблемами неравномерного распределения данных. Третий движок — векторизованный execution engine, который обрабатывает сразу набор записей за раз, а не по одной. Такой подход снижает накладки, связанные с многочисленными вызовами функций и пропусками CPU-кэша, а также позволяет использовать аппаратные ускорения, в том числе SIMD-инструкции и предвыборку данных.
Особенность OceanBase — хранение данных в гибридном формате Pax, который сочетает преимущества строчной и столбцовой организации, что позволяет эффективно декодировать и проецировать только необходимые столбцы. Эксперименты показывают значительное преимущество в скорости выполнения запросов на такого рода векторизованном движке, особенно для простых запросов, характеризующих типичные аналитические нагрузки. Разработка распределённого SQL-движка требует сбалансированного подхода, который предусматривает не только техническое совершенствование каждого модуля — парсера, кэша, оптимизатора и исполнителя, — но и их тесную интеграцию друг с другом. Высокая производительность обеспечивается благодаря тщательному анализу статистики, умному кэшированию и динамическому обучению на обратной связи с выполненными запросами. Динамическое регулирование правил трансформации запросов повышает его адаптивность и устойчивость к изменениям нагрузки и структуры данных.
Кроме того, при эксплуатации на практике важным становится обеспечение корректности преобразований запросов и полнота применяемых правил, так как ошибки на данном уровне могут приводить к неправильным результатам или существенным просадкам производительности. OceanBase инвестирует значительные ресурсы в создание фреймворков, позволяющих быстро внедрять новые правила и механизмы анализа для повышения эффективности оптимизации. Распределённый SQL-движок в OceanBase также демонстрирует, что успешная реализация требует отказа от устаревших упрощённых моделей и перехода к более интегрированным и интеллектуальным решениям, способным учитывать специфику распределённых систем. Пример с переходом от двухфазного к однофазному подходу в оптимизации иллюстрирует необходимость всестороннего учета разнородных факторов и свойств данных при формировании планов. В заключение, проектирование распределённого SQL-движка — это сложный и многоаспектный процесс, включающий в себя работу с многочисленными вызовами: от снижения затрат на разбор запросов и повторное использование планов, до продвинутой оптимизации распределённых запросов с учётом физического устройства данных и системных ресурсов.
Развитие технологий в области трансформации запросов, статистического анализа и эффективного исполнения запросов, особенно в контексте векторизации и параллелизма, является ключом к созданию современных масштабируемых систем, способных отвечать требованиям бизнеса и пользователей. OceanBase выступает примером успешной реализации этих идей, предоставляя мощный, гибкий и производительный SQL-движок для распределённых облачных баз данных.
