衡石HQL深度解析：如何用类SQL语法实现跨源数据的高效联邦查询？

引言：跨源数据查询的痛点与联邦查询的崛起

在数字化转型中，企业数据往往分散在MySQL、Oracle、Hive、Snowflake、S3等多种异构数据源中。传统ETL工具需通过数据搬运实现统一分析，但存在实时性差、存储成本高、数据一致性难保障等问题。
联邦查询（Federated Query）技术应运而生，其核心是通过统一的查询引擎直接访问多源数据，无需物理迁移。而衡石科技的HQL（HENGSHI Query Language）作为类SQL语法，进一步降低了联邦查询的技术门槛，同时通过优化器、执行计划等技术手段提升查询效率。

一、HQL的语法设计：类SQL的兼容性与扩展性

HQL在语法层面高度兼容标准SQL（如SELECT、JOIN、WHERE等），同时针对联邦查询场景扩展了关键能力：

1. 多源数据标识与路由
   通过SOURCE关键字显式指定数据源，例如：

   sql

   SELECT o.order_id, c.customer_name

   FROM mysql_db.orders o

   JOIN hive_db.customers c ON o.customer_id = c.id

   WHERE o.create_time > '2024-01-01';

   • 执行引擎自动解析mysql_db和hive_db的连接配置，生成分布式执行计划。
2. 跨源JOIN的优化策略
   HQL支持两种跨源JOIN模式：
   • Broadcast Join：将小表广播至大表所在节点，减少网络传输（适用于Hive+MySQL的星型模型）。
   • Shuffle Join：按Join Key分区重分布数据，适用于等值JOIN的大表场景。
3. 数据类型映射与隐式转换
   自动处理不同数据源的类型差异（如MySQL的VARCHAR与Hive的STRING），减少手动类型转换的错误。

二、联邦查询的核心技术：从语法到执行

HQL实现高效联邦查询的关键在于查询解析器、优化器与执行引擎的协同：

1. 查询解析与逻辑计划生成
   • 解析器将HQL转换为抽象语法树（AST），识别多源操作。
   • 逻辑优化器进行谓词下推（Push Down）、列裁剪（Column Pruning）等优化，减少数据传输量。
     例如，将WHERE条件提前至数据源侧执行：

     sql

     -- 优化前：全量数据传输至引擎后过滤

     SELECT * FROM s3_db.logs WHERE level = 'ERROR';

     -- 优化后：在S3数据源侧过滤后传输

     SELECT * FROM s3_db.logs WHERE level = 'ERROR' LIMIT 100;

2. 分布式执行计划生成
   • 根据数据分布、网络拓扑、节点负载等因素，动态选择执行策略（如并行扫描、分阶段聚合）。
   • 支持子查询下推：将子查询拆分为独立任务，在数据源侧并行执行。
3. 结果集合并与去重
   • 对跨源查询结果进行全局排序、分页、去重（如DISTINCT或GROUP BY），确保结果一致性。

三、实战案例：电商场景的跨源分析

场景需求：分析用户行为数据（存储在ClickHouse）与订单数据（存储在MySQL）的关联，计算“加入购物车后未下单”的用户占比。

1. 传统ETL方案的局限
   • 需将ClickHouse数据导出至MySQL，或通过Spark任务合并，耗时长达小时级。
2. HQL联邦查询方案

   sql

   WITH cart_users AS (

   SELECT user_id, COUNT(*) AS cart_count

   FROM clickhouse_db.user_actions

   WHERE action_type = 'ADD_TO_CART'

   AND action_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-07'

   GROUP BY user_id

   ),

   ordered_users AS (

   SELECT DISTINCT user_id

   FROM mysql_db.orders

   WHERE order_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-07'

   )

   SELECT

   COUNT(DISTINCT cu.user_id) AS abandoned_cart_users,

   COUNT(DISTINCT ou.user_id) AS ordered_users,

   ROUND(COUNT(DISTINCT cu.user_id) * 100.0 / NULLIF(COUNT(DISTINCT ou.user_id), 0), 2) AS abandon_rate

   FROM cart_users cu

   LEFT JOIN ordered_users ou ON cu.user_id = ou.user_id

   WHERE ou.user_id IS NULL;

   • 执行效率：通过谓词下推，ClickHouse仅扫描符合时间条件的user_actions表；MySQL仅查询目标日期的订单数据。
   • 结果：查询耗时从小时级降至秒级，支持实时分析。

四、性能优化：HQL的联邦查询调优实践

1. 数据源侧优化
   • 在数据源（如MySQL）创建合适的索引，加速过滤条件执行。
   • 对Hive表进行分区（如按日期分区），减少全表扫描。
2. HQL语法优化
   • 避免SELECT *，显式指定所需列以减少网络传输。
   • 对大表JOIN使用/*+ BROADCAST(small_table) */提示强制广播。
3. 资源控制
   • 通过SET hql.executor.memory=4G调整查询内存上限，防止OOM。
   • 限制并发查询数（如hql.concurrent.queries=10），避免节点过载。

五、与竞品的对比：HQL的差异化优势

特性	HQL（衡石科技）	Presto/Trino	Apache Drill
多源JOIN优化	支持Broadcast/Shuffle Join	依赖配置，优化较粗粒度	仅支持Hash Join
数据类型隐式转换	自动处理	需显式CAST	部分类型支持
子查询下推	支持	部分支持	有限支持
执行计划可视化	内置DAG图展示	需第三方工具	无原生支持

结语：HQL如何重新定义跨源分析？

衡石HQL通过类SQL语法降低了联邦查询的技术门槛，同时通过优化器、执行引擎的深度调优，解决了跨源查询的性能与一致性难题。在实时分析、数据湖仓一体等场景中，HQL已成为企业构建统一数据服务层的核心工具。
未来方向：HQL将进一步融合AI优化（如基于历史查询的自动索引推荐），并扩展对时序数据库、图数据库等异构数据源的支持。