starrocks查询伪代码
描绘一下 StarRocks 查询执行的核心流程，重点突出其全面向量化和Pipeline并行执行的特点。
核心概念：
Batch(批次/向量): 数据处理的基本单位，包含多行（例如1024行），但按列组织（Column[]）。
Operator(算子): 执行特定操作的节点（如 Scan, Filter, Aggregation, Join）。每个算子都设计为处理输入Batch并输出Batch。
Pipeline(流水线): 一组相互连接的Operator，数据像流水一样在其中流动。一个查询可能被拆分成多个Pipeline。
Driver(驱动器): 负责驱动一个Pipeline执行的实体（通常绑定到一个线程）。它从源头拉取数据，推动数据流经Pipeline中的算子。
SIMD: 在关键计算环节（如算术运算、比较）使用 SIMD 指令处理整个Batch中的一列数据。
伪代码概览 (高度简化，忽略错误处理、资源管理、复杂优化等细节)：
# 1. 查询解析与优化 (由 Coordinator 节点执行)
def execute_query(sql_query):# 解析 SQL，生成抽象语法树 (AST)ast = parse_sql(sql_query)# 基于成本的优化器 (CBO) 工作# - 使用统计信息 (表大小、列基数、数据分布等)# - 考虑各种执行计划 (Join 顺序、Join 类型、聚合策略、分区/分桶裁剪等)# - 选择预估成本最低的计划physical_plan = cost_based_optimizer.optimize(ast)# 将物理执行计划拆分成一个或多个可以并行执行的 Pipelinepipelines = fragmenter.split_into_pipelines(physical_plan)# 2. 分布式任务调度 (由 Coordinator 调度到 Backend 节点)for pipeline in pipelines:# 确定需要在哪些 Backend 节点上执行此 Pipeline (考虑数据本地性、负载均衡)target_backends = scheduler.assign_backends(pipeline)# 将 Pipeline 任务 (包含执行计划片段和参数) 发送到选定的 Backend 节点for backend in target_backends:backend.submit_pipeline_task(pipeline)# 3. Pipeline 在 Backend 节点上的执行 (每个 Pipeline 由一个或多个 Driver 执行)
class PipelineDriver(Thread):def __init__(self, pipeline):self.pipeline = pipeline # 包含此 Pipeline 的算子列表 (Operator[])self.source_op = pipeline.source # Pipeline 的源头算子 (如 Scan)self.sink_op = pipeline.sink # Pipeline 的末端算子 (可能输出到网络或内存)def run(self):# **核心：驱动数据流过 Pipeline**while True:# (a) 从源头算子获取一个 Batch 数据# - 源头算子 (如 Scan) 负责从存储层读取列式数据，按 Batch 组织# - 可能应用存储层过滤 (前缀索引、Bloom Filter、分区裁剪等)input_batch = self.source_op.get_next()# 如果没有更多数据了，退出循环if input_batch is None:break# (b) **关键：向量化处理** - 将 Batch 推送给 Pipeline 中的下一个算子# 数据流： source -> op1 -> op2 -> ... -> sinkcurrent_batch = input_batchfor operator in self.pipeline.operators[1:]: # 跳过源头算子# **每个算子对输入的 Batch 进行向量化处理**current_batch = operator.process_batch(current_batch)# (c) 将最终处理后的 Batch 交给 Sink 算子# - Sink 可能将结果发送给 Coordinator 或其他 Backend# - 或写入内存用于后续处理 (如排序、Merge)self.sink_op.consume_batch(current_batch)# 4. 单个算子 (Operator) 的向量化处理示例 (以 Filter 算子为例)
class FilterOperator(Operator):def __init__(self, predicate): # predicate 是过滤条件表达式self.predicate = predicatedef process_batch(self, input_batch):# **关键：向量化评估过滤条件**# 对输入 Batch 的每一行应用 predicate 条件，生成一个布尔值的 "选择向量" (Selection Vector)# 这里会大量使用 SIMD 指令加速比较和逻辑运算！selection_vector = evaluate_predicate_vectorized(input_batch, self.predicate)# **关键：向量化过滤**# 根据 selection_vector，从 input_batch 中筛选出符合条件的行，生成新的 Batch# 这个操作也是按列批量进行的，效率很高output_batch = apply_selection_vector(input_batch, selection_vector)return output_batch# 另一个算子示例：聚合 (Hash Aggregation)
class HashAggregationOperator(Operator):def __init__(self, group_by_exprs, agg_funcs):self.group_by_exprs = group_by_exprsself.agg_funcs = agg_funcsself.hash_table = {} # 简化表示，实际是高效列式结构def process_batch(self, input_batch):# **关键：向量化计算 Group By 键**group_keys = compute_group_keys_vectorized(input_batch, self.group_by_exprs)# **关键：向量化聚合更新**# 遍历 Batch 中的每一行 (但内部是批量操作列)for i in range(input_batch.row_count()):key = group_keys[i]if key not in self.hash_table:# 初始化新组的聚合状态 (sum=0, count=0, etc.)self.hash_table[key] = initialize_agg_states(self.agg_funcs)# **关键：使用向量化/SIMD 友好的方式更新聚合状态**# 例如，更新 SUM: state.sum += input_batch['sales'][i]# 更新 COUNT: state.count += 1# 注意：虽然循环在行上，但内部状态更新函数可以设计为高效处理列数据块update_agg_states(self.hash_table[key], input_batch, i, self.agg_funcs)# 注意：聚合算子通常在处理完所有输入 Batch 后，才输出最终结果 (在 close 方法中)# 这里简化，process_batch 不返回 Batch。最终结果由 sink 或其他机制获取。return None # 或返回一个表示中间状态的标记def close(self):# 遍历 hash_table，将每个组的聚合状态计算最终结果 (如 sum, avg)，形成输出 Batchoutput_batch = convert_hash_table_to_batch(self.hash_table, self.agg_funcs)return output_batch # 最终结果 Batch# 5. 存储层 Scan 算子 (简化)
class ScanOperator(Operator):def __init__(self, table, columns, predicates):self.table = tableself.columns = columnsself.predicates = predicates # 下推的过滤条件self.scanner = create_columnar_scanner(table, columns, predicates)def get_next(self):# **关键：从存储层读取下一个列式 Batch**# - 利用列存格式，只读取需要的列 (`self.columns`)# - 应用存储层谓词下推过滤 (利用前缀索引、ZoneMap、Bitmap索引等快速跳过数据块)# - 将读取到的数据组织成 Batch 格式 (列数组)return self.scanner.read_next_batch()关键点解释 (为什么快)：
Batch Everywhere (全面批处理): 整个执行流程中，数据始终以
Batch为单位流动。每个Operator的输入输出都是Batch。这是向量化的基础。Vectorized Operators (向量化算子): 每个算子 (
process_batch方法) 的内部实现都针对Batch设计：列式操作： 直接操作列数组 (
Column[])，避免处理单行开销。紧循环 (Tight Loop)： 在列数据上执行紧凑的循环，最大化 CPU 缓存利用率。
SIMD 加速： 在算术运算、比较、哈希计算等关键步骤，显式使用 SIMD 指令 (
evaluate_predicate_vectorized,update_agg_states内部)。
Pipeline 执行模型：
消除阻塞：
Driver不断从源头拉取Batch并立即推送给下游算子。算子处理完一个Batch就立刻输出给下一个算子，不需要等待整个输入完成。大大减少了线程阻塞和等待时间。流水线并行： 一个
Pipeline内的不同算子可以同时处理不同的Batch(类似 CPU 流水线)。多个Pipeline可以在不同线程/CPU 核心上并行执行。
存储层优化：
列式扫描 (
ScanOperator): 只读查询需要的列，利用列存格式的压缩和编码优势。谓词下推： 将过滤条件 (
predicates) 尽可能下推到存储层，在扫描时利用索引 (前缀索引、Bloom Filter、位图索引、ZoneMap) 提前过滤掉大量无关数据块，减少 I/O 和 CPU 处理量。按 Batch 读取： 存储层直接按
Batch粒度返回数据，与执行引擎无缝衔接。
高效的资源利用：
减少函数调用开销 (处理一行 vs 处理一批)。
提高 CPU 指令缓存 (Instruction Cache) 和数据缓存 (Data Cache) 命中率。
充分利用现代 CPU 特性 (SIMD, 多核并行)。
总结：
StarRocks 查询执行的伪代码核心展示了其如何通过 “全面向量化” (所有算子处理 Batch) 和 “Pipeline 并行执行” (数据流驱动，最小化等待) 两大核心技术，结合智能优化器和高效存储层，实现了极致的查询性能。它将数据处理任务分解成高效的、针对现代硬件优化的批处理操作流，最大限度地榨干了 CPU 和 I/O 的性能。