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目录

1.1 什么是Fragment

1.2 Fragment与MPP架构

2 Fragment的执行模型

2.1 Fragment的组成结构

2.2 Fragment的执行流程

3 Fragment的类型与拓扑结构

3.1 Fragment的三种基本类型

3.2 Fragment间的数据交换方式

4 Fragment的并行执行机制

4.1 实例化模型

4.2 数据本地化执行

4.3 流水线执行

5 Fragment的优化策略

5.1 分区裁剪（Partition Pruning）

5.2 列裁剪（Column Pruning）

5.3 谓词下推（Predicate Pushdown）

6 Fragment的调度过程

6.1 调度流程

6.2 调度策略

7 Fragment的监控与调优

7.1 关键监控指标

7.2 性能调优方法

8 总结

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1.1 什么是Fragment

在Apache Doris的分布式查询执行模型中， Fragment（片段）是查询执行计划的基本调度单位。一个完整的查询执行计划会被拆分为多个Fragment，这些Fragment按照特定的拓扑结构组织起来，共同完成查询的执行。

核心特性：

• 并行执行单元：每个Fragment可以包含多个并行的执行实例
• 数据流边界：Fragment之间通过数据流进行通信
• 调度粒度：Doris调度器以Fragment为单位进行任务调度

1.2 Fragment与MPP架构

Doris采用MPP（Massively Parallel Processing）架构，Fragment正是实现并行计算的关键抽象：

2 Fragment的执行模型

2.1 Fragment的组成结构

一个典型的Fragment包含以下组件：

• PlanNode树：由多个算子组成的执行逻辑
• 数据源：扫描节点或接收节点
• 数据汇：发送节点或输出节点
• 执行参数：并行度、内存限制等

2.2 Fragment的执行流程

• Doris中Fragment的执行遵循以下生命周期：

阶段说明：

• 初始化：Coordinator创建Fragment并设置执行参数
• 实例分发：将Fragment实例分配到多个BE节点
• 执行准备：BE节点准备执行所需的资源
• 开始执行：并行执行Fragment实例
• 数据交换：Fragment间通过Exchange节点传输数据
• 状态汇报：BE节点向Coordinator汇报执行状态
• 结束清理：释放Fragment占用的资源

3 Fragment的类型与拓扑结构

3.1 Fragment的三种基本类型

• 扫描Fragment（Scan Fragment）

特点：

• 包含表的扫描操作
• 通常位于执行计划的最底层
• 每个分片对应一个实例

• 计算Fragment（Compute Fragment）

特点：

• 不直接访问存储
• 接收上游数据并进行计算
• 可能包含复杂的计算逻辑

• 汇聚Fragment（Sink Fragment）

特点：

• 通常位于执行计划最顶层
• 负责最终结果的汇聚和输出
• 只有一个执行实例

3.2 Fragment间的数据交换方式

• 广播（Broadcast）

• 分区（Partition）

• 单播（Singleton）

4 Fragment的并行执行机制

4.1 实例化模型

• 每个Fragment会在多个BE节点上实例化为多个执行实例：

关键参数：

• parallel_fragment_exec_instance_num：控制每个BE上的实例数
• dop：Degree of Parallelism，并行度

4.2 数据本地化执行

• Doris会尽量将Fragment实例调度到数据所在的BE节点：

4.3 流水线执行

• Fragment实例内部采用流水线执行模型：

5 Fragment的优化策略

5.1 分区裁剪（Partition Pruning）

效果：只扫描相关的分区Fragment

5.2 列裁剪（Column Pruning）

效果：减少Fragment间传输的数据量

5.3 谓词下推（Predicate Pushdown）

效果：尽早过滤数据，减少计算量

6 Fragment的调度过程

6.1 调度流程

6.2 调度策略

• 数据本地化优先：优先选择数据所在的BE节点
• 负载均衡：考虑各BE的当前负载
• 资源限制：检查内存、CPU等资源限制

7 Fragment的监控与调优

7.1 关键监控指标

指标名称	说明
fragment_count	Fragment数量
instance_count	实例总数
fragment_duration	Fragment执行耗时
exchange_data_size	数据交换量

7.2 性能调优方法

• 调整并行度：

SET parallel_fragment_exec_instance_num = 4;

• 优化内存限制：

SET exec_mem_limit = 8589934592; -- 8GB

• 控制实例数：

SET parallel_pipeline_task_num = 16;

8 总结

Fragment设计总结

• 分布式执行的基础单元：实现了查询的分布式并行执行
• 灵活的拓扑结构：支持复杂查询的高效执行
• 资源隔离的边界：便于资源控制和调度

通过深入理解Fragment的概念和执行机制，可以更好地优化Doris查询性能，构建高效的实时数据分析系统。