作者：越寒
场景
实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询，并且IN值往往是分区键。例如在电商场景中，有两张表，买家表与订单表。订单的具体信息会记录到订单表中，该表按照订单ID进行哈希拆分；买家表则会保存买家ID及其关联的订单ID。一个买家经常需要查询其已购买的所有订单，一种普遍的做法是首先查询买家表获取该买家的所有订单ID，然后根据上述订单ID查询订单的具体信息。假设订单表有4个分片，买家A已下单的订单ID分别为1、 2、4、5和9，那么便会产生如下的SQL，即包含5个值的IN条件查询。
逻辑sql: select * from order where order_id in (1, 2, 4, 5, 9);执行方式
不同于MySQL，PolarDB-X的架构可以分为计算层和存储层，存储层的DN 节点（数据节点）保存所有的数据。更多背景信息可以参考专栏文章 PolarDB-X 简介。
那么计算节点在收到这条逻辑SQL后，如何从DN节点拉取数据并进行计算呢？
Naive的执行方式
下发至所有分片的物理SQL中均包含所有的in值，如下所示。这种naive的执行方式会带来两个问题，一是随着订单表分片数的增多，需要扫描的分片数急剧增加，而该买家订单数据所在的分片数并未增加；二是随着in值的增多，下发的物理SQL在执行时会由索引扫描变为全表扫描，以上两个原因使得RT急剧升高。
分片1 物理sql: select * from order_01 where order_id in (1, 2, 4, 5, 9);
分片2 物理sql: select * from order_02 where order_id in (1, 2, 4, 5, 9);
分片3 物理sql: select * from order_03 where order_id in (1, 2, 4, 5, 9);
分片4 物理sql: select * from order_04 where order_id in (1, 2, 4, 5, 9);基于动态裁剪的执行
由上述讨论可知，我们希望可以裁剪掉一定不包含所需数据的分片，由于in字段即为分区键，因此我们可以使用分区算法计算每个in值所属分区，如下所示。
hash(1) = 1, hash(2) = 2, hash(4) = 4, hash(5) = 1, hash(9) = 1以上述例子为例，显然我们无需向分片3下发物理SQL。进一步地，因为分片1只可能包含订单ID为1、5和9的数据，而不可能包含订单ID为2或4的数据，于是我们可以进一步对物理SQL中包含的in值进行裁剪。 现在我们知道了需要下发的SQL涉及三个分片，那么如何下发这三条物理SQL呢，或者说下发SQL并等待结果的并行度是多少呢？显然，有两种极端，一是全部串行，该方式执行效率极低；二是全部并行，同时起有效分片数个线程向各个分片发送所有物理SQL，该方式的问题是如果分片数太多，会给系统带来非常大的压力，同时会有大量的线程上下文切换。综合考虑，我们默认将下发物理SQL的并行度设置为机器的CPU核数，使用类似滑动窗口的方式下发物理SQL。 此外，我们希望下发到每个分片的物理SQL中包含的in值不要太多，否则该SQL在DN节点执行时很有可能进行全表扫描而非预期的索引扫描。因此当in值较多时，我们会对in值进行切割，分批下发，执行流程如下图所示。
仍然以上述的例子为例，假设我们的CN节点只有两个核，假设每次下发的物理SQL中的in值不超过两个（当然实际中不会设置的这么小），那么我们会共计下发四条物理SQL，如下所示，其会被划分为两个批次，也就是说计算节点和数据节点需要有两次网络交互。试想一下，如果我们下发的物理SQL只有两条时，那么我们便可以在一个批次中完成所有物理SQL的下发，此时计算节点和数据节点只有一次网络交互。因此，当用户对于RT要求较高时，我们建议in值数量应当较少，以保证其涉及的分片数不超过CPU核数且每个分片只会下发一条物理SQL。
//第一次下发了两条物理sql
分片1 物理sql-1: select * from order_01 where order_id in (1, 5);
分片2 物理sql: select * from order_02 where order_id in (2);
//第二次下发了两条物理sql
分片1 物理sql-2: select * from order_01 where order_id in (9);
分片4 物理sql: select * from order_04 where order_id in (4);in值数量不固定带来的挑战
为了加速SQL的执行，我们会对参数化SQL的执行计划进行缓存，而业务代码中的in值数量有时并不相同，这会使得执行计划的缓存空间可能会被仅是in值数量不同的SQL占满，导致其他SQL的执行计划失效。解决这个问题的思路也比较简单，我们会用一个问号来替代in的列表，从而避免上述情况的发生。
测试
我们在规格为2×16C64G的节点上，针对一张分表数为64，分表记录数为百万的表在不同in值数量、不同并发下进行了测试，分区方式为哈希分区，测试结果如下。
测试场景1-1
不同并发，不同in值数量，开启IN查询动态裁剪能力，查看RT变化。
测试场景1-2
不同并发，不同in值数量，关闭IN查询动态裁剪能力，查看RT变化。
测试场景2-1
不同并发，不同in值数量，开启IN查询动态裁剪能力，查看吞吐变化。
测试场景2-2
不同并发，不同in值数量，关闭IN查询动态裁剪能力，查看吞吐变化。
测试结论
开启IN查询的动态裁剪能力后，吞吐和RT都有明显的改善。
对于RT比较敏感的客户，建议in值数量不要取的太多。
总结
本篇首先介绍了in查询的一个经典应用场景，接着分析了分布式数据库中执行in查询sql时naive的执行方式，其执行效率非常低下。为了提高执行效率，我们进行了分区裁剪与in值裁剪。进一步地，考虑到物理SQL中的in值太多会使得存储节点在执行物理SQL时有更大的可能进行全表扫描而非预期的索引扫描，因此当一个分片涉及的in值较多时，我们会将in值进行分割，分批次下发in查询。为了防止并发量过大给系统带来巨大的压力，下发物理SQL的默认并发度为机器CPU核数。此外，我们还针对in值数量不同可能导致计划缓存失效的问题进行了优化。最后，我们测试了打开与关闭in查询动态裁剪的情况下，吞吐量与延迟的变化，测试结果表明开启IN查询的动态裁剪能力后，吞吐和RT都有明显的改善。此外，我们建议对于RT比较敏感的客户，in值数量不要取的太多。
