OushuDB 执行器介绍

简介: 用户通过JDBC/ODBC提交查询之后,查询解析器解析查询得到查询树,然后优化器根据查询树生成查询计划,派遣器和资源管理器交互得到资源,分解查询计划,然后派遣计划到Segment的执行器上面执行。最终结果会传回给用户。

一、查询执行流程

image.png

用户通过JDBC/ODBC提交查询之后,查询解析器解析查询得到查询树,然后优化器根据查询树生成查询计划,派遣器和资源管理器交互得到资源,分解查询计划,然后派遣计划到Segment的执行器上面执行。最终结果会传回给用户。

二、弹性调度执行

弹性执行引擎有几个关键设计点:存储和计算的完全分离,无状态Segment以及如何使用资源。存储和计算的分离使得我们可以动态的启动任意多个虚拟Segment来执行查询。无状态Segment使得集群更容易扩展。要想保证大规模集群的状态一致性是比较困难的问题,所以我们采用了无状态的Segment。如何使用资源包括如何根据查询的代价申请多少资源,如何有效的使用这些资源以及如何使得数据局部性最优。OushuDB内部针对每一个部分都进行了优化的设计。

三、极速执行器
执行器是数据库最核心的部件之一,Oushu Database对执行器进行了完全重新设计,充分利用了最新CPU的每一个特性,比如SIMD指令等,可以做到性能的极致。

目录
相关文章
|
8月前
|
SQL 弹性计算 分布式计算
TiDB计算层详解:分布式计算框架与查询优化机制
【2月更文挑战第26天】本文将深入剖析TiDB的计算层,详细解析其分布式计算框架和查询优化机制。通过了解计算层的核心组件和工作原理,我们可以更好地理解TiDB如何高效处理SQL查询和计算任务。本文将从计算层的架构、任务分发、查询优化等方面展开介绍,帮助读者全面掌握TiDB计算层的关键技术和优势。
|
资源调度 分布式计算 安全
伏羲—阿里云分布式调度系统
在12月12日的云栖社区在线培训上,“飞天”分布式系统核心开发人员陶阳宇分享了《伏羲-阿里云分布式调度系统》。他主要从伏羲系统架构、任务调度、资源调度、容错机制、规模挑战、安全与性能隔离方面介绍了伏羲分布式系统架构和设计理念。
22128 0
|
3月前
|
消息中间件 监控 Java
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
87 1
|
分布式计算 前端开发 数据可视化
你只会用 xxl-job?一款更强大、新一代分布式任务调度框架来了,太强大了!
你只会用 xxl-job?一款更强大、新一代分布式任务调度框架来了,太强大了!
951 0
你只会用 xxl-job?一款更强大、新一代分布式任务调度框架来了,太强大了!
|
分布式计算 前端开发 Java
你只会用 xxl-job?一款更强大、新一代分布式任务调度框架,很不错!
你只会用 xxl-job?一款更强大、新一代分布式任务调度框架,很不错!
OushuDB 体验新执行器
OushuDB 体验新执行器
54 0
|
分布式计算 前端开发 Java
只会用 xxl-job?更强大的新一代分布式任务调度框架来了!
只会用 xxl-job?更强大的新一代分布式任务调度框架来了!
|
SQL 存储 分布式计算
OushuDB 的主要功能
OushuDB 的主要功能
87 0
OushuDB 查看查询执行情况
OushuDB 查看查询执行情况
71 0