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Arrow HashJoin限制
Arrow HashJoin限制 0.背景 最近在测试一些大数据量的HashJoin计算，例如：用户层设置batch数为600000，那么会导致crash。 本节将会通过调试，来一步步学习SwissJoin(HashJoin的内部实现)的分区逻辑。 1.crash 点 本次crash点为SwissJoin分区排序。 2.布隆过滤器 自Arrow 9.0版本后，新增HashJoin的BF功能，在执行计划上新增PrepareToProduce接口，该接口会在每个节点开始Produce之前做一些准备工作，目前只用在HashJoin 值得注意的是，对于HashJoin的线程数为：CPU + IO + 1 size_t num_threads = (GetCpuThreadPoolCapacity() + io::GetIOThreadPoolCapacity
43330编辑于 2023-09-02 - 来自专栏数据库性能优化
HashJoin性能优化: RuntimeFilter
1.什么是RuntimeFilterHashJoin是关联查询中最重要的算子，对于计算密集型应用，关联查询的性能瓶颈主要在于HashJoin算子Probe阶段的Hash查找和Data Shuffle上。 HashJoin实现上是通过内表（一般为较小的表）构建Hash Table，然后遍历外表(一般为大表)数据查找Hash Table，根据不同的Join类型输出匹配的结果。 HashJoin中Hash table probe算子一般是最为耗时的过程，另外一个耗时的过程就是数据的Shuffle过程，一般它们也就是性能的瓶颈点。 那么对HashJoin性能优化最朴素的思想是减少probe遍历的数据量或者减少数据移动的大小从而提升性能。 分布式数据库中，HashJoin最常使用的有两种分布方式，BoardCastJoin和RedistirbuteJoin。
2.1K31编辑于 2022-10-27 - 来自专栏SEian.G学习记录
MySQL 8.0 新特性之Hash Join
上周在公司做了针对MySQL 8.0新特性相关的分享，提到MySQL 8.0新特性，不得不提到的就是HashJoin，MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin，从8.0.18已经带上了这个功能，令人欣喜 本文会介绍HashJoin的原理以及在使用和不使用HashJoin的情况下，性能的差异。 和不使用HashJoin的性能差异 测试关联的两张表的数据量都在1000万左右 首选，我们来看一下执行计划的差异： MySQL 5.7版本的执行计划以及查询时间如下： MySQL 8.0版本不使用HashJoin HashJoin的支持使得MySQL优化器有更多选择，SQL的执行路径也能做到更优，尤其是对于等值join的场景。 虽然MySQL之前对于Join做过若干优化，比如NBLJ，INLJ等，但这些代替不了HashJoin的作用。
3K20发布于 2021-09-17 - 来自专栏数据和云
【连载】如何掌握openGauss数据库核心技术？秘诀二：拿捏执行器技术（1）
比如HashJoin这个算子，在这个阶段会进行hash表的初始化，主要是内存的分配。 而Hashjoin借助hash表来加速查询，复杂度基本在O(n)。 不过HashJoin只适用于等值连接，对于>、<、<=、>=这样的连接还需要NestLoop这种通用的连接方式来处理。 如果连接键是索引列本来就有序，或者SQL本身需要排序，那么用MergeJoin的代价会比Hashjoin更小。 下面我们简单介绍下HashJoin执行流程。 HashJoin顾名思义就是利用Hash表来进行Join查询，Hash表的数据结构组织形式如图4所示。 图4 Hash表 可以看到Hash表根据Hash值分成多个桶，相同的Hash键值的元组用链表的方式串联在一起，因为hash算法的高效和hash表的唯一指向性，hashjoin的匹配效率非常高，但是hashjoin
1.2K20编辑于 2021-12-06 - 来自专栏光城(guangcity)
Apache Arrow Acero执行引擎
目前支持算子有：Source、Sink、HashJoin、Project、Filter、Sort、 Agg。 本节将以最复杂的HashJoin算子为例，拆解其实现原理，便于快速上手。 对于多条路径，像Hashjoin这种既有build/probe端，如何识别哪一端？ 如何管理Schema？特别是Filter、Output这些的列如何与Input的Schema关联起来？ 3）第三个执行的节点是HashJoinNode，HashJoin支持BloomFilter，所以在内部有一个Context去StartProducing、finished。 4.Schema管理 HashJoin的Schema管理是一门艺术，设计的非常优雅。 首先来讨论一下为什么要Schema管理呢？
98720编辑于 2023-09-02 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
国产数据库 - 内核特性 - CloudberryDB中的Runtime Filter
1.1 结构体之间关系 主要关系是：HashJoin的运行时结构体HashJoinState的JoinState js即PlanState ps中有左右子节点的执行计划节点。 2）还需要考虑一个问题：如何将HashJoin的Hash子节点的布隆过滤器和下沉对象SeqScan关联起来。 1）HashJoin算子初始化时ExecInitHashJoin通过CreateRuntimeFilter函数构建布隆过滤器和下沉位置的关系 2）通过FindTargetAttr函数遍历HashJoin
42610编辑于 2024-06-26 - 来自专栏JiekeXu之路
【连载】openGauss 执行器技术
而 HashJoin操作借助哈希表来加速查询，复杂度基本在O(n)。 不过，HashJoin操作只适用于等值连接，对于>、<、<=、>=这样的连接还需要 NestLoop这种通用的连接方式来处理。 如果连接键是索引列本来就有序，或者 SQL 本身需要排序，那么用 MergeJoin操作的代价会比 HashJoin操作更小。 下面简单介绍 HashJoin操作的执行流程。 HashJoin，顾名思义，就是利用哈希表进行连接查询，哈希表的数据结构组织形式如图4所示。 图4 哈希表 可以看到，哈希表根据哈希值分成多个桶，相同的哈希键值的元组用链表的方式串联在一起，因为哈希算法的高效和哈希表的唯一指向性，HashJoin操作的匹配效率非常高，但是 HashJoin操作只能支持等值查询 HashJoin操作的主要执行流程如下: (1)扫描内表元组，根据连接键计算哈希值，并插入到哈希表中根据哈希值计算出来的槽位上。
1K30编辑于 2023-02-24 Doris 查询优化秘籍（下篇）：进阶优化技巧全解析
| --------PhysicalProject | | ----------hashJoin | --------PhysicalProject | | ----------hashJoin 下压后的计划如下： PhysicalResultSink --hashAgg[GLOBAL] ----hashAgg[LOCAL] ------hashJoin[INNER_JOIN] hashCondition --PhysicalOlapScan[t2] | | --------PhysicalDistribute | | ----------hashJoin --------PhysicalProject | | ----------hashJoin
47600编辑于 2025-07-14- 来自专栏腾讯云大数据
打造次世代分析型数据库（六）：如何从零实现向量化引擎
比如对于Hashjoin计划节点，首先判断其左右子树计划节点是否支持向量化，如果都支持，则继续判断其包含的哈希键匹配函数以及非哈希键匹配函数等是否支持向量化，如果都支持，整个HashJoin就可以向量化执行 如果左子树计划节点不支持向量化，通过在其上添加一个行转向量的计划节点，使得HashJoin可以向量化执行。 如果右子树计划节点不支持向量化，由于其对应Hash计划节点，与HashJoin计划节点是紧密关联的，故HashJoin节点不可以向量化执行，同时需要在支持向量化的左子树计划节点上面添加一个向量转行的新的计划节点 2.3 向量化算子实现 下面以两个使用最频繁的算子为例，即HashAgg和HashJoin算子，来介绍如何进行向量化算子的实现。 2.3.2HashJoin算子向量化 再看一个HashJoin的例子，由于HashJoin类型比较多，当前的状态机实现是一种通用的方式，不同类型的HashJoin逻辑混在一起，造成代码的复杂度比较高，直接向量化比较困难
2.2K20编辑于 2022-09-19 - 来自专栏光城(guangcity)
熬夜三晚之深度解析DuckDB MetaPipeline
深度解析DuckDB MetaPipeline 深度解析DuckDB MetaPipeline 1.导语 2.基础理论 3.HashJoin深度解析 3.1 RESULT_COLLECTOR 那么对于一个复杂的查询计划，Pipeline通常是多个，而且还存在一定的依赖关系，例如hashjoin节点必须依赖build端的pipeline产生的数据才可以，所以就有个MetaPipeline用于构建多个 3.HashJoin深度解析 对于像这样的查询计划，发生了什么过程呢？构建了几个Pipeline？build端与probe端怎么构建的？ ➜ debug git:(master) . 假设以上面hashjoin probe 的pipeline为例： [result->project->hashjoin->scan] 那么source 为scan, sink为 result，operators [0] = project ，operators[1] = hashjoin。
1.9K30编辑于 2023-09-02 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
PgSQL内核特性 - push-based pipeline 执行引擎
pushTuple函数中，当hash join的右分支推送上来时，pushTupleToHashJoinFromInner函数仅获取hash表，并不继续向上推送；而是HashJoin的左子分支推送上来的数据进入 获取数据后推送给父节点Hash 4）Hash节点构建hash表，推送给父节点HashJoin。 因为数据处于HashJoin的右分支，所以通过pushTupleToHashJoinFromInner仅获取hash表，到此该分支推送执行就结束了 5）左分支SeqScan获取数据后推送给HashTable ，HashJoin由pushTupleToHashJoinFromOuter执行，进行hash探测并将join的结果推送给上层父节点，若无上层父节点，则推送给用户，至此push-based pipeline
65410编辑于 2024-02-22 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
PostgreSQL执行计划数据结构
该结构中有planstate指向子查询节点，本例子中为HashJoin节点的状态描述结构。而parent则指向父节点的状态结构，本例中为SeqScanState。 子查询计划SubPlan和子计划HashJoin没有联系？ ?
1.2K21发布于 2021-05-17 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
GPDB中的HASH JOIN解析
1、Hash join相关结构体关系 HashJoin操作通过HashJoinState结构体管理执行状态及需要的一些结构。 该表达式由HashJoin中的hashclauses链表初始化生成。 4)List *hj_OuterHashKeys 外表hash计算表达式链表。通过HashJoin中的hashkeys链表生成。
62850编辑于 2023-02-26 - 来自专栏麒思妙想
《F1 Query：大规模数据的声明式查询》读后感
比如一个 HashJoin 在一个 50 并行度和一个100 并行度的两个输入 Fragment 之间进行的话，那么这个 HashJoin 算子会选用 100 并行度以照顾比较大的那个输入算子。 相对应的 HashJoin 则需要多个属于不同的Fragment，并且都有自己的多个分区。 一般来说优化器会把 HashJoin 每个输入放在一个单独的 Fragment 里面，除非它本身的数据分布跟 HashJoin 算子已经一样了。 HashJoin 的两个输入根据相同的分片函数把数据发送到 HashJoin 所在的 Fragment 里面， 这样才能保证相同的 Key 的数据最后是在同一个分区里面，从而可以让每个分区可以处理一段独立的 如果 HashJoin 的一个输入很小的话，那么F1 Query支持把这个输入完全读入内存，并且把这个输入发送到所有的 HashJoin Worker 的内存里面，Broadcast HashJoin
1.1K30发布于 2020-07-10 - 来自专栏用户5892232的专栏
PostgreSQL技术大讲堂 - 第30讲：多表连接方式
Filter: (id < 1000) (9 rows) Materialized Merge Join Other Variations 强制使用merge join testdb=# SET enable_hashjoin width=8) Filter: (id < 1000) (7 rows) materialized merge join with outer index scan testdb=# SET enable_hashjoin width=8) Filter: (id < 4500) (8 rows) indexed merge join with outer index scan testdb=# SET enable_hashjoin
51810编辑于 2023-09-22 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊storm的JoinBolt
Perform Join List<Tuple> currentWindow = inputWindow.get(); JoinAccumulator joinResult = hashJoin 存储在joinCriteria中 select方法用于选择结果集的列，最后设置到outputFields，用于declareOutputFields execute就是join的核心逻辑了，这里调用了hashJoin JoinBolt.hashJoin storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/bolt/JoinBolt.java protected JoinAccumulator hashJoin(List<Tuple> tuples) { clearHashedInputs(); JoinAccumulator joinCriteria.get(streamName), finalJoin); } ++i; } return probe; } hashJoin
80040发布于 2018-10-26 - 来自专栏木鸟杂记
Facebook Velox 运行机制全面解析
以 HashJoin 为例，Task 在切分 PlanTree 时，会将逻辑上的一个 HashJoin 算子，转化成物理上的一对算子：HashProbe 和 HashJoin，并且使用异步机制进行通知： 在 HashJoin 完成后，通知 HashProbe 所在 Pipeline 继续执行，在此之前，后者是阻塞等待的。
1.3K20编辑于 2023-09-18 - 来自专栏码字搬砖
SparkSQL Join的源码分析
use hash join if (joinType == JoinType.INNER || joinType == JoinType.CROSS) { HashJoin.doJoin Hash Join实现 Hash Join的实现主要在HashJoin类中。 构建Hash表：将构建侧的数据按照Join键构建Hash表 Probe阶段：将Probe侧的数据按照Join键进行查找 连接操作：根据Join类型（内连接、外连接等）进行相应的连接操作 object HashJoin
21400编辑于 2025-05-16 - 来自专栏腾讯数据库技术
分析型数据库之MonetDB
5.3 cache-CONSCIOUS JOINS 对于两表等值连接，通常采用的方法是HashJoin。 MonetDB对HashJoin进行了较大的改造（称之为radix-partitioned hash-join），充分考虑了CPU cache，通过降低cache与内存的交换，达到提升性能的目的。 然后L和R的对应cluster再执行HashJoin。这样有效避免了内存抖动（cache thrashing）。
3.9K62发布于 2019-11-08 - 来自专栏Postgresql源码分析
Postgresql源码（64）查询执行——子模块Executor（2）执行前的数据结构和执行过程
具体在这个执行计划中： 从hashjoin的结果中按顺序那一条（outer表） 用这一条去indexscan找能连上的（去inner表上索引扫描） 返回一条结果 执行过程 用Outerplan从驱动表里面拿一条 hashjoin会seqscan扫左表，同时把右表创建成一个哈希表（会带着过滤条件，并不是把所有元组都建到哈希表里面） 从左表中拿一条 用这一条去哈希表里面查询，如果能连上就返回一条 执行过程：
98910编辑于 2022-08-03
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