CN114817402A - 分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,涉及分布式数据库优化领域;根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本;根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作。
Description
技术领域
本发明公开一种方法,涉及分布式数据库优化领域,具体地说是分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法。
背景技术
分布式关系型数据库,针对可扩展,强一致和高可靠等特性而设计。可扩展性表现在:分布式数据库采用完全去中心化架构,集群中各个节点的地位完全对等,server端对外提供标准SQL接口,接入节点把SQL计划转换为对应的KV操作,并且在必要时将该操作发送至其它节点进行处理。
但分布式关系型数据库在多region的部署场景下,一般跨region的网络延迟较高,在一些读写场景下容易出现性能问题。
发明内容
本发明针对现有技术的问题,提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,通过对分布式数据库的多region的支持,自定义数据的放置策略,适配上层应用的业务类型,在TP和AP混合的场景下能够保证较好的性能。TP场景为OLTP,联机事务处理,查询简单,有比较频繁数据修改操作的场景。AP场景为OLAP联机分析处理,几乎无数据修改操作,查询涉及数据量大的场景。
本发明提出的具体方案是:
本发明提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本;
根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作。
进一步,所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法中对分布式数据库表执行region下insert语句操作时,转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行kv插入操作。
进一步,所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法中进行kv插入操作,包括:
获取kv中的key包含的Range范围,根据Range范围获得Range的leader副本所在数据库节点,将kv插入操作信息下发至所述数据库节点执行。
进一步,所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法中对分布式数据库表执行region下查询操作时,转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行查询操作。
进一步,所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法中所述进行查询操作,包括:
若查询SQL的谓词使用唯一索引列,则判断查询操作为精确命中查询,
根据分布式数据库表的Range副本所在region的数量,构建相应数量的精确key值并行向region内下包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点下发查询操作。
进一步,所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法中对分布式数据库表执行region下离线分析操作时,转换为对相应region下包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行分布式计算分析操作。
本发明还提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化系统,包括配置模块和优化执行模块,
配置模块根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本;
优化执行模块根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作。
本发明还提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化装置,包括:至少一个存储器和至少一个处理器;
所述至少一个存储器,用于存储机器可读程序;
所述至少一个处理器,用于调用所述机器可读程序,执行所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法。
本发明的有益之处是:
本发明提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,基于kv存储模式下的分布式数据库,自定义数据库表的Range副本在region的放置策略,应对多region的集群部署场景实现了对SQL执行的优化处理,在region之间网络延时较高的情况下能够保证用户的某些SQL执行性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是应用本发明方法部署多region场景数据库表的副本的示意图。
具体实施方式
Range:kv存储模式下的分布式数据库的数据的划分范围。
kv:key-value,键值对,表示存储中的一行记录。
Raft:共识算法,保证多副本同步和一致性。
replica:数据副本。
Shuffle:数据的重分布。
CBO:SQL基于成本的优化。
RBO:SQL基于规则的优化。
union:关系运算,并。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
本发明提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本;
根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作。
应用本发明方法可以根据实际的场景可以灵活地配置副本策略,根据副本的配置策略可以极大地优化在跨region网络延迟场景下地读写性能。
具体应用中,在本发明方法的一些实施例中,如基于RocksDB的kv存储模式下的分布式数据库,进行多region部署场景下的SQL执行优化时,根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本,
其中副本策略定义数据库表的副本数量,受约束的region名称,并在集群部署的时候给每个单点的数据库服务进程附加region的标签,
参考图1,一个多region场景下的5节点集群,一个region在实际场景中表示一个地区,每个region中可包含一到多个数据库节点,在图中表X的副本数为3,该表的全部数据包含在Range1-Range3当中,可以从图中看出,region1配置为全量数据区域,可用以下规则描述表X的副本分布:
Replicas(Table(X))=3;
Table(X)={Range1,Range2,Range3},Range1={+region1,+region3},Range2={+region1,+region2},Range3={+region1,region3},Table(X)={+region3}。
根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作,其中对表X执行insert语句操作时,转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行kv插入操作,
进一步地,计算该kv中的key命中的Range范围,如果命中Range1,那么会从元数据缓存中,即指Range信息的缓存中找出Range1的leader副本所在数据库节点,然后将kv的插入操作下发至该数据库节点执行。由于Raft协议需要过半数副本一致才返回ok,如图1,Range1的leader副本位于region1,该kv写入leader副本后,还将数据日志发送至region1的Range1-replica1和region3的Range1-replica2,由于Raft Group数量为3,因此只要任意一个follower副本返回日志写入ok之后,该insert操作才真正完成。
在该副本的region策略下,表X的所有Range的副本在每一个region上都至少有两个,向该表插入数据时的延迟不会受跨region的网络影响,提高了insert的执行性能。
进一步,所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法中对分布式数据库表执行region下查询操作时,转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行查询操作。
其中所述进行查询操作,包括:
若查询SQL的谓词使用唯一索引列,则判断查询操作为精确命中查询,
根据分布式数据库表的Range副本所在region的数量,构建相应数量的精确key值并行向region内下包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点下发查询操作。查询操作会转换为key的get操作。其中如果该数据库表的region数量为n时,则构建n个精确的key值进行查询,触发数据库RBO和CBO相关的region优化规则,把该执行计划转换为一个类似union的操作,n的key并行向n个region下发查询操作,当该union操作返回一条数据时,查询成功,如果命中的该行数据在本region,那么得到优化效果。
进一步地,当数据库表的连接键为外表的唯一索引列时,可使用类似上述查询操作中精确查询的优化方式,如果触发多region的查询优化规则,将内表查询到的数据根据连接键计算出查询外表的key值,根据region的数量下发n个key的查询,完成一次join操作,单次join操作如果匹配则只返回一行记录,如果命中值在本region,便取得优化效果。
进一步,所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法中对分布式数据库表执行region下离线分析操作时,转换为对相应region下包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行分布式计算分析操作。其中在离线分析场景下,一般是对历史数据进行分析,因此没有读一致性的要求,如图1所示,如果对表X进行分析操作,在region1上有表X的所有数据的副本,因此执行计划被限定到该region,并利用该region的所有数据库节点进行分布式计算,同样计算过程中的数据shuffle不会出现跨region传输的情况。
在实际部署场景中,可以根据业务需求进行相关的副本策略定制,指定网络延迟小的一个或多个region为分布式计算的范围,提升离线分析的性能。
本发明还提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化系统,包括配置模块和优化执行模块,
配置模块根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本;
优化执行模块根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作。
上述系统内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
同样地,本发明系统基于kv存储模式下的分布式数据库,自定义数据库表的Range副本在region的放置策略,应对多region的集群部署场景实现了对SQL执行的优化处理,在region之间网络延时较高的情况下能够保证用户的某些SQL执行性能。
本发明还提供分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化装置,包括:至少一个存储器和至少一个处理器;
所述至少一个存储器,用于存储机器可读程序;
所述至少一个处理器,用于调用所述机器可读程序,执行所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法。
上述装置内的处理器信息交互、执行可读程序过程等内容,由于与本发明方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
同样地,本发明装置基于kv存储模式下的分布式数据库,自定义数据库表的Range副本在region的放置策略,应对多region的集群部署场景实现了对SQL执行的优化处理,在region之间网络延时较高的情况下能够保证用户的某些SQL执行性能。
需要说明的是,上述各流程和各装置结构中不是所有的步骤和模块都是必须的,可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的,可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构,也可以是逻辑结构,即,有些模块可能由同一物理实体实现,或者,有些模块可能分由多个物理实体实现,或者,可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例,本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换,均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (8)
1.分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,其特征是根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本;
根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作。
2.根据权利要求1所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,其特征是对分布式数据库表执行region下insert语句操作时,转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行kv插入操作。
3.根据权利要求2所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,其特征是进行kv插入操作,包括:
获取kv中的key包含的Range范围,根据Range范围获得Range的leader副本所在数据库节点,将kv插入操作信息下发至所述数据库节点执行。
4.根据权利要求1所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,其特征是对分布式数据库表执行region下查询操作时,转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行查询操作。
5.根据权利要求4所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,其特征是所述进行查询操作,包括:
若查询SQL的谓词使用唯一索引列,则判断查询操作为精确命中查询,
根据分布式数据库表的Range副本所在region的数量,构建相应数量的精确key值并行向region内下包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点下发查询操作。
6.根据权利要求1所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法,其特征是对分布式数据库表执行region下离线分析操作时,转换为对相应region下包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行分布式计算分析操作。
7.分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化系统,其特征是包括配置模块和优化执行模块,
配置模块根据kv存储模式下的分布式数据库,配置分布式数据库表的Range副本策略,根据Range副本策略部署分布式数据库表在多region场景下的Range副本分布:每个region包含至少一个数据库节点,每个数据库节点根据Range副本策略部署分布式数据库表的Range副本;
优化执行模块根据分布式数据库表在多region场景下的副本分布,对分布式数据库表执行region下相应操作时转换为包含分布式数据库表的Range副本的分布式数据库节点进行相关操作。
8.分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化装置,其特征是包括:至少一个存储器和至少一个处理器;
所述至少一个存储器,用于存储机器可读程序;
所述至少一个处理器,用于调用所述机器可读程序,执行权利要求1至6中任一项所述的分布式数据库于多region部署场景下的SQL执行优化方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116610756A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 山东浪潮数据库技术有限公司 | 一种分布式数据库自适应副本选择方法及装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130282650A1 (en) * | 2012-04-18 | 2013-10-24 | Renmin University Of China | OLAP Query Processing Method Oriented to Database and HADOOP Hybrid Platform |
CN103984737A (zh) * | 2014-05-22 | 2014-08-13 | 武汉大学 | 一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法 |
WO2019189962A1 (ko) * | 2018-03-27 | 2019-10-03 | 주식회사 리얼타임테크 | 분산 데이터베이스에서의 복제본이 존재하는 데이터에 대한 질의 병렬화 방법 |
US20190370372A1 (en) * | 2018-06-01 | 2019-12-05 | International Business Machines Corporation | Predictive Data Distribution for Parallel Databases to Optimize Storage and Query Performance |
CN111163120A (zh) * | 2018-11-08 | 2020-05-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 分布式数据库的数据存储传输方法和装置以及存储介质 |
CN111259062A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-09 | 山东汇贸电子口岸有限公司 | 一种能够保证分布式数据库全表查询语句结果集顺序的方法和装置 |
US20200226146A1 (en) * | 2019-01-16 | 2020-07-16 | Walmart Apollo, Llc | System and method for high-availability in a distributed computing environment including multiple availability zones |
-
2022
- 2022-04-25 CN CN202210437787.2A patent/CN114817402B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130282650A1 (en) * | 2012-04-18 | 2013-10-24 | Renmin University Of China | OLAP Query Processing Method Oriented to Database and HADOOP Hybrid Platform |
CN103984737A (zh) * | 2014-05-22 | 2014-08-13 | 武汉大学 | 一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法 |
WO2019189962A1 (ko) * | 2018-03-27 | 2019-10-03 | 주식회사 리얼타임테크 | 분산 데이터베이스에서의 복제본이 존재하는 데이터에 대한 질의 병렬화 방법 |
US20190370372A1 (en) * | 2018-06-01 | 2019-12-05 | International Business Machines Corporation | Predictive Data Distribution for Parallel Databases to Optimize Storage and Query Performance |
CN111163120A (zh) * | 2018-11-08 | 2020-05-15 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 分布式数据库的数据存储传输方法和装置以及存储介质 |
US20200226146A1 (en) * | 2019-01-16 | 2020-07-16 | Walmart Apollo, Llc | System and method for high-availability in a distributed computing environment including multiple availability zones |
CN111259062A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-09 | 山东汇贸电子口岸有限公司 | 一种能够保证分布式数据库全表查询语句结果集顺序的方法和装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
TIDB_PINGCAP: "流量和延迟减半!挑战分布式数据库 TiDB 跨数据中心难题", pages 2 - 3, Retrieved from the Internet <URL:http://t.csdnimg.cn/Rlajh> * |
不如敲代码: "TiDB分布式数据库学习笔记", pages 2 - 7, Retrieved from the Internet <URL:http://t.csdnimg.cn/PhVOL> * |
王雷;陶伟;: "一种数据密集型应用的数据副本管理策略", 计算机系统应用, no. 12, 15 December 2012 (2012-12-15) * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116610756A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 山东浪潮数据库技术有限公司 | 一种分布式数据库自适应副本选择方法及装置 |
CN116610756B (zh) * | 2023-07-17 | 2024-03-08 | 山东浪潮数据库技术有限公司 | 一种分布式数据库自适应副本选择方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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TA01 | Transfer of patent application right | ||
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Effective date of registration: 20221205 Address after: Room 305-22, Building 2, No. 1158 Zhangdong Road and No. 1059 Dangui Road, China (Shanghai) Pilot Free Trade Zone, Pudong New Area, Shanghai, 200120 Applicant after: Shanghai Yunxi Technology Co.,Ltd. Address before: Building S02, 1036 Gaoxin Langchao Road, Jinan, Shandong 250100 Applicant before: Shandong Inspur Scientific Research Institute Co.,Ltd. |
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GR01 | Patent grant | ||
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