Databricks Lakehouse

Databricks Lakehouse
《Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics》 CIDR21'   整片文章讲的比较宽泛。   Introduction 第一代数仓：结构化数据，用于决策支持和BI。 第二代数仓：解决存储和计算资源耦合、无弹性、非结构化数据激增等问题，采用了data lakes方案，采用开放格式，数据存储到分布式文件系统，主要代表是Hadoop运动。 第三代数仓，2015年...
2021年02月14日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 124 次 阅读全文

Snowflake Elastic Data Warehouse

Snowflake Elastic Data Warehouse
《The Snowflake Elastic Data Warehouse》 SIGMOD 16' Snowflake具备如下的特点： 纯粹的SaaS体验：用户将数据放到云上，然后可以通过snowflake对他们的数据进行查询。 关系型：支持SQL和ACID 办结构化：内置函数和SQL扩展来支持对半结构化数据的访问，自动schema discovery和列式存储 弹性：存储和计算资源可以独立无缝弹性，不影响数据可用性和当前查询性能 高可用：容忍node、cluster和data cent宕机...
2021年02月14日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 178 次 阅读全文

How to Architect a Query Compiler Revisited

How to Architect a Query Compiler Revisited
How to Architect a Query Compiler, Revisited》 SIGMOD'168 数据库执行一个查询的流程包括前端语法解析、优化器以及后端解释执行。语言编译器的流程与之类似，除了最后一步会编译成机器码执行，DBMS一般还是解析执行的。 在相当长一段时间内，硬盘IO是主要的性能瓶颈，计划的解释执行有利于移植，因此将解释执行替换成编译执行没有太大必要。但NVM硬件发展和业务对AP型查询需求增多，使得很多时候查询是...
2021年02月14日 数据库 暂无评论 喜欢 1 阅读 196 次 阅读全文

Orca优化器

Orca优化器
《Orca: A Modular Query Optimizer Architecture for Big Data》 SIGMOD 2014   Orca是Pivotal数据管理系列产品（包括 Pivotal Greenplum Database和Pivotal HAWQ）共用的优化器模块，面向AP负载，整合了当时最新的技术。 Orca的主要特点： Modularity 对元数据和系统描述进行抽象，因此可移植 Extensibility 将所有的查询元素和优化操作当做first class citizen，避免多阶段优化 Multi-core Ready...
2021年02月13日 数据库 暂无评论 喜欢 1 阅读 160 次 阅读全文

关系数据库优化器概述

关系数据库优化器概述
《An Overview of Query Optimization in Relational Systems》PODS 1998, Microsoft Research 优化器的输入是用户查询，负责生成一个高效的执行计划，优化过程是一个比较复杂的过程。 优化器主要包含三个部分： Search Space：搜索空间包含足够好的计划 代价估计：代价估计足够精确 枚举算法：枚举算法要足够高效 System R优化器案例 以System R为例来初步看下优化器的这三部分，通过这一节，对优化器...
2021年02月13日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 175 次 阅读全文

The Columbia Optimizer

The Columbia Optimizer
  《EFFICIENCY IN THE COLUMBIA DATABASE QUERY OPTIMIZER》 1998 这是Portland State University的硕士论文，作者是YONGWEN XU，相比Cascades论文的跳跃和晦涩，这篇可以说是很良心了。 Motivation 当时背景下，优化器仍然是值得研究的方向，尤其是在Decision Support Systems（DSS）、OLAP、大数据量、复杂对象、新的执行技术如并行和分布式执行等等。 第一代可扩展的优化器包括EXODUS、Starburst...
2021年02月13日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 207 次 阅读全文

The Volcano Optimizer Generator

The Volcano Optimizer Generator
  《The Volcano Optimizer Generator : Extensibility and Efficient Search》1993 论文介绍了在EXODUS之后的一个新的优化器生成器Volcano。 一个好的optimizer generator要满足如下条件： 既能用到Volcano Executor，也能用到已经存在的其他执行器 优化的时间消耗和内存消耗都比较低 能够高效、可扩展地支持物理属性（如sort order、compression） 允许使用启发信息和数据模型语义来引导搜索和剪枝...
2021年02月13日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 183 次 阅读全文

Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst

Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst
      《Extensible/Rule Based Query Rewrite Optimization in Starburst》SIGMOD 1992 这篇文章是介绍Starburst的基于规则的优化器实现框架。 背景 很多业务的SQL语句或类SQL语句，尤其是中间件软件自动生成的SQL语句，主要面向业务模型，如果不做query rewrite，可能执行非常慢。 例如： 12345678 DISTINCT PFROM Patient p IN Patient_S...
2021年02月13日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 120 次 阅读全文

Grammar-like Functional Rules - for Representing Query Optimization Alternatives

Grammar-like Functional Rules - for Representing Query Optimization Alternatives
  《Grammar-like Functional Rules - for Representing Query Optimization Alternatives》 SIGMOD 1988 概述 优化器如果要做到可扩展，则要求执行计划的变换策略需要作为数据而不是代码存在。本质上优化器就是一个专家系统，使用strategy rules将一个查询计划变成另一个等价的更好的计划。这种灵活可扩展带来一个问题是 不够高效：在任意一步，都需要检查很多转换规则的使用条件，而且可能有多个规...
2021年02月13日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 153 次 阅读全文

Access Path Selection in a RDBMS

Access Path Selection in a RDBMS
《Access Path Selection in a Relational Database Management System》 1979   SQL语句处理的四个阶段：Parsing, Optimization, Code Generation, Execution。 query block: 由select from where表达的查询块。   单表查询 代价 Access Path Cost公式： cost = page fetches + w * (RSI calls)，其中rsi for system R storage interface。 公式是IO代价（主要是读取页面）和CPU代价（System R...
2021年02月13日 数据库 暂无评论 喜欢 0 阅读 121 次 阅读全文