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文章作者: 吴少杰
编辑整理:Hoh Xil
内容来源:作者授权
出品社区:DataFun
注:欢迎转载,转载请注明出处
Phoenix 索引不支持全文检索,我们需要修改源码达到这一目的。添加全文检索的前提是我们需要了解当前索引创建、维护的机制。今天将带大家,逐步探索 Phoenix 原生索引的源码。
第一章
根据之前对 Phoenix 源码简略了解的经验来看,每一个 DDL/DML 等语句都会通过一个 XXXCompiler 类编译成一个 MutationPlan ,创建索引的逻辑在:
org.apache.phoenix.compile.CreateIndexCompiler
分析这段代码之后,有以下结论:
-
“create.getIndexType() == IndexType.LOCAL” 这段代码主要用来校验,可忽略,不再深入研究。
-
“for (int i = 0; i < splits.length; i++) ” 这段代码是有关 split 的逻辑,目前不用深入研究。
-
compile 函数最后返回了一个 BaseMutationPlan 类,这是最终的可执行计划,创建索引的逻辑在这里。
BaseMutationPlan 是最终可执行的执行计划,execute 函数最终创建索引,源码如下:
@Override
public MutationState execute() throws SQLException {
return client.createIndex(create, splits);
}
逻辑非常简单,就是调用 client 的 createIndex ,client 是根据当前连接创建的 MetaDataClient 类。createIndex 源码如下:
**
* Create an index table by morphing the CreateIndexStatement into a CreateTableStatement and calling
* MetaDataClient.createTable. In doing so, we perform the following translations:
* 1) Change the type of any columns being indexed to types that support null if the column is nullable.
* For example, a BIGINT type would be coerced to a DECIMAL type, since a DECIMAL type supports null
* when it's in the row key while a BIGINT does not.
* 2) Append any row key column from the data table that is not in the indexed column list. Our indexes
* rely on having a 1:1 correspondence between the index and data rows.
* 3) Change the name of the columns to include the column family. For example, if you have a column
* named "B" in a column family named "A", the indexed column name will be "A:B". This makes it easy
* to translate the column references in a query to the correct column references in an index table
* regardless of whether the column reference is prefixed with the column family name or not. It also
* has the side benefit of allowing the same named column in different column families to both be
* listed as an index column.
* @param statement
* @param splits
* @return MutationState from population of index table from data table
* @throws SQLException
*/
public MutationState createIndex(CreateIndexStatement statement, byte[][] splits) throws SQLException
通过这段注释我们知道,其实创建一个索引,就是通过 CreateTableStatement 来实现的,这期间有以下三个转换:
-
把索引字段转换成支持 null 值的类型。比如会把 bigint 转换成 decimal 。
-
把数据表的 row key 字段添加到索引字段列表。索引的数据与源表数据是1:1的关系
-
修改索引字段名包含列簇名。索引名的格式就是:
columnFamilyName:columnName
比如列簇 A 里面有一个 B 字段,那么索引列的名称就是 “A:B” 。主要是为了引用方便和防止同名。
这个函数逻辑很复杂,我们先往下继续看,不过多涉及细节,先梳理其结构。不过这些忽略的代码,应该就是实现上面3点的。
我们来看 createIndex 的 return ,这里又调用了一个函数 : buildIndex 。
buildIndex 的代码也比较长,其中一个比较重要的代码逻辑如下:
MutationPlan mutationPlan = getMutationPlanForBuildingIndex(index, dataTableRef);
getMutationPlanForBuildingIndex 源码如下:
private MutationPlan getMutationPlanForBuildingIndex(PTable index, TableRef dataTableRef) throws SQLException {
MutationPlan mutationPlan;
if (index.getIndexType() == IndexType.LOCAL) {
PostLocalIndexDDLCompiler compiler =
new PostLocalIndexDDLCompiler(connection, getFullTableName(dataTableRef));
mutationPlan = compiler.compile(index);
} else {
PostIndexDDLCompiler compiler = new PostIndexDDLCompiler(connection, dataTableRef);
mutationPlan = compiler.compile(index);
}
return mutationPlan;
}
为了简化分析流程,我们不分析 local 的索引。这段代码其实就是创建了一个 PostIndexDDLCompiler 类。
/**
* Class that compiles plan to generate initial data values after a DDL command for
* index table.
*/
public class PostIndexDDLCompiler
官方注释也讲解的很清楚了,这个执行计划是为了给索引表生成初始化数据。其实创建索引分两步,第一步向系统表插入索引的元数据信息,第二步根据索引元数据生成索引数据。PostIndexDDLCompiler 就是用来生成初始化数据的。
StringBuilder updateStmtStr = new StringBuilder();
updateStmtStr.append("UPSERT /*+ NO_INDEX */ INTO ").append(schemaName.length() == 0 ? "" : '"' + schemaName + "\".").append('"').append(tableName).append("\"(")
.append(indexColumns).append(") ");
final StringBuilder selectQueryBuilder = new StringBuilder();
selectQueryBuilder.append(" SELECT ").append(dataColumns).append(" FROM ")
.append(schemaName.length() == 0 ? "" : '"' + schemaName + "\".").append('"').append(dataTable.getTableName().getString()).append('"');
this.selectQuery = selectQueryBuilder.toString();
updateStmtStr.append(this.selectQuery);
try (final PhoenixStatement statement = new PhoenixStatement(connection)) {
DelegateMutationPlan delegate = new DelegateMutationPlan(statement.compileMutation(updateStmtStr.toString())) {
@Override
public MutationState execute() throws SQLException {
connection.getMutationState().commitDDLFence(dataTable);
return super.execute();
}
};
return delegate;
}
根据经验,我们还是只看 compile 函数,上面是 compile 函数的重点逻辑,其实就是生成了一个 upsert select 的 SQL ,然后执行。
我们在回到 buildIndex 的主逻辑,简单来看就是执行完生成索引数据的 sql 之后,通过 alterIndex 命令修改索引的状态为 PIndexState.ACTIVE 。当然了,还有设置 Scan 的时间范围等其他逻辑,这里也先不深入研究了。
那我们就总结一下创建索引的过程,大概分两步:
-
根据语句创建索引元数据信息,然后插入 Phoenix 系统表。
-
根据元数据信息,生成初始化索引数据的逻辑。
如果要增加全文检索的类型,创建索引时需要哪些逻辑呢?
-
扩展索引类型。这样“全文索引”类型就会插入到 Phoenix 系统表。
-
将全文检索的参数保存到 Phoenix 系统表,如果 Phoenix 系统表不支持,则需要对其进行扩展。作者计划用 Solr 作为全文检索的引擎,那么 Solr 的连接信息就需要保存。
-
增加初始化索引数据的逻辑。需要读取源表索引列的数据,将其插入到全文检索引擎中,比如 Solr 或 ElasticSearch 。
那么是不是增加全文检索的类型,到此就结束了呢?远不止。这里只是大概分析了创建索引的过程,创建之后该如何根据数据的增、删、改自动维护全文检索的数据也是难题。
另外,如何扩展当前的 DDL 语句也是问题,比如目前的创建索引的语法如下:
简单来看有两种方案增加全文检索类型,第一个就是扩展 DDL 语法,使其在 local 的基础之上增加 solr ;第二个就是把索引的类型保存到 indexOptions 中。具体选择哪种方案就后面再深入研究了。
到此为止,我们就初步分析了索引创建的过程,后续会继续研究其他相关的逻辑。这里也只是抛砖引玉,如果大家有其他好的方案,欢迎留言讨论。
第二章
上一章我们简要分析了索引的创建流程,本章节分析全局索引写的时序和逻辑。
在引用的文章 《 Phoenix重磅 | Phoenix(云HBase SQL)核心功能原理及应用场景介绍 》 中有提到,全局索引的维护分为两类:Multable 表、Immutable 表。Mutable 表全局索引在 HBase 的 RegionServer 完成,其实就是通过 HBase 的 Coprocessor 实现,是异步的;Immutable 表是在客户端完成,也就是写数据的同时写入索引。
那我们寻找 Phoenix 索引维护的源码时,就要从 Coprocessor 入手,也就是继承并实现 Coprocessor 的类。根据包名和继承关系,我们找到了类:
org.apache.phoenix.hbase.index.Indexer
/**
* Do all the work of managing index updates from a single coprocessor. All Puts/Delets are passed
* to an {@link IndexBuilder} to determine the actual updates to make.
* <p>
* If the WAL is enabled, these updates are then added to the WALEdit and attempted to be written to
* the WAL after the WALEdit has been saved. If any of the index updates fail, this server is
* immediately terminated and we rely on WAL replay to attempt the index updates again (see
* {@link #preWALRestore(ObserverContext, HRegionInfo, HLogKey, WALEdit)}).
* <p>
* If the WAL is disabled, the updates are attempted immediately. No consistency guarantees are made
* if the WAL is disabled - some or none of the index updates may be successful. All updates in a
* single batch must have the same durability level - either everything gets written to the WAL or
* nothing does. Currently, we do not support mixed-durability updates within a single batch. If you
* want to have different durability levels, you only need to split the updates into two different
* batches.
* <p>
* We don't need to implement {@link #postPut(ObserverContext, Put, WALEdit, Durability)} and
* {@link #postDelete(ObserverContext, Delete, WALEdit, Durability)} hooks because
* Phoenix always does batch mutations.
* <p>
*/
public class Indexer extends BaseRegionObserver
简单分析这个类的注释,就得知 Indexer 拦截数据的写入和删除,然后将先关数据传值给 IndexBuilder 类来完成实际的索引更新;Indexer 只拦截了批量提交的数据更新操作。
@Override
public void start(CoprocessorEnvironment e) throws IOException
@Override
public void stop(CoprocessorEnvironment e) throws IOException
/**
* We use an Increment to serialize the ON DUPLICATE KEY clause so that the HBase plumbing
* sets up the necessary locks and mvcc to allow an atomic update. The Increment is not a
* real increment, though, it's really more of a Put. We translate the Increment into a
* list of mutations, at most a single Put and Delete that are the changes upon executing
* the list of ON DUPLICATE KEY clauses for this row.
*/
@Override
public Result preIncrementAfterRowLock(final ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e,
final Increment inc)
@Override
public void preBatchMutate(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c,
MiniBatchOperationInProgress<Mutation> miniBatchOp)
@Override
public void postBatchMutateIndispensably(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c,
MiniBatchOperationInProgress<Mutation> miniBatchOp, final boolean success)
@Override
public void postOpen(final ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c)
@Override
public void preWALRestore(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> env, HRegionInfo info,
HLogKey logKey, WALEdit logEdit) throws IOException
/**
* Create a custom {@link InternalScanner} for a compaction that tracks the versions of rows that
* are removed so we can clean then up from the the index table(s).
* <p>
* This is not yet implemented - its not clear if we should even mess around with the Index table
* for these rows as those points still existed. TODO: v2 of indexing
*/
@Override
public InternalScanner preCompactScannerOpen(final ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c,
final Store store, final List<? extends KeyValueScanner> scanners, final ScanType scanType,
final long earliestPutTs, final InternalScanner s) throws IOException
分析其实现的 Coprocessor 各个函数,排除掉不重要的函数,我们着重分析 preBatchMutate:
这段代码比较简单,重要的逻辑都在
preBatchMutateWithExceptions 函数中。
preBatchMutateWithExceptions 代码比较多,不再具体分析,但我们要特别关注代码中对 builder 对象的相关调用,因为这个类的类型是 IndexBuildManager ,所有索引维护的操作都由其完成。
/**
* Manage the building of index updates from primary table updates.
*/
public class IndexBuildManager implements Stoppable
private final IndexBuilder delegate;
这个类有一个很重要的变量:delegate 。所有索引维护的具体实现又转发给了 delegate 。
/**
* Interface to build updates ({@link Mutation}s) to the index tables, based on the primary table
* updates.
* <p>
* Either all the index updates will be applied to all tables or the primary table will kill itself
* and will attempt to replay the index edits through the WAL replay mechanism.
*/
public interface IndexBuilder extends Stoppable
根据其定义,getIndexUpdate 函数完成最终的索引维护
/**
* Your opportunity to update any/all index tables based on the update of the primary table row.
* Its up to your implementation to ensure that timestamps match between the primary and index
* tables.
* <p>
* The mutation is a generic mutation (not a {@link Put} or a {@link Delete}), as it actually
* corresponds to a batch update. Its important to note that {@link Put}s always go through the
* batch update code path, so a single {@link Put} will come through here and update the primary
* table as the only update in the mutation.
* <p>
* Implementers must ensure that this method is thread-safe - it could (and probably will) be
* called concurrently for different mutations, which may or may not be part of the same batch.
* @param mutation update to the primary table to be indexed.
* @param context index meta data for the mutation
* @return a Map of the mutations to make -> target index table name
* @throws IOException on failure
*/
public Collection<Pair<Mutation, byte[]>> getIndexUpdate(Mutation mutation, IndexMetaData context) throws IOException;
我们在回到 preBatchMutateWithExceptions 这个函数,找到 getIndexUpdate 调用的地方。
“index update count” 这段英文消息,也更加证实了我们的分析,getIndexUpdate 函数维护了最终的索引数据。
delegate 最终由哪个类实现呢?
private static IndexBuilder getIndexBuilder(RegionCoprocessorEnvironment e) throws IOException {
Configuration conf = e.getConfiguration();
Class<? extends IndexBuilder> builderClass =
conf.getClass(Indexer.INDEX_BUILDER_CONF_KEY, null, IndexBuilder.class);
try {
IndexBuilder builder = builderClass.newInstance();
builder.setup(e);
return builder;
} catch (InstantiationException e1) {
throw new IOException("Couldn't instantiate index builder:" + builderClass
+ ", disabling indexing on table " + e.getRegion().getTableDesc().getNameAsString());
} catch (IllegalAccessException e1) {
throw new IOException("Couldn't instantiate index builder:" + builderClass
+ ", disabling indexing on table " + e.getRegion().getTableDesc().getNameAsString());
}
}
这段代码由显示 “index.builder” 这个参数指定,我们看一下建表的参数:
很明显 delegate 的实际类型就是:
org.apache.phoenix.index.PhoenixIndexBuilder
其实分析到这里我们就不再深入研究,结合上一篇文章,我们简要总结一下索引创建和维护的过程:
-
创建索引元数据,插入系统表
-
根据索引元数据,构造当前数据的索引数据
-
通过 Coprocessor 拦截源表的数据变更,维护索引表数据。
当然上面三个步骤是非常简化的,还要很多细节没有理清,但这并不妨碍我们实现基于 Solr 或 ElasticSearch 的全文索引。
最后贴一张引用的图,作为此次分析的结束。
第三章
前两章我们分析了索引的创建和维护过程,后面我们会简要分析一下索引的使用,而在这之前需要先分析一下 PhoenixSQL 编译的过程。
与大部分的 SQL 引擎一样,Phoenix 也是用 ANTLR
https://www.antlr.org
实现 SQL 编译的,那我们就要简要分析一下 PhoenixSQL.g 这个文件。
grammar PhoenixSQL;
tokens {}
@parser::header {}
@lexer::header {}
@parser::members {}
@rulecatch {}
@lexer::members {}
nextStatement returns [BindableStatement ret]
......
HINT_START: '/*+' ;
....
fragment
FIELDCHAR
......
其中有几个地方需要注意:
-
tokens 。定义关键字。如果我们在 local 的基础上新增 full text 类型的索引,就需要在这里提前定义好。
-
@parser::header、@lexer::header。在生成对应的类中,自动带上这些包路径。其实就是定义最终生成的 java 文件的头
-
@parser::members、@lexer::members。其实就是扩展最终生成的parser类,简单来说就是在 java 文件中,插入一段代码
-
@rulecatch。定义语法解析异常时的规则,根据文件定义,Phoenix选择直接抛出异常。
剩余部分就是定义 DSL 语法和词法。
根据 antlr 语法,这个文件会生成:
PhoenixSQL.tokens/PhoenixSQLLexer/PhoenixSQLParser
我们需要知道这三个类在哪里被使用,才方便找到客户端提供的 SQL 在哪里编译。当然了,直接 debug 其他类 ( 比如 PhoenixStatement ) 也是可以跟踪到的。
<plugin>
<groupId>org.antlr</groupId>
<artifactId>antlr3-maven-plugin</artifactId>
<version>3.5.2</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>antlr</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
<configuration>
<outputDirectory>${antlr-output.dir}/org/apache/phoenix/parse</outputDirectory>
</configuration>
</plugin>
<antlr-output.dir>target/generated-sources/antlr3</antlr-output.dir>
根据 POM 文件的 plugin 可以得知,编译后的文件在 target
target/generated-sources/antlr3 目录。感兴趣的读者可以看一下这三个类的结构,我们就不再过多介绍。
经过全文检索,我们找到 PhoenixSQLParser 创建的地方:
org.apache.phoenix.parse.SQLParser
parser = new PhoenixSQLParser(cts);
parser.setParseNodeFactory(factory);
SQLParser 构造函数中,这段代码还是比较重要的。这里设置了一个 factory 变量。下面是这个变量的类型和定义,
/**
*
* Factory used by parser to construct object model while parsing a SQL statement
*
*
* @since 0.1
*/
public class ParseNodeFactory
根据注释我们知道,它是把 SQL 语句转化为模型对象的。
// Parse a create index statement.
create_index_node returns [CreateIndexStatement ret]
: CREATE l=LOCAL? INDEX (IF NOT ex=EXISTS)? i=index_name ON t=from_table_name
(LPAREN ik=ik_constraint RPAREN)
(INCLUDE (LPAREN icrefs=column_names RPAREN))?
(async=ASYNC)?
(p=fam_properties)?
(SPLIT ON v=value_expression_list)?
{ret = factory.createIndex(i, factory.namedTable(null,t), ik, icrefs, v, p, ex!=null, l==null ? IndexType.getDefault() : IndexType.LOCAL, async != null, getBindCount(), new HashMap<String, UDFParseNode>(udfParseNodes)); }
;
上面是 create_index_node的antlr 定义语句,简单来看就是解析完语法之后,调用 factory.createIndex 创建并返回一个 CreateIndexStatement 。这样我们的 create index 语句就被 ParseNodeFactory 转化成了 CreateIndexStatement 对象。
如果我们要增加全文索引,就需要修改这个定义语句的。比如在 LOCAL 的地方添加 FULL TEXT ,在 SPLIT 后面添加 Solr 或 ElasticSearch 的连接属性等参数。同时修改 factory.createIndex 方法,接收这些参数。
编译后的 create_index_node 函数代码还是很长的,我们只看最后的返回逻辑,可以发现,跟预期的一样。
下面是创建索引的语法树,大家可以提前熟悉一下,后面会修改这个语法。
SQL 解析编译的过程,相信大家已经有了简单的了解。下面就要研究 SQLParser 的初始化和创建的过程。
还是全文检索 SQLParser ,这样虽然比较笨,但还是非常直观的。细心的读者会发现,有很多地方会调用 SQLParser ,而且不同的场景会调用不同的方法。这就说明,Phoenix 在编译 SQL 时,会大概判断一下当前的 SQL 类型,DDL/DML 还是其他。
由于 SQLParser 使用的地方太多,如果一个个跟踪研究,过于繁琐。我们会转换一下思路,从源头开始,也就是编译 PreparedStatement 的地方,后面将会介绍。
第四章
上一章我们自底向上简要分析了 SQL 编译的过程,这一章从 Driver 分析。
用过 JDBC 进行数据库的 CRUD 的读者对:
-
Driver
-
Connection
-
PreperedStatement/Statement
-
ResultSet
一定不陌生,对应的 PhoenixSQL 中也有这些概念。我们会自顶向下逐一分析这些概念。
/**
*
* JDBC Driver implementation of Phoenix for production.
* To use this driver, specify the following URL:
* jdbc:phoenix:<zookeeper quorum server name>;
* Only an embedded driver is currently supported (Phoenix client
* runs in the same JVM as the driver). Connections are lightweight
* and are not pooled. The last part of the URL, the hbase zookeeper
* quorum server name, determines the hbase cluster to which queries
* will be routed.
*
*
* @since 0.1
*/
public final class PhoenixDriver extends PhoenixEmbeddedDriver
/**
*
* Abstract base class for JDBC Driver implementation of Phoenix
*
*
* @since 0.1
*/
@Immutable
public abstract class PhoenixEmbeddedDriver implements Driver, SQLCloseable
PhoenixDriver 就是 Driver 的一个子类,提供了相应的功能实现。不过目前只需要关注 connect 这个方法,它最终返回了一个 PhoenixConnection 。
PhoenixDriver 注释中提到了:
PhoenixConnection
非常轻量级,不需要池化,也就是说可以随便创建连接。关于这一点,不再过多介绍,感兴趣的读者可以自行谷歌。
/**
*
* JDBC Connection implementation of Phoenix. Currently the following are
* supported: - Statement - PreparedStatement The connection may only be used
* with the following options: - ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY -
* Connection.TRANSACTION_READ_COMMITTED
*
*
* @since 0.1
*/
public class PhoenixConnection implements Connection, MetaDataMutated, SQLCloseable
/**
*
* Interface for applying schema mutations to our client-side schema cache
*
*
* @since 0.1
*/
public interface MetaDataMutated {
void addTable(PTable table, long resolvedTime) throws SQLException;
void updateResolvedTimestamp(PTable table, long resolvedTimestamp) throws SQLException;
void removeTable(PName tenantId, String tableName, String parentTableName, long tableTimeStamp) throws SQLException;
void removeColumn(PName tenantId, String tableName, List<PColumn> columnsToRemove, long tableTimeStamp, long tableSeqNum, long resolvedTime) throws SQLException;
void addFunction(PFunction function) throws SQLException;
void removeFunction(PName tenantId, String function, long functionTimeStamp) throws SQLException;
void addSchema(PSchema schema) throws SQLException;
void removeSchema(PSchema schema, long schemaTimeStamp);
}
PhoenixConnection 只关注:
prepareStatement 和 createStatement
根据定义他们分表返回了:
-
PhoenixPreparedStatement
-
PhoenixStatement
分析到这里,还不涉及 SQL 的编译和执行,都是一些对象类型的转换和创建。为了简化分析,下面着重分析 PhoenixStatement 。
/**
*
* JDBC Statement implementation of Phoenix.
* Currently only the following methods are supported:
* - {@link #executeQuery(String)}
* - {@link #executeUpdate(String)}
* - {@link #execute(String)}
* - {@link #getResultSet()}
* - {@link #getUpdateCount()}
* - {@link #close()}
* The Statement only supports the following options:
* - ResultSet.FETCH_FORWARD
* - ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY
* - ResultSet.CLOSE_CURSORS_AT_COMMIT
*
*
* @since 0.1
*/
public class PhoenixStatement implements Statement, SQLCloseable
注释讲的也很清楚,仅支持有限的方法,那么我们分析就有重点了。再加上此次分析的目的,executeQuery 方法就是我们的重中之重了。
@Override
public ResultSet executeQuery(String sql) throws SQLException {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug(LogUtil.addCustomAnnotations("Execute query: " + sql, connection));
}
CompilableStatement stmt = parseStatement(sql);
if (stmt.getOperation().isMutation()) {
throw new ExecuteQueryNotApplicableException(sql);
}
return executeQuery(stmt,createQueryLogger(stmt,sql));
}
executeQuery 逻辑比较简单,就是把SQL字符串编译成了 CompilableStatement ,然后交给另一个 executeQuery 执行。
protected CompilableStatement parseStatement(String sql) throws SQLException {
PhoenixStatementParser parser = null;
try {
parser = new PhoenixStatementParser(sql, new ExecutableNodeFactory());
} catch (IOException e) {
throw ServerUtil.parseServerException(e);
}
CompilableStatement statement = parser.parseStatement();
return statement;
}
parseStatement:
创 建了:PhoenixStatementParser
编译了:SQL 字符串
PhoenixStatementParser 其实是 SQLParser 的子类,其实就调用了 SQLParser 编译了 SQL 。
因为 PhoenixStatementParser 是在 executeQuery 中调用的,所以一定是一个 DML 语句。
/**
* Parses the input as a SQL select or upsert statement.
* @throws SQLException
*/
public BindableStatement parseStatement() throws SQLException {
try {
BindableStatement statement = parser.statement();
return statement;
} catch (RecognitionException e) {
throw PhoenixParserException.newException(e, parser.getTokenNames());
} catch (UnsupportedOperationException e) {
throw new SQLFeatureNotSupportedException(e);
} catch (RuntimeException e) {
if (e.getCause() instanceof SQLException) {
throw (SQLException) e.getCause();
}
throw PhoenixParserException.newException(e, parser.getTokenNames());
}
}
根据其逻辑,可以知道 DML 语句由语法文件中的 statement 定义。至此,SQL 字符串就编译完成,但还没有执行。
private PhoenixResultSet executeQuery(final CompilableStatement stmt,
final boolean doRetryOnMetaNotFoundError, final QueryLogger queryLogger) throws SQLException
根据代码逻辑,我们找到了上面这个方法最终编译、执行了 CompilableStatement 。
继续分析,我们发现 CompilableStatement 被编译成了 QueryPlan ,QueryPlan 被
onnection.getQueryServices().getOptimizer().optimize
优化,根据 QueryPlan 创建了 PhoenixResultSet 。
细心的读者可能要问了,编译后的 SQL 在哪里转化成 HBase 的 Scan 呢?这就要知道 statement 是在哪里翻译的了。通过语法文件可以知道 statement 被 oneStatement 定义,oneStatement 语法图如下:
很明显我们要去查看 select_node 的语法树:
从上图可得知,最终 sql 语法分析后通过 factory.select 进行了语义转换,生成了 SelectStatement 对象。
但这里需要特别注意,fatory 的具体类型。在 parseStatement 函数中,传给 PhoenixStatementParser 的第二个参数是 ExecutableNodeFactory ,这就是 factry 的具体类型,所以 select 的具体实现由 ExecutableNodeFactory 完成。下面是 select 的代码。
@Override
public ExecutableSelectStatement select(TableNode from, HintNode hint, boolean isDistinct, List<AliasedNode> select, ParseNode where,
List<ParseNode> groupBy, ParseNode having, List<OrderByNode> orderBy, LimitNode limit, OffsetNode offset, int bindCount, boolean isAggregate,
boolean hasSequence, List<SelectStatement> selects, Map<String, UDFParseNode> udfParseNodes) {
return new ExecutableSelectStatement(from, hint, isDistinct, select, where, groupBy == null ? Collections.<ParseNode>emptyList() : groupBy,
having, orderBy == null ? Collections.<OrderByNode>emptyList() : orderBy, limit, offset, bindCount, isAggregate, hasSequence, selects == null ? Collections.<SelectStatement>emptyList() : selects, udfParseNodes);
}
也就说编译后 SelectStatement 实际的类型是 ExecutableSelectStatement 。
compilePlan 也是由 ExecutableSelectStatement 实现。
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public QueryPlan compilePlan(PhoenixStatement stmt, Sequence.ValueOp seqAction) throws SQLException {
if(!getUdfParseNodes().isEmpty()) {
stmt.throwIfUnallowedUserDefinedFunctions(getUdfParseNodes());
}
SelectStatement select = SubselectRewriter.flatten(this, stmt.getConnection());
ColumnResolver resolver = FromCompiler.getResolverForQuery(select, stmt.getConnection());
select = StatementNormalizer.normalize(select, resolver);
SelectStatement transformedSelect = SubqueryRewriter.transform(select, resolver, stmt.getConnection());
if (transformedSelect != select) {
resolver = FromCompiler.getResolverForQuery(transformedSelect, stmt.getConnection());
select = StatementNormalizer.normalize(transformedSelect, resolver);
}
QueryPlan plan = new QueryCompiler(stmt, select, resolver, Collections.<PDatum>emptyList(), stmt.getConnection().getIteratorFactory(), new SequenceManager(stmt), true, false, null).compile();
plan.getContext().getSequenceManager().validateSequences(seqAction);
return plan;
}
这段代码非常重要,特别是其中的几个函数:
-
SubselectRewriter.flatten;
-
FromCompiler.getResolverForQuery;
-
SubqueryRewriter.transform。
简单来说这段代码通过 connection 查询了表结构,将表、字段等信息设置到 ExecutableSelectStatement 中。
当然为了简化,也不再深入研究其中的逻辑,只关注下面三段代码:
QueryPlan plan = new QueryCompiler(stmt, select, resolver, Collections.<PDatum>emptyList(), stmt.getConnection().getIteratorFactory(), new SequenceManager(stmt), true, false, null).compile();
plan.getContext().getSequenceManager().validateSequences(seqAction);
return plan;
这段代码表明,最终的 plan 是 QueryCompiler ,且调用了 compile 函数。
通过分析 compile 函数,我们得知,对于简单的 select 查询,最终创建了一个 ScanPlan 。当然了,还有很多其他类型的 plan ,这里选择一个最简单的,感兴趣的读者可以根据自己的实际情况分析其他各种场景。
下面是 ScanPlan 的部分源码。
这里终于出现了我们最期待的 Scan 类型的对象。因为到这里,SQL 字符串就真正的变成了可实际执行的代码了。
这个类的 newIterator 函数要特别关注一下,因为最终由它返回了 ResultIterator ,其实就是对 Scan 的封装。Scan 具体是由 SerialIterators 或 ParallelIterators 生成的,细节也不再深入研究。
再回到 executeQuery 函数内部。
可以看到这里生成了具体可执行、可访问的 ResultIterator ,然后被 PhoenixResultSet 封装返回。
PhoenixResultSet 代码就比较简单了,就是调用 next、getXXX 处理返回的数据,不再深入分析。
到此为止,我们就大概了解了 SQL 编译的过程,这里只是以最简单的查询为例,其他各种场景没有具体深入,感兴趣的读者可以自行研究。虽然简单,但并不妨碍我们对整个过程的了解和窥探,对于扩展全文检索还是有一些帮助的,至少最终的 iterator 就不能翻译成 Scan 了。
第五章
上一章简要分析了 SQL 的编译、执行过程,Phoenix 具体是如何走索引的还不清楚,下面会做简要分析。
分析 Phoenix 如何使用索引表该从哪里入手呢?
使用过 Phoenix 索引的同学一定知道,在没有提示 ( hint ) 的情况下,Phoenix 默认是不会走索引的(除非只查询索引表包含的字段)。那么肯定要从解析 hint 来入手分析,至少这是个突破口。
通过上面的语法定义可以知道,hintClause 是 factory.select 的第二个参数。上一篇文章已经分析过这个 select ,此处就不再深入研究,但只需要找这里把 SQL 字符串中的 hint 编译成了 HintNode 类。
/**
* Node representing optimizer hints in SQL
*/
public class HintNode
在 HintNode 类中有一个 Hint 枚举类,其中定义了 INDEX 。
关注这个枚举类,主要是为了加快源码分析的步骤。其实如果读者看过上一篇文章,就一定还记得,在编译 QueryPlan 之后,还有一个 QueryOptimizer 的逻辑,如果猜的没错,就是在哪里生成了走索引的逻辑。
还是老方法,全文检索 Hint.INDEX 的使用。
很明显就是在 QueryOptimizer 中处理的。
QueryOptimizer.optimize 方法对 QueryPlan 进行了优化,那就要仔细分析一下了。通过阅读源码,来到了下面这个方法。
简单起见,直接分析:
getApplicablePlansForSingleFlatQuery
这个方法中有一个很重要的代码调用:
IndexStatementRewriter.translate
/**
* Rewrite the select statement by translating all data table column references to
* references to the corresponding index column.
* @param statement the select statement
* @param dataResolver the column resolver
* @return new select statement or the same one if nothing was rewritten.
* @throws SQLException
*/
public static SelectStatement translate(SelectStatement statement, ColumnResolver dataResolver) throws SQLException {
return translate(statement, dataResolver, null);
}
当然这里也只是提示这个函数的重要性,不对其逻辑做分析。因为还有一个非常重要的方法:
getHintedQueryPlan
这个方法逻辑很长,但都是在解析处理 hint 字符串,个人感觉这个地方还是可以优化的,毕竟如果在语法文件里面定义好 hint 的解析规则,这里就不用那么麻烦了。下面是 hint 的语法定义,也是佐证了我们的猜想。
上面代码最重要的就是调用了 addPlan 方法,这个方法还是比较复杂的。
简要分析其逻辑来看,就是根据索引和当前的 select 查询语句,重新构造了 SelectStatement 对象,调用
ParseNodeRewriter.rewrite
对其进行重写,最终调用 QueryCompiler 编译成了可执行的代码。
ParseNodeRewriter.rewrite 的第二个参数非常重要,具体的重写逻辑由其完成。如果我们新增全文检索,在重写时可能需要扩展这个类的功能。
/**
* Used to replace parse nodes in a SelectStatement that match expressions that are present in an indexed with the
* corresponding {@link ColumnParseNode}
*/
public class IndexExpressionParseNodeRewriter extends ParseNodeRewriter
这个类就定义:
indexedParseNodeToColumnParseNodeMap
然后重写了 leaveCompoundNode
@Override
protected ParseNode leaveCompoundNode(CompoundParseNode node, List<ParseNode> children, CompoundNodeFactory factory) {
return indexedParseNodeToColumnParseNodeMap.containsKey(node) ? indexedParseNodeToColumnParseNodeMap.get(node)
: super.leaveCompoundNode(node, children, factory);
}
简单来说就是重写了语法树,具体怎重写的,比较复杂,这里不再研究。
今天就先分析到这里,虽然很多地方都没有研究清楚,但并不妨碍我们了解 Phoenix 使用索引的过程,至少我们知道是通过重写了 QueryPlan 来实现的。后面我们会通过动态调试的形式,来追踪 Phoenix 究竟是如何重写 QueryPlan 的,这样我们在扩展全文索引的时候,就知道该从何处下手了。
——未完待续
作者介绍
吴少杰,大龄程序猿一枚,爱好大数据生态的技术和框架,对数仓架构和实时计算比较熟悉,目前主要从事大数据开发和架构的工作
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