MPP モードでステートメントを説明する
TiDB は、 MPPモード使用してクエリを実行することをサポートしています。 MPP モードでは、 TiDB オプティマイザーが MPP の実行プランを生成します。 MPP モードは、 TiFlashにレプリカがあるテーブルでのみ使用できることに注意してください。
このドキュメントの例は、次のサンプル データに基づいています。
CREATE TABLE t1 (id int, value int);
INSERT INTO t1 values(1,2),(2,3),(1,3);
ALTER TABLE t1 set tiflash replica 1;
ANALYZE TABLE t1;
SET tidb_allow_mpp = 1;
MPP クエリフラグメントと MPP タスク
MPP モードでは、クエリは論理的に複数のクエリ フラグメントに分割されます。次のステートメントを例に挙げます。
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM t1 GROUP BY id;
このクエリは、MPP モードでは 2 つのフラグメントに分割されます。1 つは第 1 段階の集計用、もう 1 つは第 2 段階の集計用 (最終集計) です。このクエリが実行されると、各クエリ フラグメントは 1 つ以上の MPP タスクにインスタンス化されます。
取引所運営者
ExchangeReceiver
とExchangeSender
、MPP 実行プランに固有のExchangeReceiver
つの交換演算子です。4 演算子は下流のクエリ フラグメントからデータを読み取り、 ExchangeSender
演算子は下流のクエリ フラグメントから上流のクエリ フラグメントにデータを送信します。MPP モードでは、各 MPP クエリ フラグメントのルート演算子はExchangeSender
です。つまり、クエリ フラグメントはExchangeSender
演算子によって区切られます。
以下は単純な MPP 実行プランです。
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM t1 GROUP BY id;
+------------------------------------+---------+-------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+------------------------------------+---------+-------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| TableReader_31 | 2.00 | root | | data:ExchangeSender_30 |
| └─ExchangeSender_30 | 2.00 | batchCop[tiflash] | | ExchangeType: PassThrough |
| └─Projection_26 | 2.00 | batchCop[tiflash] | | Column#4 |
| └─HashAgg_27 | 2.00 | batchCop[tiflash] | | group by:test.t1.id, funcs:sum(Column#7)->Column#4 |
| └─ExchangeReceiver_29 | 2.00 | batchCop[tiflash] | | |
| └─ExchangeSender_28 | 2.00 | batchCop[tiflash] | | ExchangeType: HashPartition, Hash Cols: test.t1.id |
| └─HashAgg_9 | 2.00 | batchCop[tiflash] | | group by:test.t1.id, funcs:count(1)->Column#7 |
| └─TableFullScan_25 | 3.00 | batchCop[tiflash] | table:t1 | keep order:false |
+------------------------------------+---------+-------------------+---------------+----------------------------------------------------+
上記の実行プランには、2 つのクエリ フラグメントが含まれています。
- 1 つ目は
[TableFullScan_25, HashAgg_9, ExchangeSender_28]
で、主に第 1 段階の集約を担当します。 - 2 番目は
[ExchangeReceiver_29, HashAgg_27, Projection_26, ExchangeSender_30]
で、主に第 2 段階の集約を担当します。
ExchangeSender
演算子のoperator info
列目には、交換タイプ情報が表示されます。現在、交換タイプは 3 つあります。以下を参照してください。
- HashPartition:
ExchangeSender
演算子は最初にハッシュ値に従ってデータをパーティション化し、次に上流 MPP タスクのExchangeReceiver
演算子にデータを配布します。この交換タイプは、ハッシュ集計とシャッフル ハッシュ結合アルゴリズムでよく使用されます。 - ブロードキャスト:
ExchangeSender
オペレータは、ブロードキャストを通じて上流の MPP タスクにデータを配信します。この交換タイプは、ブロードキャスト結合によく使用されます。 - PassThrough:
ExchangeSender
演算子は、ブロードキャスト タイプとは異なり、上流の MPP タスクのみにデータを送信します。この交換タイプは、データを TiDB に返すときによく使用されます。
実行プランの例では、演算子ExchangeSender_28
の交換タイプは HashPartition であり、ハッシュ集計アルゴリズムを実行することを意味します。演算子ExchangeSender_30
の交換タイプは PassThrough であり、TiDB にデータを返すために使用されることを意味します。
MPP は結合操作にもよく適用されます。TiDB の MPP モードは、次の 2 つの結合アルゴリズムをサポートしています。
- シャッフル ハッシュ結合: HashPartition 交換タイプを使用して、結合操作からのデータ入力をシャッフルします。次に、上流の MPP タスクが同じパーティション内のデータを結合します。
- ブロードキャスト結合: 結合操作内の小さなテーブルのデータを各ノードにブロードキャストし、その後各ノードがデータを個別に結合します。
以下は、シャッフル ハッシュ結合の一般的な実行プランです。
SET tidb_broadcast_join_threshold_count=0;
SET tidb_broadcast_join_threshold_size=0;
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM t1 a JOIN t1 b ON a.id = b.id;
+----------------------------------------+---------+--------------+---------------+----------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------------------+---------+--------------+---------------+----------------------------------------------------+
| StreamAgg_14 | 1.00 | root | | funcs:count(1)->Column#7 |
| └─TableReader_48 | 9.00 | root | | data:ExchangeSender_47 |
| └─ExchangeSender_47 | 9.00 | cop[tiflash] | | ExchangeType: PassThrough |
| └─HashJoin_44 | 9.00 | cop[tiflash] | | inner join, equal:[eq(test.t1.id, test.t1.id)] |
| ├─ExchangeReceiver_19(Build) | 6.00 | cop[tiflash] | | |
| │ └─ExchangeSender_18 | 6.00 | cop[tiflash] | | ExchangeType: HashPartition, Hash Cols: test.t1.id |
| │ └─Selection_17 | 6.00 | cop[tiflash] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| │ └─TableFullScan_16 | 6.00 | cop[tiflash] | table:a | keep order:false |
| └─ExchangeReceiver_23(Probe) | 6.00 | cop[tiflash] | | |
| └─ExchangeSender_22 | 6.00 | cop[tiflash] | | ExchangeType: HashPartition, Hash Cols: test.t1.id |
| └─Selection_21 | 6.00 | cop[tiflash] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| └─TableFullScan_20 | 6.00 | cop[tiflash] | table:b | keep order:false |
+----------------------------------------+---------+--------------+---------------+----------------------------------------------------+
12 rows in set (0.00 sec)
上記の実行プランでは、
- クエリ フラグメント
[TableFullScan_20, Selection_21, ExchangeSender_22]
はテーブル b からデータを読み取り、上流の MPP タスクにデータをシャッフルします。 - クエリ フラグメント
[TableFullScan_16, Selection_17, ExchangeSender_18]
はテーブル a からデータを読み取り、上流の MPP タスクにデータをシャッフルします。 - クエリ フラグメント
[ExchangeReceiver_19, ExchangeReceiver_23, HashJoin_44, ExchangeSender_47]
すべてのデータを結合し、TiDB に返します。
Broadcast Join の一般的な実行プランは次のとおりです。
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM t1 a JOIN t1 b ON a.id = b.id;
+----------------------------------------+---------+--------------+---------------+------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------------------+---------+--------------+---------------+------------------------------------------------+
| StreamAgg_15 | 1.00 | root | | funcs:count(1)->Column#7 |
| └─TableReader_47 | 9.00 | root | | data:ExchangeSender_46 |
| └─ExchangeSender_46 | 9.00 | cop[tiflash] | | ExchangeType: PassThrough |
| └─HashJoin_43 | 9.00 | cop[tiflash] | | inner join, equal:[eq(test.t1.id, test.t1.id)] |
| ├─ExchangeReceiver_20(Build) | 6.00 | cop[tiflash] | | |
| │ └─ExchangeSender_19 | 6.00 | cop[tiflash] | | ExchangeType: Broadcast |
| │ └─Selection_18 | 6.00 | cop[tiflash] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| │ └─TableFullScan_17 | 6.00 | cop[tiflash] | table:a | keep order:false |
| └─Selection_22(Probe) | 6.00 | cop[tiflash] | | not(isnull(test.t1.id)) |
| └─TableFullScan_21 | 6.00 | cop[tiflash] | table:b | keep order:false |
+----------------------------------------+---------+--------------+---------------+------------------------------------------------+
上記の実行プランでは、
- クエリ フラグメント
[TableFullScan_17, Selection_18, ExchangeSender_19]
、小さなテーブル (テーブル a) からデータを読み取り、大きなテーブル (テーブル b) のデータを含む各ノードにデータをブロードキャストします。 - クエリ フラグメント
[TableFullScan_21, Selection_22, ExchangeReceiver_20, HashJoin_43, ExchangeSender_46]
すべてのデータを結合し、TiDB に返します。
MPPモードでのEXPLAIN ANALYZE
ステートメント
EXPLAIN ANALYZE
ステートメントはEXPLAIN
と似ていますが、実行時情報も出力します。
以下は簡単な例EXPLAIN ANALYZE
の出力です。
EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*) FROM t1 GROUP BY id;
+------------------------------------+---------+---------+-------------------+---------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+--------+------+
| id | estRows | actRows | task | access object | execution info | operator info | memory | disk |
+------------------------------------+---------+---------+-------------------+---------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+--------+------+
| TableReader_31 | 4.00 | 2 | root | | time:44.5ms, loops:2, cop_task: {num: 1, max: 0s, proc_keys: 0, copr_cache_hit_ratio: 0.00} | data:ExchangeSender_30 | N/A | N/A |
| └─ExchangeSender_30 | 4.00 | 2 | batchCop[tiflash] | | tiflash_task:{time:16.5ms, loops:1, threads:1} | ExchangeType: PassThrough, tasks: [2, 3, 4] | N/A | N/A |
| └─Projection_26 | 4.00 | 2 | batchCop[tiflash] | | tiflash_task:{time:16.5ms, loops:1, threads:1} | Column#4 | N/A | N/A |
| └─HashAgg_27 | 4.00 | 2 | batchCop[tiflash] | | tiflash_task:{time:16.5ms, loops:1, threads:1} | group by:test.t1.id, funcs:sum(Column#7)->Column#4 | N/A | N/A |
| └─ExchangeReceiver_29 | 4.00 | 2 | batchCop[tiflash] | | tiflash_task:{time:14.5ms, loops:1, threads:20} | | N/A | N/A |
| └─ExchangeSender_28 | 4.00 | 0 | batchCop[tiflash] | | tiflash_task:{time:9.49ms, loops:0, threads:0} | ExchangeType: HashPartition, Hash Cols: test.t1.id, tasks: [1] | N/A | N/A |
| └─HashAgg_9 | 4.00 | 0 | batchCop[tiflash] | | tiflash_task:{time:9.49ms, loops:0, threads:0} | group by:test.t1.id, funcs:count(1)->Column#7 | N/A | N/A |
| └─TableFullScan_25 | 6.00 | 0 | batchCop[tiflash] | table:t1 | tiflash_task:{time:9.49ms, loops:0, threads:0}, tiflash_scan:{dtfile:{total_scanned_packs:1,...}} | keep order:false | N/A | N/A |
+------------------------------------+---------+---------+-------------------+---------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+--------+------+
EXPLAIN
の出力と比較すると、演算子ExchangeSender
のoperator info
列にはtasks
も表示され、クエリフラグメントがインスタンス化される MPP タスクの ID が記録されます。さらに、各 MPP 演算子にはexecution info
列にthreads
フィールドがあり、TiDB がこの演算子を実行するときの操作の同時実行性が記録されます。クラスターが複数のノードで構成されている場合、この同時実行性はすべてのノードの同時実行性を合計した結果です。
MPPバージョンと交換データ圧縮
v6.6.0 以降では、新しいフィールドMPPVersion
とCompression
MPP 実行プランに追加されます。
MppVersion
: MPP 実行プランのバージョン番号。システム変数mpp_version
を通じて設定できます。Compression
:Exchange
演算子のデータ圧縮モード。システム変数mpp_exchange_compression_mode
で設定できます。データ圧縮が有効になっていない場合、このフィールドは実行プランに表示されません。
次の例を参照してください。
mysql > EXPLAIN SELECT COUNT(*) AS count_order FROM lineitem GROUP BY l_returnflag, l_linestatus ORDER BY l_returnflag, l_linestatus;
+----------------------------------------+--------------+--------------+----------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------------------+--------------+--------------+----------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Projection_6 | 3.00 | root | | Column#18 |
| └─Sort_8 | 3.00 | root | | tpch100.lineitem.l_returnflag, tpch100.lineitem.l_linestatus |
| └─TableReader_36 | 3.00 | root | | MppVersion: 1, data:ExchangeSender_35 |
| └─ExchangeSender_35 | 3.00 | mpp[tiflash] | | ExchangeType: PassThrough |
| └─Projection_31 | 3.00 | mpp[tiflash] | | Column#18, tpch100.lineitem.l_returnflag, tpch100.lineitem.l_linestatus |
| └─HashAgg_32 | 3.00 | mpp[tiflash] | | group by:tpch100.lineitem.l_linestatus, tpch100.lineitem.l_returnflag, funcs:sum(Column#23)->Column#18, funcs:firstrow(tpch100.lineitem.l_returnflag)->tpch100.lineitem.l_returnflag, funcs:firstrow(tpch100.lineitem.l_linestatus)->tpch100.lineitem.l_linestatus, stream_count: 20 |
| └─ExchangeReceiver_34 | 3.00 | mpp[tiflash] | | stream_count: 20 |
| └─ExchangeSender_33 | 3.00 | mpp[tiflash] | | ExchangeType: HashPartition, Compression: FAST, Hash Cols: [name: tpch100.lineitem.l_returnflag, collate: utf8mb4_bin], [name: tpch100.lineitem.l_linestatus, collate: utf8mb4_bin], stream_count: 20 |
| └─HashAgg_14 | 3.00 | mpp[tiflash] | | group by:tpch100.lineitem.l_linestatus, tpch100.lineitem.l_returnflag, funcs:count(1)->Column#23 |
| └─TableFullScan_30 | 600037902.00 | mpp[tiflash] | table:lineitem | keep order:false |
+----------------------------------------+--------------+--------------+----------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
上記の実行プランの結果では、TiDB はバージョン1
の MPP 実行プランを使用してTableReader
を構築しますHashPartition
タイプのExchangeSender
演算子は、 FAST
データ圧縮モードを使用します。13 PassThrough
のExchangeSender
演算子では、データ圧縮は有効になっていません。