MPP モードの Explain ステートメント

TiDB は、 MPP モードを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 の実行計画を生成します。 MPP モードは、レプリカがティフラッシュに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、クエリは複数のクエリフラグメントに論理的にスライスされます。例として、次のステートメントを取り上げます。

EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM t1 GROUP BY id;

このクエリは、MPP モードで 2 つのフラグメントに分割されます。 1 つは第 1 段階の集計用で、もう 1 つは第 2 段階の集計用であり、最終的な集計でもあります。このクエリが実行されると、各クエリフラグメントが 1 つ以上の MPP タスクにインスタンス化されます。

交換業者

ExchangeReceiverとExchangeSenderは、MPP 実行計画に固有の 2 つの交換演算子です。 ExchangeReceiverオペレーターはダウンストリームクエリフラグメントからデータを読み取り、 ExchangeSenderオペレーターはダウンストリームクエリフラグメントからアップストリーム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。これは、クエリフラグメントがExchangeSender演算子で区切られていることを意味します。

以下は、単純な MPP 実行計画です。

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                                   |
+------------------------------------+---------+-------------------+---------------+----------------------------------------------------+

上記の実行計画には、次の 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 段階の集計を担当します。
2 番目は[ExchangeReceiver_29, HashAgg_27, Projection_26, ExchangeSender_30]で、これは主に第 2 段階の集計を担当します。

ExchangeSender演算子のoperator info列は、交換タイプ情報を示します。現在、3つの交換タイプがあります。以下を参照してください。

HashPartition: ExchangeSenderオペレーターは、最初にハッシュ値に従ってデータを分割し、次に上流の MPP タスクのExchangeReceiverオペレーターにデータを分配します。この交換タイプは、ハッシュ集計およびシャッフルハッシュ結合アルゴリズムによく使用されます。
ブロードキャスト: ExchangeSenderオペレーターは、ブロードキャストを介して上流の MPP タスクにデータを配布します。この交換タイプは、Broadcast Join によく使用されます。
PassThrough: ExchangeSenderオペレーターは、ブロードキャストタイプとは異なる唯一のアップストリーム MPP タスク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。

実行計画の例では、オペレーター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。オペレータExchangeSender_30の交換タイプは PassThrough で、TiDB にデータを返すために使用されます。

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。

Shuffle Hash Join: 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: 結合操作で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計画です。

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)

上記の実行計画では:

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]は、すべてのデータを結合して TiDB に返します。

ブロードキャストジョインの一般的な実行計画は次のとおりです。

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                               |
+----------------------------------------+---------+--------------+---------------+------------------------------------------------+

上記の実行計画では:

クエリフラグメント[TableFullScan_17, Selection_18, ExchangeSender_19]は、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) から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]は、すべてのデータを結合して 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に似ていますが、ランタイム情報も出力します。

以下は、単純なEXPLAIN ANALYZEの例の出力です。

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}                                              | keep order:false                                               | N/A    | N/A  |
+------------------------------------+---------+---------+-------------------+---------------+---------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------+--------+------+

EXPLAINの出力と比較すると、演算子ExchangeSenderのoperator info列にもtasksが表示されます。これは、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 を記録します。さらに、各 MPP オペレーターにはexecution info列にthreadsフィールドがあり、TiDB がこのオペレーターを実行するときの操作の並行性を記録します。クラスターが複数のノードで構成されている場合、この同時実行数は、すべてのノードの同時実行数を合計した結果です。

MPP モードの Explain ステートメント

MPP クエリ フラグメントと MPP タスク

交換業者

MPP モードでのEXPLAIN ANALYZEステートメント

このページは役に立ちましたか？

MPP クエリフラグメントと MPP タスク

MPP モードでの`EXPLAIN ANALYZE`ステートメント