MPP モードでの Explain ステートメント

TiDB は、 MPPモードを使用したクエリの実行をサポートしています。 MPP モードでは、TiDB オプティマイザーは 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スライスされます。次のステートメントを例として取り上げます。

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 段階の集計用で、もう 1 つは第 2 段階の集計用であり、最終的な集計にも使用されます。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 、MPP 実行プランに固有の 2 つの交換演算子です。 ExchangeReceiver演算子は下流クエリフラグメントからデータを読み取り、 ExchangeSender演算子は下流クエリフラグメントから上流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子で区切られることを意味します。

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、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、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、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オペレーターはまずハッシュ値に従ってデータを分割し、次に上流 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通じて上流の MPP タスクにデータを配布します。この交換タイプはブロードキャスト参加によく使用されます。
パススルー: 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上流 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。

この実行プランの例では、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。オペレーターExchangeSender_30の交換タイプは PassThrough です。これは、データを TiDB に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)

上記の実行計画では次のようになります。

クエリフラグメント[TableFullScan_20, Selection_21, ExchangeSender_22]テーブル b からデータを読み取り、データを上流の MPP タスクにシャッフルします。
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、データを上流の MPP タスクにシャッフルします。
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、TiDB に返します。

ブロードキャスト結合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次のようになります。

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、そのデータを大きなテーブル (テーブル b) のデータを含む各ノードに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、TiDB に返します。

MPP モードの`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、実行時情報も出力します。

以下は、単純なEXPLAIN ANALYZE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}, 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、この同時実行数は、すべてのノードの同時実行数を合計した結果になります。

MPP バージョンと交換データ圧縮

v6.6.0 以降、新しいフィールドMPPVersionとCompressionが 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を通じて設定できます。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計画に表示されません。

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

前述の実行計画の結果では、TiDB はバージョン1の MPP 実行計画を使用してTableReaderをビルドします。 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。 PassThroughタイプのExchangeSenderオペレータでは、データ圧縮は有効になっていません。

MPP モードでの 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 モードのEXPLAIN ANALYZEステートメント

MPP バージョンと交換データ圧縮

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