1.Presto源码分析之模式匹配
2.Presto中的源码Hash Join
Presto源码分析之模式匹配
Presto 中的小型模式匹配库,即presto-matching,理解其作用在于识别并优化性能不佳的源码查询计划。本文将详细解析presto-matching库中的理解主要概念,包括Pattern、源码Match、理解群晖 html 源码Matcher,源码以及它们的理解设计思路与在Presto查询优化中的应用。
首先,源码Pattern是理解一个抽象类,它负责定义模式的源码结构、行为、理解常用构造方法,源码猎鹰9主图源码形成了小型的理解DSL,并提供与匹配逻辑之间的源码桥梁方法matches。Pattern的结构定义了模式的属性,如EqualsPattern的expectedValue和FilterPattern的predicate。Pattern的行为通过accept方法实现,它接受Matcher核心类和匹配对象,以及用于保存匹配过程中关注的节点的Context。Pattern还定义了模式构造方法,使用户可以直观地描述复杂的匹配逻辑,避免冗长且难以理解的代码。
Pattern匹配的关键在于Pattern的matches方法,它用于判断给定对象是vmp3. 6源码否能匹配当前模式。
Pattern的子类包括5个,分别用于实现不同的匹配逻辑。
Match是一个抽象类,代表匹配结果,包含Present和Empty两个私有实现类。Present类保存匹配到的节点,Empty类表示未匹配到任何内容。用户通过Match的工厂方法获取具体的实现类。
Matcher作为桥梁,使用Visitor模式,定义了匹配各种模式的方法。当前实现仅有一个DefaultMatcher,资金吸筹指标源码它通过递归调用match方法,检查整个模式链是否满足给定对象,同时保存用户感兴趣的子节点。
模式匹配在Presto中的应用主要在于查询优化,特别是在基于规则的优化器中。例如,Presto的优化规则推限通过项目可以利用模式识别找到性能提升的机会,通过在选择阶段减少数据量,从而减少整个查询的处理数据量。
本文对presto-matching库进行了深入解析,从其设计思路到实际应用,展现了模式匹配在Presto查询优化中的虚拟币app签到源码重要作用。这个库的设计虽然简洁,但在查询优化场景中发挥了巨大作用。它不仅提高了查询性能,还为未来的类似模式识别场景提供了灵活的应用基础。
Presto中的Hash Join
作为一个高效的OLAP引擎,HashJoin算法在Presto中扮演着至关重要的角色,本文将从HashJoin在执行层的原理和源码实现角度,深入剖析Presto中的HashJoin机制。我们首先通过一个实际的TPCDS表相关查询语句来引入话题,这个查询语句展示了如何在两个表之间进行连接,并对结果进行聚合。
在执行计划中,我们看到整个join操作被划分为4个阶段。其中,Stage1是核心的join阶段,我们将重点探讨此阶段的执行流程和原理。
在Stage1阶段,Presto执行了一系列基本算子,这些算子通过流水线的方式处理数据,加速了join过程。为了优化性能,Presto对输入数据进行了本地的repartition,确保数据在内存中高效地被操作。这个阶段的关键在于构建HashMap,其中,构建表(build表)和查询表(probe表)的角色明确。build表的数据通过HashMap存储在内存中,以实现低复杂度的查找,而probe表则可以大量读取,实现高效的数据处理。
构建HashMap的关键算子是HashBuilderOperator,它负责积攒Page,并在构建完整hash表后开始真正的join操作。在这个过程中,涉及到多个数据结构和算法,例如key、addresses和positionLinks,它们协同工作以确保数据的高效查找和匹配。其中,key用于hash表的构建,addresses和positionLinks分别用于存储比较结果和数据位置信息,以便在join过程中进行快速的数据匹配和连接。
在Pipeline2阶段,join操作真正开始执行。此阶段的流程控制由Driver驱动,确保在数据准备就绪时开始执行,同时避免了不必要的数据处理,提高了整体效率。通过LookUpJoinOperator算子的阻塞状态、needsInput状态和finish状态的管理,确保了join操作的有序进行,避免了资源的浪费。
本文通过详尽的解释和分析,揭示了Presto中的HashJoin算法的实现细节,从数据的积攒、构建HashMap到高效的数据匹配和连接,提供了一个全面的视角。尽管本文未能覆盖所有细节,如内存管理、code generation等,但这些将在后续的文章中进行深入探讨。