Apache Doris的Bucket Shuffle Join实现

1. 介绍

两个表进行join时，让右表根据左边的数据分布，进行数据的shuffle，再进行join。减少跨节点的数据传输。加速查询

2. 原理

SQL语句为A表join B表，并且join的等值表达式命中了A的数据分布列。而Bucket
Shuffle Join会根据A表的数据分布信息，将B表的数据发送到对应的A表的数据存储节点。Bucket Shuffle Join的网络开销和内存开销都是B

对于表的数据分布没有强制性的要求，不容易导致数据倾斜的问题

3. 使用

设置session变量。该变量默认是开启的。开启后是否命中Bucket Shuffle Join对用户来说是透明的

mysql> show variables like '%bucket_shuffle_join%';
+----------------------------+-------+
| Variable_name              | Value |
+----------------------------+-------+
| enable_bucket_shuffle_join | true  |
+----------------------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)mysql> 

在FE进行分布式查询规划时，优先选择的顺序为Colocate Join -> Bucket Shuffle Join -> Broadcast Join -> Shuffle Join。但是如果用户显式hint了Join的类型，则上述的选择优先顺序则不生效。如：

mysql> select * from click a join [shuffle] user_live b on a.user_id = b.user_id and a.city = b.city;

提升命中Bucket Shuffle Join的条件

• 只作用于Doris原生的OLAP表，对于外部表，当其作为左表时是无法生效的
• Bucket Shuffle Join只生效于Join条件为等值的场景，因为依赖hash来计算确定的数据分布
• • 要求左表的分桶列的类型与右表等值join列的类型需要保持一致
• 在等值Join条件之中包含两张表的分桶列。或者当左表的分桶列为等值的Join条件时，它有很大概率会被规划为Bucket Shuffle Join
• 对于分区表，由于每一个分区的数据分布规则可能不同(比如分桶数)，所以 Bucket Shuffle Join只能保证左表为单分区时生效。所以在SQL中尽量使用where 条件进行分区裁剪，以便策略能够生效。对于左表为多分区可能会生效

查看查询语句的执行计划

mysql> explain select * from click a join user_live b on a.user_id = b.user_id and a.city = b.city;
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Explain String                                                                                                               |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
......省略部分......
|   2:VHASH JOIN                                                                                                               |
|   |  join op: INNER JOIN(BUCKET_SHUFFLE)[Tables are not in the same group]                                                   |
|   |  equal join conjunct: `a`.`user_id` = `b`.`user_id`                                                                      |
|   |  equal join conjunct: `a`.`city` = `b`.`city`                                                                            |
|   |  runtime filters: RF000[in_or_bloom] <- `b`.`user_id`, RF001[in_or_bloom] <- `b`.`city`                                  |
|   |  cardinality=0                                                                                                           |
|   |  vec output tuple id: 2  |                                                                                               |
|   |----3:VEXCHANGE                                                                                                           |
|   |                                                                                                                          |
|   0:VOlapScanNode                                                                                                            |
......省略部分......
34 rows in set (0.01 sec)mysql> 

join op的join为BUCKET_SHUFFLE，表示使用的是Bucket Shuffle Join