摘要：?在實際業(yè)務生產(chǎn)環(huán)境中，業(yè)務應用系統(tǒng)在使用 OLTP 數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)進行存儲后，均會存在如后臺運營類系統(tǒng)進行統(tǒng)計報表分析等場景的復雜 SQL 查詢訴求。

背景
在實際業(yè)務生產(chǎn)環(huán)境中，業(yè)務應用系統(tǒng)在使用 OLTP 數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)進行存儲后，均會存在如后臺運營類系統(tǒng)進行統(tǒng)計報表分析等場景的復雜 SQL 查詢訴求。

為滿足此類復雜 SQL 查詢快速響應的需求，DRDS 團隊基于第三代分布式SQL引擎，進一步引入自研 MPP 多機并行計算引擎（Fireworks）及對應的優(yōu)化策略，極大地補強了 DRDS 的復雜查詢處理能力。

千萬級數(shù)據(jù)下的分布式多表Join、聚合、排序、子查詢操作秒級返回結(jié)果,可極大的提升響應速度。自身利用同一份數(shù)據(jù)（RDS只讀）進行處理，無需數(shù)據(jù)同步至其他數(shù)據(jù)源，降低業(yè)務架構整體鏈路復雜度，節(jié)省業(yè)務運維及預算成本。

主要特性
自研 MPP 多機并行計算引擎 Fireworks

DRDS 只讀實例搭載了一個具備完整多機并行處理能力的 SQL 執(zhí)行引擎（Fireworks）。它與 DRDS 主實例上搭載的 SQL 執(zhí)行引擎有顯著差異。

DRDS 主實例的執(zhí)行引擎采用單機架構，采取盡可能將計算下推至底層各物理分庫執(zhí)行的策略，依靠物理分庫的計算能力實現(xiàn)了邏輯SQL的分布式計算。

而 DRDS 只讀實例上搭載的 Fireworks 引擎是一個由多個計算節(jié)點組成的集群，將一個 SQL 查詢轉(zhuǎn)換為一個分布式計算任務，突破下掛
物理庫計算能力的限制，大幅提升針對復雜邏輯SQL的計算速度，對 Join、Aggregate 和 Sort 計算有顯著加速效果。

Fireworks 會將 Join、Aggregate 和 Sort 這類計算任務通過 Shuffle 的方式打散并分發(fā)到計算集群的多個計算節(jié)點上，通過多計算節(jié)點并行計算達到計算加速的目的。

針對多機并行執(zhí)行模式定制打造的優(yōu)化器

原 DRDS 主實例優(yōu)化器主要側(cè)重 OLTP 場景，核心理念是盡量將一切計算下推至下掛的物理庫執(zhí)行。其目的是充分利用物理庫的計算資源，同時可以避免產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)流動，從而得到較快的響應速度。

而當面對涉及較大數(shù)據(jù)量級下的復查查詢場景時，整體性能會受到下掛物理庫的限制，同時也會對物理庫產(chǎn)生較大的壓力從而影響穩(wěn)定性，總體來看其 OLAP 能力有很多局限性。

在引入了 MPP 多機并行計算引擎 Fireworks 之后，DRDS 本身在計算能力上得到了極大地提升，優(yōu)化器的整體優(yōu)化策略也有所調(diào)整：

1. 盡量將復雜計算（如 Join 、Aggregation 、Sort ）上提至自身執(zhí)行引擎計算，通過 Fireworks 計算集群實現(xiàn)計算加速與可擴展性；

2. 將輕量級的計算（如 Project 、Filter ）繼續(xù)下推至至物理庫從而減少數(shù)據(jù)拉取的成本。

DRDS 分布式 SQL 優(yōu)化器通過對執(zhí)行計劃最細粒度的優(yōu)化可以產(chǎn)生出對多機并行執(zhí)行引擎友好的執(zhí)行計劃，獲得更好執(zhí)行效率。

同時提供精細化算子下推策略，將對 RDS 較小壓力的算子下推至物理庫取得更高的計算性價比，同時保護 RDS 免受代價較大算子的影響，從而保證在線流量的穩(wěn)定性。

基于在線數(shù)據(jù)直接分析

以新零售業(yè)務為代表的新興互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務不斷涌現(xiàn)，這類業(yè)務除了有實時的 OLTP 需求，還伴隨著一些有一定復雜度的準實時 OLAP 的需求用以支持實時決策等需求。

而目前大多數(shù)的數(shù)據(jù)分析場景的解決方案均需要將 OLTP 數(shù)據(jù)庫的生產(chǎn)數(shù)據(jù)導出至其他數(shù)據(jù)源進行再次離線分析，這種傳統(tǒng)方案很難滿足準實時的需求，同時在數(shù)據(jù)導出至離線系統(tǒng)時也存在數(shù)據(jù)丟失的風險。

DRDS 只讀實例無需進行冗長繁瑣的數(shù)據(jù)同步任務，基于 RDS 只讀實例或 RDS 主實例直接進行復雜數(shù)據(jù)處理，降低業(yè)務架構整體鏈路復雜度，節(jié)省業(yè)務運維及預算成本。

DRDS 只讀實例在避免數(shù)據(jù)同步的同時，可保證數(shù)據(jù)處理時效性，最高可做到 READ COMMITED 的實時性 (基于 RDS 主實例)。

邊界清晰的 SQL 兼容性

DRDS 只讀實例全面兼容 DRDS 主實例的 SQL 查詢語法，與 DRDS 5.3 版本的 SQL 兼容性和 SQL 支持邊界高度保持一致。

與同類產(chǎn)品相比具備兼容性高以及支持邊界清晰的特點?？梢蕴峁┡c DRDS 主實例幾乎一致的體驗。

DRDS 主實例上無法執(zhí)行或執(zhí)行較慢的復雜 SQL 可以直接遷移到只讀實例來執(zhí)行，免去SQL改寫的額外開銷。

產(chǎn)品體驗靈活自主

DRDS 只讀實例自動同步 DRDS 主實例的賬號權限信息，原生VPC支持，內(nèi)外網(wǎng)可同時開啟，根據(jù)業(yè)務情況靈活變配，數(shù)據(jù)處理能力線性提升。

技術架構總覽

DRDS 只讀實例整體架構與 DRDS 主實例基本保持一致，僅在查詢層有所變化，增加了 MPP 執(zhí)行引擎和對應優(yōu)化器，如下如所示：

DRDS協(xié)議層負責處理網(wǎng)絡交互與 MySQL 協(xié)議的解析，收到查詢請求后會將 SQL 轉(zhuǎn)交至查詢層處理。查詢層負責解析 SQL 并由執(zhí)行器產(chǎn)生經(jīng)過優(yōu)化的執(zhí)行計劃，然后交由執(zhí)行引擎到存儲層進行查詢以及計算。
如果需要使用 Fireworks 引擎計算，在得到執(zhí)行計劃之后查詢層還會將該執(zhí)行計劃進一步轉(zhuǎn)換為分布式執(zhí)行計劃并將其作為分布式任務提交給 Fireworks Cluster。由遠端的 Fireworks 集群完成到存儲層進行數(shù)據(jù)查詢以及后續(xù)計算的工作。

簡單來說，DRDS 只讀實例可以認為是在原 DRDS 基礎上增加了一條具備多機并行處理能力的執(zhí)行鏈路。

適用場景

總體來說 DRDS 只讀實例適用于處理低并發(fā)高延遲的大數(shù)據(jù)量級下的復雜查詢。如數(shù)據(jù)分析及報表類場景，該類場景的典型特征為含有大
量的關聯(lián)、聚合及排序操作且參與計算的數(shù)據(jù)規(guī)模較大。

目前 DRDS 只讀實例在阿里集團內(nèi)部已經(jīng)落地了多個業(yè)務，其中最具代表性的當屬盒馬、商業(yè)大腦等新零售場景。圍繞人、貨、場、倉多個維度進行關聯(lián)分析，對分散在不同邏輯庫的幾張甚至十幾張邏輯表進行關聯(lián)然后再聚合、排序以滿足庫存對賬、決策支持等業(yè)務上的需求。

DRDS 只讀實例的出現(xiàn)使業(yè)務開發(fā)同學不再需要配置、維護數(shù)量繁多的數(shù)據(jù)同步鏈路，不用擔心因數(shù)據(jù)不同步而造成的結(jié)果時效性差或不準確等問題，一定程度上減輕了開發(fā)同學的工作負擔。

對于已經(jīng)在使用 DRDS 的用戶來說，DRDS 只讀實例可以解決如下兩類已知問題：

1. 在使用 DRDS 過程中可能會發(fā)現(xiàn)某一些涉及Join、聚合、排序的復雜 SQL因為不能完全下推而需要在DRDS執(zhí)行引擎中進行二次計算，而這種計算因為受到單機執(zhí)行引擎在內(nèi)存方面的限制而無法執(zhí)行。

2. SQL 的復雜計算部分可以下推但是涉及到的數(shù)據(jù)規(guī)模較大造成物理庫壓力增高影響 OLTP 業(yè)務或者響應時間過慢達不到要求。

小結(jié)

長期以來 DRDS 受到單機架構執(zhí)行引擎的限制一直無法對基于大數(shù)據(jù)規(guī)模的復雜查詢提供很好的支持，也無法通過擴展物理資源來實現(xiàn)對自身本地計算能力的線性擴展。

DRDS只讀實例的推出徹底地彌補了 DRDS 在 OLAP 場景下的短板，使得 DRDS 在提供強大 OLTP 能力的同時提供可擴展的 OLAP 能力，為同時具有 OLTP 需求與中等規(guī)模數(shù)據(jù)分析需求的用戶提供了一站式整體解決方案，為用戶帶來便利。

后續(xù)半年時間內(nèi) DRDS 只讀實例將發(fā)布跨邏輯庫的關聯(lián)查詢功能，并通過更多的技術手段，不斷增強只讀實例核心能力，在并發(fā)度、響應時間、數(shù)據(jù)量、交互式查詢等方面將擁有更好的表現(xiàn)，滿足企業(yè)級應用對數(shù)據(jù)庫的嚴苛要求。

原文鏈接

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