1.StarRocks Join Reorder 源码解析

StarRocks Join Reorder 源码解析

       欢迎来到 StarRocks 源码解析系列文章，多表多表深入揭示这款明星开源数据库产品的聚合聚合技术原理和实践细节。本期聚焦于 Join Reorder 算法，源码解析其如何寻找最优解。查询

       多表 Join 是多表多表业务场景中的常见需求，执行效率与 Join 顺序密切相关。聚合聚合鲜朗溯源码以 t1 Join t2 和 t2 Join t1 为例，源码展示 Join 满足交换律。查询进一步，多表多表三表 t1 Join t2 Join t3 可以按 t1 和 t2 先 Join，聚合聚合再与 t3 Join，源码或直接 t1 Join (t2 Join t3)，查询体现 Join 的多表多表结合律。

       上图直观展示了 t1 和 t2 Join 对结果集的聚合聚合显著缩小效果。优化器通过 Join Reorder 算法确定最佳执行顺序，源码黄瓜视频源码免费以显著提升查询性能。算法优化执行顺序时需考虑空间搜索和时间限制，StarRocks 采用贪心和动态规划策略，生成单机最优计划，同时保留 DP 和贪心算法产生的多个候选方案，以适应分布式环境。

       Join 交换结合律的商业api接口源码实现基于 Cascades 优化框架，StarRocks 通过 Transform Rule 完成。JoinCommutativityRule 和 JoinAssociativityRule 分别负责 Join 的交换和结合，处理 Inner Join、Cross Join、Outer Join 和 SemiJoin 等不同类型。算法中，还需考虑 predicate 和 project 的cxf源码http请求重新分配，确保转换后的 Join 节点逻辑等价。

       为了加速多表 Join 的处理，StarRocks 引入 MultiJoinNode，将多个 InnerJoin/CrossJoin 节点聚合，简化了 Join 重排的实现。在单机环境下，仅考虑左深树即可完成 Join 重排。账号卡盟源码当缺乏列统计信息时，StarRocks 选择生成左深树，优化了 Join 顺序的选择。

       动态规划算法（DPsub）通过生成不同 Partition，递归计算最佳计划，实现对重复计算的规避。贪心算法则通过构建多层 Join，逐层选择 Row Count 最小的原子表进行 Join，生成 Join 顺序。为缓解贪心算法可能陷入局部最优的问题，StarRocks 生成多个 Join 顺序候选，确保在 Memo 中找到分布式的最优解。

       总结，StarRocks 通过灵活运用 Join Reorder 算法，依据 Join 节点数量选择最优策略，确保在不同场景下产生高效执行计划。优化器在快速找到单机最优解的同时，考虑分布式环境，确保生成的计划在多个原子表的组合中，能够形成整体最优。

       本期源码解析到此结束，希望你有所收获，并激发进一步探索的兴趣。欢迎在留言区分享你的思考或加入社区交流。下期将带你深入了解 StarRocks 统计信息和 Cost 估算，期待你的参与。