ClickHouse源码笔记6探究列式存储系统的排序

database

分析完成了聚合以及向量化过滤,向量化的函数计算之后。本篇,笔者将分析数据库的一个重要算子:排序。让我们从源码的角度来剖析ClickHouse作为列式存储系统是如何实现排序的。

本系列文章的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本。

1.执行计划

老规矩,咱们还是先从一个简单的查询出发,通过一步步的通过执行计划按图索骥ClickHouse的执行逻辑。

select * from test order by k1;

咱们先尝试打开ClickHouse的Debug日志看一下具体的执行的pipeline。

这里分为了5个流,而咱们所需要关注的流已经呼之欲出了MergeSortingPartialSorting,ClickHouse先从存储引擎的数据读取数据,并且执行函数运算,并对数据先进行部分的排序,然后对于已经有序的数据在进行MergeSort,得出最终有序的数据。

2. 实现流程的梳理

那咱们接下来要梳理的代码也很明确了,就是PartialSortingBlockInputStreamMergingSortedBlockInputStream

  • PartialSortingBlockInputStream的实现

    PartialSortingBlockInputStream的实现很简单,咱们直接看代码吧:

Block PartialSortingBlockInputStream::readImpl()

{

Block res = children.back()->read();

sortBlock(res, description, limit);

return res;

}

它从底层的流读取数据Block,Block可以理解为Doris之中的Batch,相当一批行的数据,然后根据自身的成员变量SortDescription来对单个Block进行排序,并根据limit进行长度截断。

SortDescription是一个vector,每个成员描述了单个排序列的排序规则。比如

: null值的排序规则,是否进行逆序排序等。

/// Description of the sorting rule for several columns.

using SortDescription = std::vector<SortColumnDescription>;

  • sortBlock的函数实现

接下来,我们来看看sortBlock函数的实现,看看列式的执行系统是如何利用上述信息进行数据排序的。

void sortBlock(Block & block, const SortDescription & description, UInt64 limit)

{

/// If only one column to sort by

if (description.size() == 1)

{

bool reverse = description[0].direction == -1;

const IColumn * column = !description[0].column_name.empty()

? block.getByName(description[0].column_name).column.get()

: block.safeGetByPosition(description[0].column_number).column.get();

IColumn::Permutation perm;

if (needCollation(column, description[0]))

{

const ColumnString & column_string = typeid_cast<const ColumnString &>(*column);

column_string.getPermutationWithCollation(*description[0].collator, reverse, limit, perm);

}

else

column->getPermutation(reverse, limit, description[0].nulls_direction, perm);

size_t columns = block.columns();

for (size_t i = 0; i < columns; ++i)

block.getByPosition(i).column = block.getByPosition(i).column->permute(perm, limit);

}

这里需要分为两种情况讨论:1. 单列排序。2.多列排序。多列排序与单列的实现大同小异,所以我们先从单列排序的代码开始庖丁解牛。它的核心代码就是下面的这四行:

    column->getPermutation(reverse, limit, description[0].nulls_direction, perm);

size_t columns = block.columns();

for (size_t i = 0; i < columns; ++i)

block.getByPosition(i).column = block.getByPosition(i).column->permute(perm, limit);

先通过单列排序,拿到每一列在排序之后的IColumn::Permutation perm;。然后Block之中的每一列都利用这个perm, 生成一个新的排序列,替换旧的列之后,就完成Block的排序了。

如上图所示,Permutation是一个长度为limitPodArray, 它标识了根据排序列排序之后的排序位置。后续就按照这个perm规则利用函数permute生成新的列,就是排序已经完成的列了。

ColumnPtr ColumnVector<T>::permute(const IColumn::Permutation & perm, size_t limit) const

{

typename Self::Container & res_data = res->getData();

for (size_t i = 0; i < limit; ++i)

res_data[i] = data[perm[i]];

return res;

}

这里细心的朋友会发现,String列在sortBlock函数之中做了一些额外的判断

  if (needCollation(column, description[0])) {

const ColumnString & column_string = typeid_cast<const ColumnString &>(*column);

column_string.getPermutationWithCollation(*description[0].collator, reverse, limit, perm);

}

这部分是一个特殊的字符串生成perm的逻辑,ClickHouse支持用不同的编码进行字符串列的排序。比如通过GBK编码进行排序的话,那么中文的排序顺序将是基于拼音顺序的。

  • getPermutation的实现

    所以,在ClickHouse的排序过程之中。getPermutation是整个排序算子实现的重中之重, 它是Column类的一个虚函数,也就是说每一个不同的数据类型的列都可以实现自己的排序逻辑。我们通过ColumnVector的实现,来管中规豹一把。

template <typename T>

void ColumnVector<T>::getPermutation(bool reverse, size_t limit, int nan_direction_hint, IColumn::Permutation & res) const

{

if (reverse)

std::partial_sort(res.begin(), res.begin() + limit, res.end(), greater(*this, nan_direction_hint));

else

std::partial_sort(res.begin(), res.begin() + limit, res.end(), less(*this, nan_direction_hint));

}

else

{

/// A case for radix sort

if constexpr (std::is_arithmetic_v<T> && !std::is_same_v<T, UInt128>)

{

return;

}

}

/// Default sorting algorithm.

for (size_t i = 0; i < s; ++i)

res[i] = i;

pdqsort(res.begin(), res.end(), less(*this, nan_direction_hint));

}

}

这部分代码较多,笔者简化了一下这部分的逻辑。

  • 如果存在limit条件,并且列的长度大于limit,采用std::partial_sort进行perm的排序。
  • 如果为数字类型,并且不为UInt128类型时,则采用Radix Sort计数排序来对perm进行排序。
  • 如不满足前二者的条件,则使用快速排序作为最终的默认实现。

好的,看到这里。已经完整的梳理了PartialSortingBlockInputStream,得到了每一个输出的Block已经按照我们的排序规则进行排序了。接下来就要请出MergeSortingBlockInputStream来进行最终的排序工作。

  • MergeSortingBlockInputStream的实现

    从名字上也能看出来,这里需要完成一次归并排序,来得到最终有序的排序结果。至于排序的对象,自然上面通过PartialSortingBlockInputStream输出的Block了。

直接定位到readImpl()的实现,ClickHouse这里实现了Spill to disk的外部排序逻辑,这里为了简化,笔者先暂时拿掉这部分外部排序的逻辑。

Block MergeSortingBlockInputStream::readImpl()

{

/** Algorithm:

* - read to memory blocks from source stream;

*/

/// If has not read source blocks.

if (!impl)

{

while (Block block = children.back()->read())

{

blocks.push_back(block);

sum_rows_in_blocks += block.rows();

sum_bytes_in_blocks += block.allocatedBytes();

/** If significant amount of data was accumulated, perform preliminary merging step.

*/

if (blocks.size() > 1

&& limit

&& limit * 2 < sum_rows_in_blocks /// 2 is just a guess.

&& remerge_is_useful

&& max_bytes_before_remerge

&& sum_bytes_in_blocks > max_bytes_before_remerge)

{

remerge();

}

if ((blocks.empty() && temporary_files.empty()) || isCancelledOrThrowIfKilled())

return Block();

if (temporary_files.empty())

{

impl = std::make_unique<MergeSortingBlocksBlockInputStream>(blocks, description, max_merged_block_size, limit);

}

Block res = impl->read();

return res;

}

由上面代码可以看到,MergeSortingBlockInputStream这部分就是不断从底层的PartialSortingBlockInputStream读取出来,并存储全部存储下来。最终读取完成之后,利用MergeSortingBlocksBlockInputStream类,完成所有Blocks的归并排序工作。而MergeSortingBlocksBlockInputStream类就是简单完成利用堆进行多路归并排序的过程代码,笔者在这里就不再展开了,感兴趣的同学可以自行参考MergeSortingBlockInputStream.cpp部分的实现。

3.要点梳理

第二小节梳理完ClickHouse的排序算子的实现流程,这里进行一些简单的要点小结:

  1. ClickHouse的排序实现需要利用排序列生成对应的perm,最终利用perm完成每一个Block的排序。

  2. 所以每一个不同数据类型的列,都需要实现getPermutationpermute来实现排序。并且可以根据数据类型,选择不同的排序实现。比如radix sort的时间复杂度为O(n),相对快速排序的时间复杂度就存在了明显的优势。

  3. 排序算法存在大量的数据依赖,所以是很难发挥SIMD的优势的。只有在radix sort下才些微有些部分可以向量化,所以相对于非向量化的实现,不存在太多性能上的优势。

4. 小结

OK,到此为止,咱们可以从Clickhouse的源码实现之中梳理完成列式的存储系统是如何实现排序的。

当然,这部分跳过了一部分重要的实现:Spill to disk。这个是确保在一定的内存限制之下,对海量数据进行排序时,可以利用磁盘来缓存排序的中间结果。这部分的实现也很有意思,感兴趣的朋友,可以进一步展开来看这部分的实现。

笔者是一个ClickHouse的初学者,对ClickHouse有兴趣的同学,欢迎多多指教,交流。

5. 参考资料

官方文档

ClickHouse源代码

以上是 ClickHouse源码笔记6探究列式存储系统的排序 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/535736.html

回到顶部