ByteHouse云数仓版查询性能优化和MySQL生态完善

ByteHouse云数仓版是字节跳动数据平台团队在复用开源 ClickHouse runtime 的基础上，基于云原生架构重构设计，并新增和优化了大量功能。在字节内部，ByteHouse被广泛用于各类实时分析领域，最大的一个集群规模大于2400节点，管理的总数据量超过700PB。本分享将介绍ByteHouse云原生版的整体架构，并重点介绍ByteHouse在查询上的优化（如优化器、MPP执行模式、调度优化等）和对MySQL生态的完善（基于社区MaterializedMySQL功能），最后结合实际应用案例总结优化的效果。

在2023云数据库技术沙龙 “MySQL x ClickHouse” 专场上，火山引擎ByteHouse的研发工程师游致远，为大家分享一下《ByteHouse云数仓版查询优化和MySQL生态完善》的一些工作。

本文内容根据演讲录音以及PPT整理而成。

火山引擎ByteHouse的研发工程师游致远

游致远，火山引擎ByteHouse资深研发工程师，负责ByteHouse云数仓版引擎计算模块。之前先后就职于网易、菜鸟集团、蚂蚁集团，有多年大数据计算引擎、分布式系统相关研发经历。

ByteHouse云数仓版查询优化和MySQL生态完善

今天我主要分享的内容大纲，分为下面这四个部分。首先主要是跟大家讲一下ByteHouse云数仓版的背景和整体架构、然后重点讲下查询引擎上做的优化和完善 MySQL 生态的一些工作，最后是总结。

内容大纲

Clickhouse 是基于 shared nothing 架构，这种架构也带来了比较极致的性能。字节跳动的话，从2018年就开始在线上 使用 Clickhouse，然后到现在已经是非常大的机器量和数据量。但是 Clickhouse 的shared nothing 架构，也给我们带来了很大的困难，主要是数据的扩缩容比较难，包括存储和计算资源的绑定，导致我们想做一些弹性的伸缩也比较难。然后读写不分离带来的影响，以及在公共集群上中小业务的查询的影响。

为了彻底解决这个问题，然后我们在2020年的时候，开始做一个基于云原生架构的Clickhouse，当时内部的代号叫CNCH，现在在火山上叫ByteHouse云数仓版。然后现在CNSH在内部也是有非常大的使用规模，到2022年的时候，我们决定把这个回馈给社区，当时跟 Clickhouse 社区也进行了一些讨论，后来觉得架构差异太大，然后就单独以ByConity项目开源了，在今年1月份已经在GitHub上开源了。欢迎大家去关注和参与一下。

Clickhouse基于shared nothing架构

下图就是 ByteHouse云数仓版的整体架构，这是比较经典的架构。服务层负责就是数据，事务查询计划的协调，资源的管理。中间这层是可伸缩的计算组，我们叫做virtual warehouse（VW），也叫虚拟数仓，业务是可以按virtual warehouse进行隔离，相互不会影响，可以随意的扩缩容，是一个无状态的计算资源。最下面是数据存储，我们是抽象了虚拟的文件层，可以支持HDFS，以及还有对象存储S3等。当然在实际查询的时候，就是我们也会做一些热数据的local cache.

ByteHouse云数仓版的整体架构

下面重点来讲我们在查询引擎的优化。我们知道ClickHouse的单机执行非常强，然后这个是2021年的ClickHouse的单机执行逻辑，非常简单的count(*)的聚合运算。ClickHouse 首先会生成一个逻辑计划，叫QueryPlan。这里可以通过 EXPLAIN 看到每一步，就query plan step，就是读表，然后做聚合。

ClickHouse的单机执行

然后再通过 QueryPlan 会生成一个 QueryPipeline。这个过程中可以看到，query plan step被翻译成了QueryPipeline里面的一步，叫做processor，或者叫做物理算子。

QueryPlan 会生成一个 QueryPipeline

ClickHouse的单机模型其实是非常的强的，然后整体Pipeline驱动模式可以参考下面这个图，这里就不再具体展开。

ClickHouse的单机模型

接下来我们就看下另外一个场景，分布式执行。这是一个分布式表，然后有三个分片。做一个简单的count，在ClickHouse这块的话，就是把它改写成三个本地执行的子查询，然后分别计算，生成中间的Partial merge result，最后在coordinator节点上进行聚合，最后生成一个完整的结果返回给用户。

ClickHouse分布式执行

这个模型特点就是非常的简单，然后实现起来也是非常高效，但是在实际业务中也发现一些缺点。首先对于两阶段的话，第二个阶段的计算如果比较复杂，Coordinator 的计算压力会非常的大，很容易出现瓶颈。在聚合运算的时候，比如count distinct的经常会出现OOM或者算不出来，它整个架构是没有Shuffle的。如果有Hash Join，右表的大小不能放到一个单机的内存里面，基本上就是跑不出来。整个计划层的话，下发ast或者sql的方式，表达能力是非常有限的，我们之前是想基于这个做一些复杂优化，也是不太好做，灵活度也比较低。最后的它只有一个基于规则的优化，像一些比较重要的join reorder的排序也是没法做。

ClickHouse模型的优缺点

基于上面提到的问题，我们是基本上重写了分布式执行的查询引擎。主要做了两点，一个是就是支持多阶段执行，这也是大部分主流的MPP数据库，以及一些数仓产品的做法。第二个我们自研的整个优化器。下面是一个比较完整的执行图。可以看到，相比于刚才二阶段执行，一个查询过来之后，他的第二阶段就是Final agg可以在两个节点上了。TableScan做完之后，通过一定的规则进行shuffle。这个是通过exchange。然后最后的结果再汇集到Coordinator。当然这里还有ByteHouse云数仓的一些其他组件，这里不再细讲。

ByteHouse分布式执行的查询引擎

为了支持多阶段的执行模型，我们就引入了PlanSegment。简单说就是每一个worker上的一段逻辑的执行计划。从实现上来讲，它其实就是单机计划的QueryPlan，再加上输入输出的一些描述。然后这边就是PlanSegment的介绍，输入的PlanSegment和输出要到输出到哪个PlanSegment。

多阶段的执行模型概念PlanSegment

了解PlanSegment之后，可以就会问这个PlanSegment是从哪里来的。其实刚才介绍了，就是通过优化器进行计划生成和优化得来的。整体的一个流程就是从Parser把一个SQL变成了一个AST（抽象语法树），然后在优化器这个模块里面，在interpreter里面变成了一个PlanSegmentTree，切分成一组PlanSegment再下发给各个worker。

PlanSegment整体流程

优化器，主要就是查询计划的变换。分为rule based optimizer和cost based optimizer，就是基于规则和基于代价。基于规则的话，我们是实现了一个种基于visitor的一个改写框架，主要做一些全局的改写，支持从上到下，从下到上的方式，包括一些condition的下推，还有SQL指纹，这种像需要正则化SQL的。我们还支持基于局部的pattern-match改写，例如。发现两个Filter是相连的，那就会到合并到一起，Projection也是类似的做法。

优化器RBO

CBO，下面是一个通用的CBO的框架。当一个查询计划过来的时候，我们会通过optimizer Task的规则，和Property来不断的扩充这个grouping。中间这个是memo，记录等价的QueryPlan。然后把所有的QueryPlan生成之后，根据计算的代价，最后选择代价比较低的作为输出。当然在具体实现的时候，其实是有很多考虑，会包括生成的时候怎么降低等价plan的数量，以及怎么在生成的同时选择分布式计划最优方案。

优化器CBO

当优化器生成了PlanSegment的时候，就涉及到该如何下发。下面就是我们的调度器模块。当查询生成完一组PlanSegment之后，我们可以根据调度的类型，现在我们主要是MPP的多阶段执行。就会把它生成一个子图一次下发，后面也会考虑其他的一些调度方式，根据任务类型，包括类似于Spark的BSP，或者是分阶段调度。生成完这个一个子图的调度之后，马上就要选择PlanSegment到哪些worker执行？

这里的话。就是刚才讲service层，congresource manager拿各个worker层的负载信息，调度source的话，我们是主要考虑缓存的亲和度；然后调度计算plansegment的话是worker可以纯无状态，我们是主要考虑负载，就是尽量保证负载均衡来进行调度。这里也是尽量避开一些慢节点，以及一些已经死掉的节点。当然我们也在做其他的调度的方式，就是一些资源的预估和预算。这个具体解决问题可以后面再讲。我们生成完PlanSegment，然后发给worker之后，它的执行就是刚才讲的clickhouse的单机执行了。

调度器模块

刚刚提到一点，就是数据的就是的传入和传出，这个是依赖于Exchange模块。Exchange就是数据在PlanSegment的实例之间进行数据交换的逻辑概念，从具体实现上的话，我们是把它分的数据传输层以及算子层。

Exchange模块

数据传输层的话，其主要是基于定义Receiver/ Sender的接口，然后同进程传输基于队列，跨进程是基于基于BRPC Stream，支持保序、状态码传输、压缩、连接池复用。连接池复用、简单来说，就是把大集群上的两个节点之间的只建立一个连接，所有的查询都在这个连接上通信，当然我们是连接池，所以实际上是两个节点之间是固定数量的一个连接，这样会比单连接的稳定好更高。

Exchange数据传输层

算子层的话，我们是支持了四种场景。一个是一对多的Broadcast。然后多对多的Repartition，以及是多对一的Gather，一般在本进程之间的Round-Robin。这里面也做了一些优化，包括Broadcast怎么样避免重复的序列化，然后Repartition怎么提升性能，以及sink怎么攒批。在大集群下，怎样通过一个ExchangeSouce读取多个receiver的数据，来降低线程数。

算子层

这里是比较高阶的一些优化点，第一，RuntimeFilter 就是在执行期间生成的动态filter，比如这是两张表的一个等值join。我们可以在右表构建哈希table的时候，会生成一个bloom filter(或者其他类型的filter）。然后把各个worker上的bloom filter的收集后merge成一个，然后再发给左表所在的worker，这样在左表进行table scan的时候，可以过滤掉非常多不必要的数据，然后也可以节省一些计算的资源。这个的话需要优化器整个参与决策，因为生成和传输过程也是有代价的，看哪个代价更低。或者他还会判断一下过滤能力。

高阶优化：RuntimeFilter

另外就是在执行层的话，我们有一些压缩算法的优化，就比如说表级别的全局字典。我们知道社区有一个低级数类型，它的字典是part级别的，已经可以在一些计算上做到不解压计算了，当我们扩展成表级别的时候，大部分的计算都可以直接在编码值上或者在字典上进行，就完全不需要去解压数据了，甚至传输也可以传输编码后数据的。函数计算，聚合运算也是，这块在TPCDS上应该有20%的提升。

高阶优化：表级别的全局字典

其他的优化，这里可以简单的说一下，包括Windows算子的并行化，然后Windows里面 Partition 的 top下推；公共表达式的复用；以及现在多阶段模型下，对社区为两阶段模型实现的aggregation、join的算子做了一些重构，为了更好的适应这个模型。我们还支持Bucket Join、简单查询上并发性能的优化。最后就是ClickHouse单机模型的缺点，就是它每个Pipeline是独立的线程池，当并发比较高的时候线程会比较多，上下文的切换的开销比较大。我们会把它做成协程化，避免过多的线程。

其他优化详情

这是整体的一个效果。然后在社区的两阶段，我们通过改写，能跑完26个SQL。我们在多阶段执行和优化器完成之后，基本上是整个TPC-DS的99个SQL都是可以跑完的，性能也是得到了极大的提升。

整体效果

然后下面讲一下过程碰到的挑战，以及没有解决的问题。第一个就是所有并行计算框架的老大难问题：数据倾斜。如果比较有热点key，或者聚合件里面的key过少的话，即使有再多的worker，最后也只会在一个worker上进行计算。计划层，其实是可以做两阶段聚合的调整，然后把key过少的问题可以解决，但是热点key的问题还是很难解决，其实可以在执行层做一些自适应的执行，这个还是在探索阶段，可能类似于Spark的AQE，但是因为MPP的话有很多限制，做不到这么完善。

数据倾斜

第二个挑战，超大的MPP集群的问题。业内的话一般超过200个的MPP集群，就是会碰到一些比较多的慢节点的问题，或短板效应导致线性度急剧下降，稳定性也会下降。我们在内部已经有大概将近800个节点的计算组，然后可能马上就会有超过上千个节点的一个计算组。是要怎么样保证这种大超大MPP集群的稳定性和性能，我们做了一些自适应的控制，提高整体的稳定性。就我刚才讲的自适应调度、资源的预估和预占是一个方面，另外就是限制每一个查询的复杂度和使用资源，避免大查询导致把某个work的资源就是占的过满，然后导致的慢节点。最后一个就是对用户无感的一个VW的一个自动划分，划分一些小的子集，这个子集的话是固定的，是为了保证cache的亲和度，我们会根据查询的大小来自动的选择，这个也算规避了超大的问题。

超大的MPP集群

最难的还是怎么构建容错的能力，在这种大集群情形下，如果假设每一个节点的错误率为e的话，那节点数量为N的话，那运行正常概率就是(1-e)^N。节点数量扩大，错误率就会指数级上升。我们在探索就是query的状态的snapshot，类似于flink异步的snapshot的方案，可以构建一定的恢复能力，另外一个我们是有bucket table，就是会有一些计算是在闭合在bucket内部的，某一个bucket失败可完全不影响其他bucket，是可以单独去重试的。这是我们碰到的两个主要的挑战。

构建容错的能力构建容错的能力

这个专场是关于MySQL和ClickHouse，我们也讲一下ByteHouse在MySQL生态上做的一些事情。我们知道把从MySQL数据导入到ClickHouse的话，主要现在有三种方案。一种是ClickHouse的MySQL表引擎，你可以直接通过数据库引擎建一个MySQL的外表，然后用insert select的方式一次性的把数据导入，但是有数据量的限制不能太大，也不能持续的同步。其实在GitHub上有开源的工具，它是基于binlog同步的。但这个操作是比较复杂的，然后并且在已经停止更新了。社区最近是开发了一个materialized MySQL的一个功能。这个我认为是未来的一个最佳实践。

MySQL数据导入到ClickHouse

Materialized MySQL的话，它的原理也比较简单。用户的话就是创建一个 Materialized MySQL的数据库引擎，这样ClickHouse会有后台的一个线程，然后异步的去拉取MySQL的Binlog。然后会写到一个Replacing MergeTree里面。这个为什么要用replacing MergeTree，因为它是可以进行逐渐的去重。它虽然是那种异步的，但也是可以近似的完成去重工作。然后ClickHouse是做了一些trick，就是在这个replacing MergeTree里面可以给同步的Binlog加两个字段，一个是sign，一个是version，然后后续replacing MergeTree，就依靠这两个字段会进行一些去重，sign表示的是。数据的是否删除，version代表的是这次数据的版本，如果你加了final的话，它会就是在查询的时候，会用最高的版本覆盖低的版本。

Materialized MySQL的原理

这个介绍大概的使用，用户从Materialized MySQL的数据库引擎。在ClickHouse里面创建，然后在MySQL里面通过insert语句去写入各种数据，你在ClickHouse里面可以查到，当然还有一些没有展示，就是你在Materialized MySQL里面去创建一些表。然后也会动态的在ClickHouse这边生成，就是DDL的也可以同步过来的。刚才我为啥说这个是未来的最佳实践，因为这个还是实验性的功能，它会有很多不完善的地方。

Materialized MySQL的数据库引擎

首先，它是不支持不兼容的DDL，只要有一个报错，然后整个同步就停止了，然后停止又是悄无声息，你没有办法去手动的去触发它的再同步。第二点，就是社区的Materialized MySQL的replacing MergeTree其实是一个单机引擎，只能在单点上同步，如果出现一个单节点的故障的话，就是高可用会成为问题，另外单节点也会有吞吐量的限制。第三个就是刚才讲的运维的困难，看不到同步的状态、现在同步的信息、以及没有同步重启的任务。

Materialized MySQL的优势和不足

然后ClickHouse的做了一个CNCH的Materialized MySQL的数据库引擎，也是把引擎给云化，修复了社区的一些缺陷，真正做到的生产可用。它的原理主要就是通过我们的service层，按照表的力度去在各个worker上去调度线程，写到我们的唯一键引擎里面。

Materialized MySQL的数据库引擎原理

现在讲一下解决的这些问题，第一个有非常详细的系统表，可以看到现在运行的状态。然后也有停止启动重启的各种指令，就是这个整个运维是可用了。我们支持按表多worker的并发消费。因为是基于原生的架构，存算分离，如果单个work失败，可以马上自动的重新调度Rebalance。最后我们是基于唯一键引擎，它是为读优化的，就查询性能会更好。最后是支持配置跳过不兼容的DDL。做了这些工作之后，我们这个引擎基本上是可以说是生产可用了。

CnchMaterialized MySQL解决的问题

总结一下，今天的一些主要的内容吧，就是主要给大家讲了一下，ByteHouse云数仓版的背景以及整体架构。第二部分是重点讲了在查询引擎上的整体设计和优化点。最后讲了一下我们生产可用的云数仓版的Materialized MySQL的表引擎，为了完善MySQL生态做的一些工作。

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