山大软工实践hive(5)-逻辑优化（1）

2021SC@SDUSC

逻辑优化，顾名思义，就是通过调整语句的执行顺序，或者优化语句，减少时间、内存上的开销。许多思路与普通数据库的查询优化一样。根据这一阶段输入输出都是DAG，可以认为是用过调整DAG的结构达到目的。

参考他人博客有以下几种方式

让选择运算优先执行，比如 select 1 from a join b on a.id=b.id where a.id=5 and b.id>10，会优先执行a.id=5与b.id>10，然后再进行join操作，因为join操作的时间复杂度是O(nlogn)的，选择运算为O(n)，有理由减少JOIN的输入数据量。比如下图把过滤操作提前，让JOIN可以处理更少的数据，用更少的空间

在涉及常量的运算上简化
1.如果表达式全为常量，就可把结果先算出来替代表达式
2.and or运算的逻辑短路
3.表达式中的常量传递。如a=1,b=a,c=b,即可直接给b,c赋值为1

1，3和代码编译成汇编语言一个思路，把可以替代的替代了；2是在hql中的and or实现逻辑短路，是必须实现的

DAG上同一路径上的符合条件的两个RS算子合并成一个
要同时满足排序，分组，升降序上，key元素组的包含关系（如a,b,c 包含a,b 不包含 a,d）然后
1.排序上合并为要求更精密的一个。比如算子分别以(a,b),(a)排序，则路径上前面的算子以(a,b)排序，后面的算子删除
2.分组上合并为要求更模糊的。比如以(a,b),(a)分组，则路径上前面的算子以(a)分组，后面的算子删除
3.排序顺序合并为要求更多的，比如按(a,b,c,升序，升序，降序),(a,b,升序，升序)合并为(a,b,c,升序，升序，降序)

同时还要满足两个RS算子的reducer数量相同，如果合并前其中有RS的reducer数量咋运行时决定那么合并后也得如此

把大表放在join操作的最后面。hive把前面n-1张表读入内存，和最后一张表join

比如select *，就可以不要SEL算子，因为不需要投影
列裁剪，比如select a from table where c=1,在全过程中只有a，c列使用，那么在读取表时，就可以只读取这两列，减少空间上的开销
分区裁剪，比如select a from table where c=1,系统就可以只读取c=1所在的分区（这应该需要配合普通索引或者hash索引之类的实现）

如果所有数据都集中给一个reducer处理，会导致速率变慢，这时候要想办法把它分成多个reducer任务
1.sort by代替order by
order by会按要求字段进行全局排序，就会导致map端所有数据都分配给一个reducer，而sort by就会视情况启动多个reducer
2.添加group by
在进行如count()时，也会把所有数据分配给一个reducer，而如果进行select count() from( select count(*) from t group by key),就可以把任务分配个多个reducer

这一部分感觉是用户在语法上的优化，不知道hive本身有没有自动实现

在optimizer包里很有可能包含逻辑优化的类，比如Optimizer类

package org.apache.hadoop.hive.ql.optimizer;

import ...


public class Optimizer {

里面有个初始化方法

方法里面是很多if语句，在这里面看到了一些之前了解过的优化，比如Groupby，skew join优化。可以确认这个类与逻辑优化有关，通过已确认的问题（hiveConf）进行优化

其中transformtions 为Transform数组，Transform为抽象类，由不同的优化器继承

最后应该调用这个执行优化并更改查询计划

选择其中一个优化器PointLookupOptimizer查看

这个优化器会尝试把or谓语换成更高效的in字句，暂不知道原理
PartitionColumnsSeparator

另外尝试直接搜索LogicalOptimizer，找到的是LogicalPlanOptimizer，它在org.apache.pig.newplan.logical.optimizer里

这个apache.pig是一种类sql语言，但不是hql，所以不是需要分析的内容

继续从理论上与实现上双向包围

一个学习前置技术的课程，要求从一些固定的选题中选择题目，分析源码，小组内看的代码不同。
这也太坑了，一是源码分析对学习技术帮助太小，不如找教程分析；二是小组内看的代码不能相同，我很希望他们试试看书从中间开始看，特别折磨人还看不懂，上百千个包与类，总共十万百万行的代码，层层嵌套。

Hive逻辑优化
Hive优化总结