Apache Flink Semi / Anti Join 实现原理总结

前言

最近再调研业界一些计算引擎的 Semi / Anti Join 的实现方式，刚好对 Flink Semi / Anti Join 的实现方式进行了研究，通过对 Flink SemiAntiJoinTest 的单测以及源码的 Debug，目前整体对 Flink 实现 Semi / Anti Join 的原理有一定理解，所以这里整体做一个总结，同时也帮助大家对于 Flink 有个更好的理解。

一、Flink Semi / Anti Join 实现原理

Flink 最底层由于支持 SemiJoin 或者 AntiJoin 的算子（具体看 SemiHashJoinOperator 、 AntiHashJoinOperator、NestedLoopJoinCodeGenerator），所以整体上 Flink 支持子查询的场景还是非常多的，除了将常见的 In / Not In、Exists / Not Exists 转换到 SemiJoin/AntiJoin 的场景，还支持 In/ Not In 子查询是关联子查询转换到 SemiJoin/AntiJoin，同时在 In Or Exists 关联子查询中，也支持将有多个关联条件的这种 Case，转换到 SemiJoin/AntiJoin。

Flink 中对于 Filter 中子查询转 SemiJoin/AntiJoin 的条件有着严格的限制，只有当条件都必须是合取范式的情况（谓词都是 AND 链接在一起），才会尝试去做转 SemiJoin / AntiJoin 的逻辑。这样做的原因，我个人理解有两点：

1. 当将关联子查询里面的 Filter 条件提取出来时，对于合取范式形式的谓词，可以直接提取到外侧 SemiJoin 的 Join 条件上，语义不变。
2. SemiJoin / AntiJoin 表示满足或者不满足条件的左表记录数，对于符合转换到 SemiJoin 或者 AntiJoin 的子查询，当和其他的 Or 条件在一起时，整个条件表示为两个条件任意为 True 即可，不符合 Semi/Anti 语义。

对于 Flink Filter 中 In 子查询（Or Not）或者 Exists 子查询（Or Not）会先转换为如下形式：

LogicalJoin(condition=[xxx], joinType=[anti/semi])
​
--举一个示例：
SELECT * FROM l WHERE a IN (SELECT d FROM r WHERE l.b > r.e)
​
--转换的 RelNode 结构
LogicalJoin(condition=[AND(=($0, $3), >($1, $4))], joinType=[semi])
:- LogicalTableScan(table=[[default_catalog, default_database, l, source: [TestTableSource(a, b, c)]]])
+- LogicalProject(inputs=[0..1])
   +- LogicalFilter(condition=[true])
      +- LogicalTableScan(table=[[default_catalog, default_database, r, source: [TestTableSource(d, e, f)]]])

最后结合 Join condition 条件，以及 JoinType 的类型（Anti / Semi），将其转换为对应的算子实现。由于 Flink 底层自定义了相关 SemiJoin Or AntiJoin 的算子实现，所以在 SemiJoin Or AntiJoin 的 Condition 上，SemiJoin Or AntiJoin，允许有非等值的条件（比如大于），不过在 Calcite 以及 Presto 中的 SemiJoin 实现，Join 条件必须是等值的。

下面是 Flink 一个 Semi Join 的 SQL 示例：

SELECT a FROM l u where exists (select * from r where r.e = u.b)

其转换为 Semi Join 的计划为：

LogicalJoin(condition=[=($3, $1)], joinType=[semi])
:- LogicalTableScan(table=[[default_catalog, default_database, l, source: [TestTableSource(a, b, c)]]])
+- LogicalProject(exprs=[[$1]])
   +- LogicalFilter(condition=[true])
      +- LogicalTableScan(table=[[default_catalog, default_database, r, source: [TestTableSource(d, e, f)]]])

Flink 中具体使用如下优化规则集合来尝试将子查询转换到 SemiJoin/AntiJoin：

在尝试将 Not Exists Or Not In 子查询转换到Anti Join 的时候，要注意等值条件的 NULL-aware的。下面的是 chatgpt 的回答：

Flink 中选择在子查询消除之前，先尝试将 Filter 的子查询转换到 SemiJoin/AntiJoin，如果子查无法转换到 SemiJoin/AntiJoin，那么之后还会使用 Calcite 中 （ SubQueryRemoveRule 子查询消除 + 子查询解关联RelDecorrelator.decorrelateQuery）来对子查询进行转换。简单来说，就是先尝试将子查询转换到 SemiJoin/AntiJoin，转换不了就用 Calcite 那套子查询消除 + 解关联来对子查询兜底。

下面分别 Flink SEMI_JOIN_RULES**规则集合每条规则的作用进行介绍：

上面 5 个规则，共同组成了 Flink SemiJoin/AntiJoin 的转换规则，接下来重点对 FlinkSubQueryRemoveRule.FILTER 优化规则进行讲解，因为核心转换逻辑在这个柜子中。

二、FlinkSubQueryRemoveRule.FILTER 规则解读

SQL 子查询可以出现在 Project、Filter、Join 中，对于 FlinkSubQueryRemoveRule.FILTER 优化规则，主要是匹配 Filter RelNode，然后尝试将 Filter 条件中的子查询转换为 SemiJoin / AntiJoin。

Calcite 从解析到初始 RelNode 转换完成后，会将子查询转换为 RexSubQuery，RexSubQuery 本质是一个 RexCall。Flink 选择在子查询消除之前（在使用 SubQueryRemoveRule 规则之前）尝试对 RelNode 转换到 SemiJoin / AntiJoin。

下面是FlinkSubQueryRemoveRule.FILTER规则将子查询转换到 Semi/Anti Join 流程图：

上面尝试将子查询转换到 SemiJoin/AntiJoin，如果子查询不能转换到 SemiJoin/AntiJoin，后续会使用 Calcite SubQueryRemoveRule相关子查询消除规则 + RelDecorrelator.decorrelateQuery，来处理子查询。

使用FlinkSubQueryRemoveRule.FILTER规则将子查询转换到 SemiJoin 或者 AntiJoin 后，其还是Logical RelNode。以 Flink Batch 为例，最终在决定 Join 的具体物理实现时，比如这里 Join 使用的是 BatchPhysicalHashJoin，BatchPhysicalHashJoin 的 translateToExecNode 方法，用来将 BatchPhysicalRel 转换到 Flink ExecNode 。在 translateToExecNode 方法中，最终会调用到 HashJoinOperator 的 newHashJoinOperator 方法，其会根据 Join 的具体类型，来创建相应的 Join 的 Operator。

三、总结

对于 SemiJoin/AntiJoin，本质只是 Join 的两种类型，所以底层算子的实现，可以使用 HashJoinOperator 或者 NestedLoopJoinOperator 来实现，当然不同引擎可能也有不同的实现。

Flink 中对于 SemiJoin/AntiJoin 有自己相应的 Operator 的实现，整体上支持的场景会更加广泛。对于 Dremio-oss 来说，本身是没有 SemiJoin 和 AntiJoin 的优化，本质就是使用 Calcite 子查询消除优化规则（Calcite 中 SubQueryRemoveRule） + 解关联（RelDecorrelator.decorrelateQuery）逻辑之后计划来进行运算。

Presto 中主要P只支持 In 子查询是非关联的转换到 SemiJoin，Presto 会使用 TransformUncorrelatedInPredicateSubqueryToSemiJoin 来尝试将 In 子查询转换为 SemiJoin。这里需要注意，Presto SemiJoin 产出的结果，只是对于 Join 左边数据是否出现在右边的一个标记，还需要再上面增加 Filter + Project，根据标记过滤出在右边的数据。

Calcite 当前不支持 AntiJoin 的转换规则，对于 SemiJoin 的转换，能够使用SemiJoinRule来将符合条件的 Join（Inner、Left）转换为 SemiJoin。

更多精彩内容，欢迎关注我的公众号：【雷克分析】 ，关注私信发送：命令、提效、数据库、提示词、calcite，有学习资料等着你 ， 欢迎关注 。