解密数仓的SQL ON ANYWHERE技术

本文分享自华为云社区《GaussDB DWS的SQL ON ANYWHERE技术解密》，作者：tooooooooooomy。

1. 前言

适用版本：【8.1.1（及以上）】

查询分析是大数据要解决的核心问题之一，虽然大数据相关的处理引擎组件种类繁多，并提供了丰富的接口供用户使用，但相对传统数据库用户来说，SQL语言依然是使用最简单、最广泛和方便的一种接口。如果能在一个客户端中使用SQL语句操作不同的大数据组件，将极大提升使用各种大数据组件的效率。

2. 什么是SQL On Anywhere

GaussDB(DWS)的SQL On Anywhere，主要指对大数据的文件系统和与其他异构数据库的访问和交互，构筑起统一的大数据计算平台。大数据文件系统主要包括HDFS和OBS，其他异构数据库主要包括Oracle、Spark和Other GaussDB(DWS)。

3. GaussDB(DWS)SQL On Anywhere的作用及其应用场景

通过SQL On Anywhere特性可以实现与其他大数据组件和数据库互联互通访问，可以直接同时处理本地和HDFS/OBS上的数据集，甚至其他异构数据库的数据，而无需导入导出数据，将其分析能力从本地存储扩展到数据湖中，扩大GaussDB DWS的大数据分析的应用场景；通过该特性可以帮助客户实现冷热数据分离，将使用频度更高的热数据存储在本地，而使用频度更低的冷数据存储在成本更低廉的共享存储HDFS或者DWS上，降低用户成本。

从应用场景来看，可以满足如下业务需求：

针对多数据源需要构建虚拟的统一数据仓库，实现多数据源联邦查询，跨数据仓库热数据和HDFS/OBS冷数据的复杂混合查询，需要提供一致的、熟悉的数据仓库操作体验。
满足低频的业务全数据的低成本低延迟即席查询。

4. GaussDB(DWS)SQL On Anywhere的实现方式

GaussDB(DWS)SQL On Anywhere针对大数据的文件系统的访问主要通过FDW或ELK机制（已停止演进）实现的，而跨数据库的访问主要通过EC+ODBC的方式实现的。

3.1 利用FDW访问HDFS/OBS数据

GaussDB(DWS)对存储在HDFS上的Hadoop或者OBS原生数据的访问，采用FDW（Foreign Data Wrapper）机制，也称外表机制。首先通过创建Foreign Data Server来定义对HDFS数据源或同构其他集群的连接信息；之后创建Foreign Table，用于在GaussDB A数据库内部系统表中，定义对应的HDFS数据源上Hadoop原生结构化数据表的结构或对应同构其他集群结构化数据表的结构。

例如读取hdfs上的数据，其流程如下：

1）建立一个hdfs_server，其中hdfs_fdw为数据库中存在的foreign data wrapper。

复制代码

--创建hdfs_server。
postgres=# CREATE SERVER hdfs_server FOREIGN DATA WRAPPER HDFS_FDW OPTIONS 
   (address '10.146.187.231:8000,10.180.157.130:8000' ,
    hdfscfgpath '/opt/hadoop_client/HDFS/hadoop/etc/hadoop', 
    type 'HDFS'
) ;

2）创建一个hdfs外表读取hdfs上的数据

复制代码

CREATE FOREIGN TABLE region (
   R_REGIONKEY INT4,
   R_NAME TEXT,
   R_COMMENT TEXT )
SERVER  hdfs_server
OPTIONS(
    FORMAT 'orc',
    FOLDERNAME '/user/hive/warehouse/mppdb.db/region_orc11_64stripe/'
)
DISTRIBUTE BY roundrobin;

3）查询HDFS外表，例如：

复制代码

select * from region limit 10;

目前外表支持与普通表进行关联查询，并支持多种文件存储格式，其支持的文件格式如下（不同版本能力可能存在差异，以官方文档为准）：

3.2 通过ELK访问HDFS（已停止演进，不推荐）

ELK的方式类似于HAWQ，它是通过建立表空间为HDFS表空间，直接将数据存储和访问HDFS文件系统，目前只支持访问HDFS文件系统，而不支持访问OBS上的数据。首先通过创建HDFS表空间，然后会创建一个HDFS表，在创建时指定表空间为HDFS表空间，最后对HDFS表的操作如同普通表的操作，可进行插入修改删除数据。

以GaussDB数据库数据推到HDFS中

1）在数据库中创建HDFS表空间

复制代码

CREATE TABLESPACE hdfs_table RELATIVE LOCATION ‘tmp/hdtest'
With (filesystem='hdfs',
    address=’28.4.136.221:9000',
    cfgpath=’/opt/Huawei/bigdata/mppdb/hdfs_conf/zhndnrop/omm@HADOOP.COM/',
    storepath=’/tmp/test’);

2）数据库中创建HDFS表

复制代码

CREATE TABLE abc(
    zjxxlh char(20),
    nbbsh char(20),
    khwybh char(20),
    zjlx char(20)
)WITH (orientation=orc) TABLESPACE tables_hdfs;

3）向表中插入数据

复制代码

insert into abc select * from region10;

3.3 基于EC+ODBC的跨集群访问数据

GaussDB(DWS)支持通过 EC(全称Extension Connector)+ODBC统一访问其它大数据组件------将SQL发给其它大数据组件并接收执行结果，实现跨集群访问数据。目前EC+ODBC为用户提供了三种功能： SQL on Oracle、SQL on Spark和SQL on other GaussDB，分别用于连接Oracle数据库、Spark集群和其他GaussDB集群。

EC+ODBC的基本工作原理是：用户首先构建Data Source对象（其中包含目标库的一些连接信息和字符编码方式），然后用户获取该Data Source的使用权限，最后通过标准ODBC API连接目标库，发送SQL语句并获取执行结果。

为了方便使用，EC+ODBC为用户提供了统一的连接函数exec_on_extension(text, text)。其中，第一个参数为Data Source名称，第二个参数为发送的SQL语句，例如：

复制代码

postgres=# SELECT * FROM exec_on_extension('ds_spark', 'select * from a;') AS (c1 int);

5. GaussDB(DWS) SQL On Anywhere的实现方式优缺点对比

| ELK | HDFS | 1. 支持多DN并发查询 2. 支持和本地多表join查询和写入 3. 支持analyze收集统计信息 4. 节点本地化效率相对比较高 5. 支持增量写，支持update和delete | 1. HDFS表空间方式要求HDFS集群与MPPDB集群有强依赖关系，不易于扩展 2. 格式支持有限，目前只支持ORC格式，并且只支持访问HDFS文件系统 3. 有可能会产生大量小文件 |

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