梧桐数据库（WuTongDB）：Volcano/Cascades 优化器框架简介

Volcano/Cascades 是现代关系数据库系统中使用的两种重要的查询优化器框架，它们用于将高层 SQL 查询转换为高效的执行计划。它们采用了一种基于规则的方式来探索各种可能的查询执行计划，目的是选择一个代价最小的计划。以下是对这两种框架的详细讲解：

1. Volcano 优化器框架

Volcano 是一种基于动态规划 和规则的优化框架，最初由 Goetz Graefe 在 1993 年提出。它的核心思想是通过递归地应用规则来生成可能的查询计划，并在探索过程中利用剪枝技术 和代价估算来避免不必要的计算。Volcano 优化器通过以下几个关键概念来工作：

核心组件：

逻辑算子（Logical Operators）：

Volcano 以逻辑查询计划为输入，这些计划由逻辑算子构成，比如选择、投影、连接等。逻辑算子描述了查询的高层意图，而不是具体的执行方式。
物理算子（Physical Operators）：

逻辑算子可以通过物理算子来实现。例如，逻辑连接可以通过不同的物理连接算法来实现，如嵌套循环连接、哈希连接或排序合并连接。
代价模型（Cost Model）：

Volcano 使用代价模型来估算每个执行计划的代价（通常基于 I/O 操作、CPU 资源消耗、内存使用等）。通过比较不同计划的代价，优化器能够选择最低代价的执行计划。
规则重写（Rule-based Rewriting）：

Volcano 使用一组重写规则，将逻辑计划转化为物理计划。每条规则描述了如何将一种逻辑算子转换为一种或多种物理算子。例如，将一个逻辑连接转换为嵌套循环连接。
计划剪枝（Plan Pruning）：

在生成候选计划时，Volcano 使用动态规划来缓存已经计算过的子计划的代价，并通过代价剪枝技术避免生成不必要的低效计划。

工作流程：

规则应用： Volcano 会将每个逻辑查询计划应用不同的重写规则，生成多个物理执行计划。
代价评估： 对每个候选执行计划进行代价评估，记录最优子计划的代价。
动态规划： 缓存子计划的最优代价，避免重复计算相同的子查询。
计划剪枝： 在代价计算的过程中，去除代价高于某个阈值的计划，减少搜索空间。

优缺点：

优点： 动态规划结合代价剪枝的方式可以有效避免生成不必要的计划，适用于中等规模的查询优化。
缺点： 对于非常复杂或大规模的查询，生成计划的搜索空间仍然较大，容易遇到性能瓶颈。

2. Cascades 优化器框架

Cascades 是 Volcano 优化器的扩展版本，由 Goetz Graefe 在 1995 年提出。它改进了 Volcano 优化器的架构，使其能够更灵活地处理复杂查询，并能在更大规模的搜索空间中更高效地找到最优执行计划。Cascades 框架的核心改进在于基于规则的通用优化 和计划的增量生成。

核心组件：

分组（Group）：

在 Cascades 中，所有语义等价的逻辑表达式都被分组为一个等价类（Group）。每个分组代表了一组可以互换的计划，简化了计划管理。每个 Group 可以包含多个表达式，这些表达式可以是逻辑的也可以是物理的。
规则管理（Rule Management）：

Cascades 通过一个规则系统对查询进行优化，每条规则都描述了如何将一个表达式重写为另一个等价的表达式。规则可以是启发式的或者基于代价的。Cascades 允许对规则的应用进行更灵活的控制，并且支持递归重写，即可以将一个重写后的表达式再次应用规则进行进一步优化。
增量计划生成（Incremental Plan Generation）：

与 Volcano 不同，Cascades 不会一次性生成所有候选计划，而是通过增量的方式逐步生成和评估计划。这种方式有助于在搜索空间较大时更高效地找到最优计划。
计划共享（Plan Sharing）：

由于同一个分组中的不同表达式可能共享相同的子计划，Cascades 通过共享相同的子计划来减少不必要的重复计算。
代价估算和剪枝：

与 Volcano 一样，Cascades 也依赖代价模型来评估每个候选计划的代价，并通过剪枝策略减少低效计划的数量。Cascades 通过将不同计划的代价信息存储在 Group 中，减少冗余的代价评估。

工作流程：

分组初始化： 将输入的逻辑查询计划划分为多个 Group。
规则应用： 根据重写规则在 Group 中生成等价表达式，并更新 Group 中的表达式列表。
代价评估： 对每个 Group 中的表达式进行代价评估，选择代价最优的表达式。
计划生成： 通过增量生成物理计划，对每个物理计划进行逐步优化，并共享子计划来提高效率。

优缺点：

优点： 增量生成计划、表达式分组和计划共享使 Cascades 更加灵活和高效，适合处理大规模复杂查询。
缺点： 实现复杂度较高，并且由于支持灵活的规则系统，规则的选择和应用可能会影响优化效率。

总结：

Volcano 优化器是基于动态规划和规则重写的查询优化器，它通过代价评估和剪枝来寻找最优执行计划，适合中等规模查询优化。
Cascades 优化器继承了 Volcano 的核心思想，并在表达式分组、增量计划生成等方面做出了改进，适合更复杂和大规模的查询优化任务。

两者的核心目标都是在查询优化中平衡查询执行的代价和复杂性，通过系统化的规则管理和代价评估选择最优的执行计划。

产品简介

梧桐数据库（WuTongDB）是基于 Apache HAWQ 打造的一款分布式 OLAP 数据库。产品通过存算分离架构提供高可用、高可靠、高扩展能力，实现了向量化计算引擎提供极速数据分析能力，通过多异构存储关联查询实现湖仓融合能力，可以帮助企业用户轻松构建核心数仓和湖仓一体数据平台。
2023年6月，梧桐数据库（WuTongDB）产品通过信通院可信数据库分布式分析型数据库基础能力测评，在基础能力、运维能力、兼容性、安全性、高可用、高扩展方面获得认可。

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