SparkSQL 对 SQL 查询的优化静态优化和动态优化两大部分介绍

SparkSQL 对 SQL 查询的优化主要分为 静态优化 和 动态优化 两大部分，其中静态优化主要在查询编译时进行，而动态优化则是在查询执行过程中进行。SparkSQL 的优化包括了多种技术，例如 RBO（基于规则的优化） 、CBO（基于成本的优化） ，以及 AQE（Adaptive Query Execution，适应性查询执行）。这些优化方法和技术可以显著提高查询的性能。

1. 静态优化（Static Optimization）

静态优化是在 SparkSQL 查询的解析和逻辑计划生成后，在物理计划生成前应用的优化。这些优化是在查询计划的编译阶段完成的，并不依赖于运行时数据特征。

主要的静态优化技术：

基于规则的优化（RBO）：规则驱动的优化方法，通过定义优化规则来改变查询的执行计划。
基于成本的优化（CBO）：通过对不同物理计划的成本进行评估，选择代价最小的执行计划。

RBO（基于规则的优化）

RBO 是 SparkSQL 默认的优化策略，基于一些预定义的规则对逻辑计划进行优化。规则通常包括：

合并相邻的 Filter 操作。
常量折叠：将常量表达式提前计算。
子查询合并：优化子查询，使其转化为连接操作。
表达式简化：对不必要的运算进行简化。

这些规则定义在 SparkSQL 的 Optimizer 类中，通常是通过继承 Rule[LogicalPlan] 类来定义自定义规则。

示例：合并连续的 Filter 操作。

scala 复制代码

object MergeFilters extends Rule[LogicalPlan] {
  def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan match {
    case Filter(condition1, Filter(condition2, child)) =>
      // 合并条件，避免多次扫描数据
      Filter(condition1 && condition2, child)
    case _ => plan
  }
}

这段代码演示了如何合并两个连续的 Filter 节点。假设我们有一个查询：

sql 复制代码

SELECT * FROM employees WHERE age > 30 AND age < 50;

在没有优化规则时，Catalyst 会生成两个 Filter 节点：

Filter(age > 30)
  Filter(age < 50)
    Scan(employees)

通过 RBO 规则优化后，可以合并为：

Filter(age > 30 AND age < 50)
  Scan(employees)

这样，执行时就只需要扫描一次数据。

CBO（基于成本的优化）

CBO 通过计算不同物理计划的代价来选择最优的执行计划。SparkSQL 会生成多个物理执行计划，然后使用一个启发式的代价模型来选择执行计划。代价模型通常包括以下几个因素：

执行时间。
I/O 成本。
内存使用等。

CBO 主要是在物理计划生成阶段进行的，因此它比 RBO 更加依赖于数据的实际特征，如数据的大小、分布等。

示例：选择 HashJoin 或 SortMergeJoin。

在某些情况下，SparkSQL 可能会选择使用 HashJoin 或 SortMergeJoin，具体取决于数据的大小和分布。例如，如果两个表非常大，可能会选择 SortMergeJoin，因为它更适合处理大数据集，而对于较小的数据集，HashJoin 会更高效。

CBO 会基于数据统计信息（如数据的大小、列的分布等）来做出决策。

2. 动态优化（Dynamic Optimization）

动态优化是 Spark 在查询执行过程中根据实际的数据分布情况，调整执行计划的能力。最主要的动态优化技术是 AQE（Adaptive Query Execution，适应性查询执行）。

AQE（适应性查询执行）

AQE 是 Spark 3.0 引入的一个新特性，它可以根据运行时的统计信息（例如，分区的大小和数据分布）动态调整查询的执行计划。AQE 会在查询执行过程中根据数据的实际分布，调整物理计划，解决静态优化时未能考虑到的性能瓶颈。

AQE 的核心优化技术：

动态调整 Shuffle 分区数：在执行查询时，AQE 会根据每个阶段的数据量，动态调整 Shuffle 的分区数。这样可以避免过多的 Shuffle 分区导致性能下降。
动态选择 Join 策略：在执行过程中，AQE 会动态选择最优的 Join 策略（例如，决定使用 HashJoin 或 SortMergeJoin）。
处理 Skew Join：在某些情况下，数据分布不均可能导致某个分区的数据量过大（数据倾斜）。AQE 可以动态调整处理策略，避免某个节点超载。

AQE 工作流程：

生成初始物理计划：Spark 在静态优化后生成一个初步的物理执行计划。
执行并收集统计信息：在执行过程中，Spark 会动态地收集执行过程中每个阶段的统计信息（例如，分区的大小）。
重新优化：根据收集到的统计信息，Spark 会重新调整物理执行计划。

示例：动态调整 Shuffle 分区数。

scala 复制代码

spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize", "134217728")

在启用 AQE 后，Spark 会根据每个阶段的数据量动态调整 Shuffle 分区数，确保每个分区的数据量接近设定的目标（例如上面的 128MB）。

3. 总结：

静态优化：包括 RBO 和 CBO，主要在查询编译阶段应用。RBO 使用预定义的规则进行优化，而 CBO 通过评估不同计划的成本来选择最佳计划。
动态优化（AQE） ：在查询执行过程中，根据运行时的统计信息动态调整执行计划，解决静态优化时无法预测的性能瓶颈问题。
- RBO：通过一系列的优化规则对逻辑计划进行优化。
- CBO：通过评估不同物理计划的代价，选择最优的执行计划。
- AQE：在运行时动态调整执行计划，处理 Shuffle 分区调整、Join 策略选择、Skew Join 等问题。

通过这些优化方法，SparkSQL 能够在保证正确性的基础上显著提高查询的性能。