Doris（Apache Doris）的优化器采用基于成本的优化策略（Cost-Based Optimization, CBO），结合规则优化（Rule-Based Optimization, RBO），以生成高效的分布式执行计划。以下是其核心优化策略：
采用CBO（基于代价优化）、RBO（基于规则优化）和HBO（基于历史优化）相结合的优化策略。RBO支持常量折叠、子查询重写和谓词下推等优化，CBO支持Join Reorder等优化，HBO能够基于历史查询信息推荐最优执行计划。
1. 基于代价的优化（CBO）
- 统计信息收集 ：
通过收集表、列、分区的基数（Cardinality）、数据分布直方图等统计信息，评估不同执行计划的代价。 \\text{代价} = f(\\text{CPU}, \\text{内存}, \\text{网络IO}, \\text{磁盘IO}) - 代价模型 ：
综合计算节点资源消耗、数据倾斜等因素，选择预估代价最低的执行计划。
2. 查询重写（Query Rewrite）
- 谓词下推（Predicate Pushdown） ：
将过滤条件（如WHERE子句）提前至存储层执行，减少数据传输量。 - 投影下推（Projection Pushdown） ：
仅读取查询所需的列，避免全列扫描。 - 子查询优化 ：
将相关子查询转换为JOIN操作，或利用物化视图加速计算。
3. 分布式执行计划优化
- 数据本地化（Data Locality） ：
优先将计算任务调度到存储数据的节点，减少网络传输。 - 并行执行（Parallelism） ：
对JOIN、AGGREGATE等操作拆分到多个节点并行处理。 - 动态分区裁剪 ：
根据查询条件跳过无关分区（如时间分区），仅扫描必要数据。
4. 索引策略
- 智能索引（Smart Index） ：
自动为高频过滤字段（如主键）创建索引，加速点查。 - 前缀索引（Prefix Index） ：
对复合查询条件（如WHERE col1=? AND col2=?）建立联合索引。
5. 列式存储优化
- 列裁剪（Column Pruning） ：
仅读取查询涉及的列，减少 I/O 开销。 - 延迟物化（Late Materialization） ：
延迟行数据的拼接，在过滤后生成完整行。
6. 资源与并发控制
- 资源组（Resource Group） ：
为不同任务分配 CPU、内存配额，避免资源抢占。 - 查询优先级 ：
支持高优先级查询插队执行，保障关键任务。
7. 执行引擎优化
- 向量化引擎（Vectorized Execution） ：
批量处理数据，减少函数调用开销。 - Pipeline 并行 ：
将算子拆分为流水线阶段，提升吞吐量。
总结
Doris 的优化器通过统计信息驱动代价评估、分布式计划优化、存储层协同等策略，显著提升复杂查询效率。用户可通过 EXPLAIN 命令查看执行计划，并结合统计信息收集（如 ANALYZE TABLE）确保优化效果。