数据库的查询执行计划中的并行哈希连接算法与优化

1. 并行哈希连接的基本概念

哈希连接是一种通过哈希表匹配连接键的算法，而并行哈希连接则利用多线程或多进程并行执行连接操作，以提升大数据量下的查询性能。其核心思想是：

• 数据分片：将连接的表按哈希函数分片，使相同键的数据落入同一分片。
• 并行处理：每个分片由独立的 worker 线程处理，减少整体执行时间。

2. 并行哈希连接的执行步骤

步骤1：数据分片（分区阶段）

• 对左表（通常是小表）和右表（大表）使用相同的哈希函数处理连接键，将数据分配到多个分区（Bucket）。
• 优化点：分区数通常与并行度（线程数）匹配，避免数据倾斜（某些分区数据量过大）。

步骤2：构建阶段（Build Phase）

• 选择左表作为构建表（Build Table），在内存中为每个分区构建哈希表。
• 并行化：多个线程同时处理不同分区的构建，每个线程独立构建其分区的哈希表。

步骤3：探测阶段（Probe Phase）

• 右表作为探测表（Probe Table），按相同哈希规则映射到对应分区后，与左表的哈希表进行匹配。
• 并行化：每个线程处理一个分区的探测操作，输出匹配结果。

步骤4：结果合并

• 各线程的结果集合并为最终连接结果（若需排序或去重，可进一步优化）。

3. 关键优化技术

（1）数据倾斜处理

• 动态负载均衡：监控线程处理时间，将大分片拆分为子任务分配给空闲线程。
• 混合哈希连接：若某个分片过大导致内存不足，可对其递归应用哈希连接。

（2）内存管理

• 布隆过滤器（Bloom Filter）：在构建阶段生成轻量级位图，快速过滤探测表中不可能匹配的数据，减少 I/O 和计算量。
• 分段传输：分批读取数据，避免全表加载内存。

（3）并行度调整

• 根据数据量、硬件资源（CPU 核心数、内存）动态调整线程数，例如：
  • 小表可减少并行度，避免线程创建开销。
  • 大表适当增加并行度，但需避免线程竞争。

（4）NUMA 架构优化

• 在多核服务器中，让线程尽量访问本地内存的数据分片，减少跨节点内存访问延迟。

4. 适用场景与局限性

• 适用场景：
  • 大数据量等值连接（如事实表与维度表关联）。
  • 内存充足或可溢出到磁盘的场景（混合哈希连接）。
• 局限性：
  • 非等值连接（如 BETWEEN）无法使用哈希连接。
  • 数据严重倾斜时性能下降，需结合倾斜优化策略。

5. 实际案例说明

假设查询：

SELECT orders.*, customers.name  
FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.id;  

优化执行流程：

1. 使用哈希函数 HASH(customer_id) % 8 将两张表分为 8 个分区。
2. 4 个线程并行构建 customers 表的哈希表（每个线程处理 2 个分区）。
3. 相同线程池并行探测 orders 表的分区，直接匹配哈希表。
4. 若某个分区的 customers 数据量过大，触发混合哈希连接，将其写入磁盘后分段处理。

通过上述步骤，并行哈希连接显著减少了大数据连接的响应时间，同时优化策略确保了资源的高效利用。