YashanDB 官网，原文内容请见  https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...

SQL 引擎是数据库核心部件之一，其核心职责是处理客户端提交的文本形式的 SQL 请求并执行，以及在必要时返回查询结果集给客户。

#SQL 执行过程
一次完整的 SQL 执行过程包括解析、验证、优化和执行四个阶段，其中优化阶段又分为静态重写、生成执行计划以及动态重写三部分。

• Parse 阶段
  解析阶段，进行词法、语法、语义解析，并生成树状的解析结果 Parse Tree。
• Verify 阶段
  校验阶段，进行用户角色权限验证、数据合法性检测、语法约束校验等，并将优化器部分工作前置，提前对 Parse Tree 结构体做优化变形，减少后续环节负担，为性能加速。
• Optimize 阶段
  优化阶段，根据输入的 Parse Tree 生成最终的可执行的计划 SQL execution plan。
• Execute 阶段
  执行阶段，执行 SQL execution plan 中的算子，支持并行计算以提升效率。

#优化器
优化器是 SQL 引擎的核心部件，YashanDB 优化器采用 CBO（Cost Based Optimizer）优化模式。

优化器根据输入的 Parse Tree，尽可能生成最优执行计划，并作为输入由执行器完成后续执行过程。执行计划包含数据访问路径、表连接顺序等执行算子信息。YashanDB 的 CBO 优化器基于统计信息，计算数据访问和处理所需要的代价，选择最优方案生成执行计划。

• 统计信息
  主要包括表、列、索引的统计信息，例如表的行数、列的平均长度、索引包含的列数等。统计信息有动态收集、定时任务及手动触发等多种收集方式，同时，可通过并行统计、抽样统计等技术加快统计效率，为优化器提供及时更新的信息。
• 执行算子
  算子定义了某一类具体的计算操作，是执行计划的基本组成单元。YashanDB 实现了如下几种基本算子：
  扫描算子
  表连接算子
  查询算子
  排序算子
  辅助功能算子
  PX 并行执行算子
• HINT
  HINT 是提供给用户对 SQL 执行计划进行干预的措施，例如指定表扫描的方式、指定执行顺序、指定并行度等，优化器将根据这些提示，结合统计信息，生成最优的执行计划。
• 并行度
  并行度描述 SQL 执行时并行处理程度，可以通过参数或 HINT 指定并行度，干预 SQL 执行时采取多线程并发执行，提高 SQL 语句执行效率。

#向量化计算
YashanDB 支持向量化计算，核心原理是利用 SIMD（Single Instruction Multiple Data）技术进行批量计算，提高计算效率。
向量化计算的内容包括：

• 批处理：算子间传递数据不再是一条一条记录，而是一批数据。
• 并行计算：算子并发执行。

向量化计算框架包括：

• 向量：算子之间传递的数据结构，由一批连续内存存储、数据类型相同、长度已知的列数据组成。
• 表达式：通用表达式，例如字面量（Literal）、列（Column）、函数（Function）等，通过建立计算表达式结构体，将其绑定执行所需的上下文信息、Schema 生成已绑定可执行表达式，再进行计算。
• 执行算子：算子是 SQL 中将查询计划具体执行的功能单位，将输入向量数据处理后输出结果，结果也是向量数据。

#分布式 SQL 执行过程

在一个分布式 SQL 的执行过程中，主要有如下两类实例参与：

• 协调实例（CN）：负责对外提供接口，接收用户请求，生成分布式执行计划，向 DN 分发查询计划进行执行并汇总执行结果。

• 数据实例（DN）：负责存储数据，并行执行 CN 下发的执行计划。
  分布式 SQL 引擎将用户文本形式的 SQL 语句进行解析、验证、优化、CN 向 DN 分发执行计划、CN/DN 多节点并行执行，并最终返回查询结果集给用户。
  

• session
  会话管理，用于进行节点间的管理，总管节点间执行的最终状态，以及调度节点间的执行过程。

• Distributed Interconnect Bus
  采用异步网络通讯框架的分布式通信组件，负责节点之间的网络通信，包括 CN 向 DN 分发的执行计划，以及各节点间的数据交换。

• 数据交换机制
  分布式数据库里的数据分片（区）存储在不同节点上，当某一个 SQL 计算的数据源来自于不同片（区）时，需要由特定的 PX 并行执行算子，将数据按指定方式，搬运到指定位置。

  在一个分布式 SQL 的执行过程中，可能会发生如下几种情形的数据交换：
  DN 上的数据向 CN 上汇聚成分布式 SQL 的查询结果。
  CN 向 DN 发送要插入或更新的数据。
  某个 DN 上的计算需使用其他 DN 上的数据，需要将其他 DN 上的数据搬运过来。
  某个 stage 向同节点内的其他 stage 传递数据。

• 并行执行
  YashanDB 的分布式 SQL 执行采用典型的 MPP 架构，分为两级：

  第一级：节点间并行
  CN 上的优化器根据表数据的分布信息，将一个复杂查询分为多个 stage，发送到不同的 DN，各 DN/stage 之间并行执行。

  第二级：节点内并行节点内并行执行的切分方式可以分为两类：
  水平切分：CN 上的优化器切分后产生的 stage，在 DN 上可以根据数据分片信息等将一个 stage 放到多个 pipeline 执行，每个 pipeline 处理一个区间的数据。
  垂直切分：在水平切分后，资源仍有结余，仍想继续充分利用 CPU 多核的能力，可以继续对 stage 进行垂直切分，切成多份更小的 stage 进行并行执行。