实时数仓MPP查询架构和原理

实时数仓MPP查询的结构和原理是构建高效数据处理和分析系统的核心。MPP（Massively Parallel Processing）架构，通过并行处理和分布式计算，实现了对大规模数据的快速分析和查询。在查询引擎方面，Doris 采用 MPP 的模型，节点间和节点内都并行执行，也支持多个大表的分布式 Shuffle Join，从而能够更好应对复杂查询。

实时数仓MPP查询的结构主要包括数据节点、控制节点和网络三个部分，它们共同构成了一个分布式并行处理系统。

数据节点：数据节点是实时数仓MPP查询架构的核心组成部分，负责存储和处理数据。它们通常由多个计算节点和存储节点组成，每个节点都具备独立的计算和存储能力。计算节点负责执行查询任务，而存储节点则负责存储数据。这种分布式的存储和计算方式使得MPP架构能够充分利用多个节点的计算资源，实现高效的并行处理。

控制节点：控制节点在实时数仓MPP查询架构中扮演着协调和管理的角色。它负责接收查询请求，将查询任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的数据节点进行并行处理。同时，控制节点还负责查询优化、负载均衡和故障恢复等工作，确保整个系统的稳定运行。

网络：网络是连接各个节点的桥梁，实现数据和指令的传输。在实时数仓MPP查询架构中，网络需要具备高带宽和低延迟的特性，以确保数据能够快速地在各个节点之间传输，从而提高查询速度和数据处理能力。

实时数仓MPP查询的原理主要基于并行处理、数据分片和并行算法等技术。

并行处理：并行处理是MPP查询架构的核心原理。在接收到查询请求后，控制节点将查询任务分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的数据节点进行并行处理。每个数据节点都可以独立地处理其分配到的子任务，并将处理结果返回给控制节点。通过这种方式，MPP查询架构能够充分利用多个节点的计算资源，实现高效的并行处理，从而显著提高查询速度。

数据分片：数据分片是MPP查询架构实现并行处理的关键技术。在实时数仓中，数据通常被存储在多个数据节点上。为了实现并行处理，MPP查询架构需要将查询涉及的数据从各个数据节点中抽取出来，并进行合并和处理。数据分片技术可以将大规模的数据分割成多个小的数据块，并将这些数据块分配给不同的数据节点进行处理。通过这种方式，MPP查询架构能够同时处理多个数据块，从而提高数据处理速度。

并行算法：MPP查询架构还采用了并行算法来优化数据处理过程。这些算法能够将一个大型的计算任务分解成多个小的子任务，分配给多个数据节点并行处理。并行算法通常包括数据划分、任务调度和结果合并等步骤，确保各个节点能够高效地协同工作，共同完成查询任务。这些并行算法的应用使得MPP查询架构在处理复杂查询和大规模数据时具有更高的性能和效率。

实时数仓MPP查询架构还注重优化查询计划和减少不必要的计算。它通过对查询请求进行分析和优化，选择最合适的查询路径和算法，以减少查询时间和计算资源消耗。同时，MPP查询架构还采用了数据预聚合和缓存等技术，以减少重复计算和数据访问，进一步提高查询性能。

在实际应用中，实时数仓MPP查询架构需要根据具体的业务需求和数据特性进行设计和优化。例如，需要根据数据的规模和分布情况来选择合适的数据分片策略；需要根据查询的复杂度和性能要求来选择合适的并行算法和查询优化技术。同时，还需要关注系统的可扩展性、容错性和安全性等方面的问题，以确保实时数仓MPP查询架构能够稳定、高效地运行。

实时数仓MPP查询架构在SelectDB得到了很好的应用，大幅度提升了查询处理效率，并且支持多张大表分布式shuffle join。SelectDB产品实际应用的表现也很不错（SelectDB官网案例可查看）：

从 Clickhouse 到 Apache Doris：有赞业务场景下性能测试与迁移验证

赋能直播行业精细化运营，斗鱼基于 Apache Doris 的应用实践

知乎运营分析平台 — 舰桥平台如何通过 Apache Doris 实现查询速度 10+ 倍提升？