CN116628036A

CN116628036A - 一种执行计划生成方法、装置、设备及存储介质

Info

Publication number: CN116628036A
Application number: CN202310721187.3A
Authority: CN
Inventors: 宋鑫; 万伟; 韩朱忠
Original assignee: Shanghai Dameng Database Co Ltd
Current assignee: Shanghai Dameng Database Co Ltd
Priority date: 2023-06-16
Filing date: 2023-06-16
Publication date: 2023-08-22

Abstract

本发明公开了一种执行计划生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：若SQL语句中无分组项，且查询项均为目标聚集函数，则获取去重项参数，其中，所述目标聚集函数为包括去重项的聚集函数；根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划，其中，所述执行计划包括：每个子任务对应的操作符和每个子任务对应的并行度，执行本发明实施例提供的执行计划，能够在已有分布式执行框架较少改动的情况下，无需引入多余的数据复制开销，充分利用多线程资源，提升SQL语句的执行效率。

Description

一种执行计划生成方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种执行计划生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在数据库分布式环境下，存在形如下面的无GROUP BY，聚集函数带有DISTINCT的查询语句。

先进行建表，建表语句为：create table t1(c1 int,c2 int,c3 int,id int)partition by hash(id)partitions 5；

例1：

select sum(distinct c1),count(distinct c2),sum(distinct c3)from t1；

现有的对这类包含多个去重项的聚集函数的处理方法包括如下两种：第一种是汇总到单一线程进行，第二种是将聚合函数的参数数据重复发送。第一种处理方法，不能充分利用多线程并行优化；第二种处理方法，会带来额外的网络通讯开销。

发明内容

本发明实施例提供一种执行计划生成方法、装置、设备及存储介质，执行本发明实施例提供的执行计划，能够在已有分布式执行框架较少改动的情况下，无需引入多余的数据复制开销，充分利用多线程资源，提升SQL语句的执行效率。

根据本发明的一方面，提供了一种执行计划生成方法，包括：

若SQL语句中无分组项，且查询项均为目标聚集函数，则获取去重项参数，其中，所述目标聚集函数为包括去重项的聚集函数；

根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划，其中，所述执行计划包括：每个子任务对应的操作符和每个子任务对应的并行度。

根据本发明的另一方面，提供了一种执行计划生成装置，该执行计划生成装置包括：

去重项参数获取模块，用于若SQL语句中无分组项，且查询项均为目标聚集函数，则获取去重项参数，其中，所述目标聚集函数为包括去重项的聚集函数；

执行计划生成模块，用于根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划，其中，所述执行计划包括：每个子任务对应的操作符和每个子任务对应的并行度。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的执行计划生成方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的执行计划生成方法。

本发明实施例针对无分组项，且集函数均包括去重项的SQL语句，根据去重项参数和SQL语句生成所述SQL语句对应的执行计划，执行本发明实施例提供的执行计划，能够在已有分布式执行框架较少改动的情况下，无需引入多余的数据复制开销，充分利用多线程资源，提升SQL语句的执行效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明实施例中的一种执行计划生成方法的流程图；

图2是本发明实施例中的执行计划示意图；

图3是本发明实施例中的一种执行计划生成装置的结构示意图；

图4是本发明实施例中的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。

实施例一

图1为本发明实施例提供的一种执行计划生成方法的流程图，本实施例可适用于执行计划生成的情况，该方法可以由本发明实施例中的执行计划生成装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

S110，若SQL语句中无分组项，且查询项均为目标聚集函数，则获取去重项参数，其中，所述目标聚集函数为包括去重项的聚集函数。

需要说明的是，本发明实施例仅是针对特殊的SQL语句的执行计划生成方法，也就是说，当且仅当SQL语句满足如下目标条件时，才可以通过后续的方式生成执行计划，其中，所述目标条件包括：1、SQL语句中无分组项，2、SQL语句的查询项都是带DISTINCT的聚集函数。

具体的，获取去重项参数的方式可以为：收集所有DISTINCT项的参数，例如可以是，若SQL语句为select sum(distinct c1),count(distinct c2),sum(distinct c3)fromt1，则去重项参数包括：c1、c2和c3。

S120，根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划，其中，所述执行计划包括：每个子任务对应的操作符和每个子任务对应的并行度。

其中，所述执行计划包括：至少3个子任务、每个子任务对应的操作符以及每个子任务对应的并行度。

具体的，根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划的方式可以为：根据所述SQL语句确定目标表；根据所述目标表、存储所述目标表的节点的可用硬件资源以及去重参数确定子任务数量、每个子任务的并行度以及每个子任务对应的操作符，根据子任务数量、每个子任务的并行度以及每个子任务对应的操作符生成SQL语句对应的执行计划。根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划的方式可以为：根据所述SQL语句确定目标表；根据所述目标表和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第一子任务的并行度，其中，所述第一子任务包括：第一分发操作符；根据所述去重参数和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第二子任务的并行度，其中，所述第二子任务包括：第一接收操作符、第一聚合操作符以及第二分发操作符；将第三子任务的并行度确定为第一数值，其中，所述第三子任务包括：第二接收操作符和第二聚合操作符。

可以理解的，若SQL是单表查询而后聚合的简单的SQL语句，则划分为三个子任务。如果SQL稍微复杂些，那么上述三个子任务之前和之后还存在其他子任务。

此外，SQL语句的执行计划的生成还需要统计信息、各种优化器参数等。

本实施例的技术方案针对无分组项，且集函数均包括去重项的SQL语句，根据去重项参数和SQL语句生成所述SQL语句对应的执行计划，执行本发明实施例提供的执行计划，能够在已有分布式执行框架较少改动的情况下，无需引入多余的数据复制开销，充分利用多线程资源，提升SQL语句的执行效率。

可选的，根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划，包括：

根据所述SQL语句确定目标表；

根据所述目标表和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第一子任务的并行度，其中，所述第一子任务包括：第一分发操作符；

根据所述去重参数和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第二子任务的并行度，其中，所述第二子任务包括：第一接收操作符、第一聚合操作符以及第二分发操作符；

将第三子任务的并行度确定为第一数值，其中，所述第三子任务包括：第二接收操作符和第二聚合操作符。

其中，所述目标表为所述SQL语句的FROM项参数，例如可以是，若SQL语句为selectsum(distinct c1),count(distinct c2),sum(distinct c3)from t1，则目标表为t1。

其中，所述第一子任务包括：第一分发操作符，还可以包括目标表的标识信息。

具体的，根据所述目标表和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第一子任务的并行度的方式可以为：根据所述目标表的行数和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第一子任务的并行度。

具体的，根据所述去重参数和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第二子任务的并行度的方式可以为：根据所述去重参数生成目标链表，根据所述目标链表的长度和存储所述目标表的节点的可用硬件资源确定第二子任务的并行度。

其中，所述第一数值可以为1。

在一个具体的例子中，如图2所示，第一子任务的并行度为4，子任务1包括：第一分发操作符SEND1和TABLE SCAN(t1)，子任务2的并行度＝3*n(n为>＝1的整数)，第二子任务包括：第二分发操作符SEND2，第一聚合操作符AGGR FUNC，以及第一接收操作符RECV1，第三子任务包括：第二聚合操作符AGGR FUNC和第二接收操作符RECV2。

需要说明的是，若SQL语句为select sum(distinct c1),count(distinct c2),sum(distinct c3)from t1，第一子任务负责“分发-聚合-汇总-二次聚合”中的“分发”工作。它在存储t1的各个节点执行，第一子任务的并行度由t1表规模和可用硬件资源确定(如图2的示例中，第一子任务的并行度为4)。第一分发操作符SEND1分发的key是(c1),(c2),(c3)，对于TABLE SCAN的每一行数据，分三次发送给RECV1所在第二子任务。第二子任务负责“分发-聚合-汇总-二次聚合”中的“聚合”工作。每一路线程处理某个相同DISTINCT参数的聚合函数初步计算。若第二子任务的并行度为3，并行线程分别为worker A，worker B，worker C。worker A线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c1)；worker B线程对应的聚合操作符处理的信息为count(distinct c2)；worker C线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c3)。若第二子任务的并行度为6，则worker A1&A2线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c1)；worker B1&B2线程对应的聚合操作符处理的信息为count(distinct c2)；worker C1&C2线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c3)。第三子任务负责“分发-聚合-汇总-二次聚合”中的最后一环：“汇总-二次聚合”，第三子任务的并行度为1，第二聚合操作符AGGR FUNC负责最后的数据汇总和结果拼装。处理前后，执行计划中的聚合函数对比如表1所示：

表1

用户查询中原始聚合	二次聚合的函数
		sum(c)	sum(一阶段聚合sum结果)
count(c)	sum(一阶段聚合count结果)

可选的，还包括：

依次执行所述第一子任务、第二子任务以及第三子任务，得到目标执行结果。

具体的，依次执行所述第一子任务、第二子任务以及第三子任务，得到目标执行结果的方式可以为：基于第一子任务进行数据发送，基于第二子任务对接收到的数据进行首次聚合，基于第三子任务对首次聚合后得到的数据进行汇总和二次聚合。

可选的，依次执行所述第一子任务、第二子任务以及第三子任务，得到目标执行结果，包括：

根据所述目标表和所述去重项参数确定每个去重项参数对应的待发送数据；

根据所述第一子任务将每个去重项参数对应的待发送数据发送至每个去重项参数对应的接收线程；

每个接收线程对接收到的数据进行首次聚合，得到每个接收线程对应首次聚合结果；

基于第三子任务对所述每个接收线程对应首次聚合结果进行二次聚合，得到所述SQL语句对应的目标执行结果。

具体的，根据所述目标表和所述去重项参数确定每个去重项参数对应的待发送数据的方式可以为：根据第一子任务对应的并行度、目标表和所述去重项参数确定每个去重项参数对应的待发送数据，例如可以是，若SQL语句为select sum(distinct c1),count(distinct c2),sum(distinct c3)from t1。则对于表t1的每一行数据，分三次发送给第二子任务。

具体的，根据所述第一子任务将每个去重项参数对应的待发送数据发送至每个去重项参数对应的接收线程的方式可以为：获取每个去重项参数的hash fold值；根据每个去重项参数的hash fold值确定根据每个去重项参数对应的接收线程根据所述第一子任务将每个去重项参数对应的待发送数据发送至每个去重项参数对应的接收线程。例如可以是，若第二子任务的并行度为3，则假设线程分别为：worker A，worker B，worker C。将去重项参数c1对应的待发送数据发送至worker A，将去重项参数c2对应的待发送数据发送至worker B，将去重项参数c3对应的待发送数据发送至worker C。

具体的，每个接收线程对接收到的数据进行首次聚合，得到每个接收线程对应首次聚合结果。例如可以是，worker A线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinctc1)；worker B线程对应的聚合操作符处理的信息为count(distinct c2)；worker C线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c3)。基于worker A线程处理sum(distinctc1)，得到worker A线程的首次聚合结果，基于worker B线程处理count(distinct c2)，得到worker B线程的首次聚合结果，基于worker C线程处理sum(distinct c3)，得到workerC线程的首次聚合结果。

具体的，基于第三子任务对所述每个接收线程对应首次聚合结果进行二次聚合，得到所述SQL语句对应的目标执行结果的方式可以为：基于第三子任务和SQL语句确定二次聚合函数，基于二次聚合函数对每个接收线程对应首次聚合结果进行二次聚合，得到所述SQL语句对应的目标执行结果。

可选的，在根据所述第一子任务将每个去重项参数对应的待发送数据发送至每个去重项参数对应的接收线程之前，还包括：

获取每个去重项参数的hash fold值；

根据每个去重项参数的hash fold值确定根据每个去重项参数对应的接收线程。

需要说明的是，分发操作符SEND在发送数据时，按照distinct列的hash取值发送给某一个线程，这样相同的数据一定会得到相同hash fold，发送给同一个聚集函数计算的线程。

可选的，根据每个去重项参数的hash fold值确定根据每个去重项参数对应的接收线程，包括：

根据第二子任务对应的并行度和所述去重参数的数量确定每个去重参数对应的并行线程数量；

根据每个去重参数对应的并行线程数量和每个去重项参数的hash fold值确定根据每个去重项参数对应的接收线程。

具体的，根据第二子任务对应的并行度和所述去重参数的数量确定每个去重参数对应的并行线程数量的方式可以为：将所述第二子任务对应的并行度和所述去重参数的数量的比值确定为每个去重参数对应的并行线程数量。

需要说明的是，若第二子任务对应的并行度为3，并行线程分别为worker A，worker B，worker C。worker A线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c1)；worker B线程对应的聚合操作符处理的信息为count(distinct c2)；worker C线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c3)。若第二子任务对应的并行度为6，则根据第二子任务的并行度为6，去重参数的数量为3，确定每个去重参数对应的并行线程数量为2，也就是，worker A1&A2线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c1)；worker B1&B2线程对应的聚合操作符处理的信息为count(distinct c2)；worker C1&C2线程对应的聚合操作符处理的信息为sum(distinct c3)。

可选的，基于第三子任务对所述每个接收线程对应首次聚合结果进行二次聚合，得到所述SQL语句对应的目标执行结果，包括：

根据所述每个接收线程对应首次聚合结果确定二次聚合函数；

基于所述二次聚合函数对所述第二子任务中的每个接收线程对应首次聚合结果进行二次聚合，得到所述SQL语句对应的目标执行结果。

具体的，根据所述每个接收线程对应首次聚合结果确定二次聚合函数的方式可以为：根据每个接收线程对应的首次聚合函数和首次聚合结果确定二次聚合函数，例如可以是，若首次聚合函数为sum(c)，则二次集合函数为sum(首次聚合sum结果)，若首次聚合函数为count(c)，则二次集合函数为sum(首次聚合count结果)。

在一个具体的例子中，执行计划生成流程包括：

1、判断是否可以进行优化，当SQL语句同时满足下列条件时判定为可以优化的SQL语句，转到第2步继续处理：

无分组项；

查询项都是带DISTINCT的聚集函数。

2、标示首个发送操作符SEND、对应的接收操作符RECV，采用“分发-聚合-汇总-二次聚合”的优化方式执行。收集所有的DISTINCT项参数(对于相同参数仅收集一次)，得到链表L，并基于此链表设置SEND的分发信息。

首次聚合所在子任务的并行度＝length(L)*n(n为>＝1的整数，与实际可用硬件资源有关)，并行度由待处理数据规模和可用硬件资源计算得到，在此不做赘述。

3、根据“聚合”所在子任务的并行度，设置每一路线程所需要执行的聚集函数。聚合子任务的每一路工作线程只处理具体的一个distinct列参数的集函数。

对于并行度length(L)*n，第i个工作线程中的AGGR FUNC操作符，处理L中的第i/n个节点的参数所涉及的聚合函数，i的取值范围是[0,n)。

聚合操作符AGGR FUNC用于计算无分组聚集函数。计算时，遍历接收到的数据并按照聚合函数定义输出结果。

4、首次“聚合”的聚合操作符AGGR FUNC输出结果(nth_distinct,aggr_func(distintct))，其中，nth_distinct代表为原始查询项中的第几个distinct参数，当distinct参数在原始查询项出现多次时，以首次出现的序号为准，序号的取值范围为[0,length(L))；aggr_func(distintct)代表原始查询中对应该distinct参数的聚集函数。

例如：SQL语句select sum(distinct c1),count(distinct c1),avg(distinctc1),sum(distinct c2)from t1；SQL语句中c1出现了多次，首次出现的编号为0，则其为第0个distinct参数；c2首次出现的编号为1，则其为第1个distinct参数。首次“聚合”的输出结果有4项，分别是(0,sum(distinct c1)),(0,count(distinct c1)),(0,avg(distinctc1)),(1,sum(distinct c2))。

“二次聚合”时，聚合操作符AGGR FUNC将相同的nth_distinct做汇总处理。根据不同聚合函数的定义可以处理为：

Sum(distinct c1)→sum(sum(distinct c1))；

Count(distinct c1)→sum(count(distinct c1))。

在另一个具体的例子中，对发送操作符SEND和聚合操作符AGGR FUNC进行改造。对属于“分发-聚合-汇总-二次聚合”中首次“分发”的分发操作符SEND改造如下：

对待发送的数据DATA，确定每一个聚合函数计算时第二子任务对应的线程数n_dest＝目标子任务并行度/length(L)；其中，n_dest为每个去重项参数对应的线程数量。

for(each row D_i in D)，其中，D_i为待发送数据D中的一条数据；

for(each node L_i in L)，其中，i∈[0,length(L))；

calc hash fold(L_i),发送计算每个去重项参数的hash fold值，保证相同的去重项参数发送至同一个线程。

从上述发送步骤可以看出，发送操作符SEND针对第二子任务的线程仅发送节点中的distinct列L_i。

发送操作符SEND在发送数据时，按照distinct列的hash取值发送给某一个线程，这样相同的数据一定会得到相同hash fold，发送给同一个聚集函数计算的线程。

对属于“分发-聚合-汇总-二次聚合”中“二次聚合”的AGGR FUNC操作符改造如下：

根据收到的首次聚合结果(nth_distinct,aggr_func(distintct))，合并相同的nth_distinct的聚合结果，即为最终的结果。例如：假定第二子任务对应的并行度为6，在首次聚合时，每个distinct集函数有两个线程：worker A、B负责接收输入数据；对集函数sum(distinct c1)：

Worker A接收到多个来源的c1数据(1,3,1,5,7,9,5)→sum(distinct c)＝1+3+5+7+9＝25，输出(0,25),意思是第0个distinct参数结果为25；

Worker B接收到多个来源的c1数据(2,8,0,6,0,8,10,2)→sum(distinct c)＝0+2+6+8+10＝26，输出(0,26)，意思是第0个distinct参数结果为26。

第三子任务中的聚合操作符AGGR FUNC，接收到两个线程上相同的第0个distinct结果，25和26，将它们相加，得到最终的sum(distinct c)＝25+26＝51。

实施例二

图3为本发明实施例提供的一种执行计划生成装置的结构示意图。本实施例可适用于执行计划生成的情况，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可集成在任何提供执行计划生成功能的设备中，如图2所示，所述执行计划生成装置具体包括：去重项参数获取模块210和执行计划生成模块220。

其中，去重项参数获取模块，用于若SQL语句中无分组项，且查询项均为目标聚集函数，则获取去重项参数，其中，所述目标聚集函数为包括去重项的聚集函数；

上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如执行计划生成方法。

在一些实施例中，执行计划生成方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的执行计划生成方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行执行计划生成方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims

1.一种执行计划生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述SQL语句和所述去重项参数生成所述SQL语句对应的执行计划，包括：

根据所述SQL语句确定目标表；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依次执行所述第一子任务、第二子任务以及第三子任务，得到目标执行结果，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述第一子任务将每个去重项参数对应的待发送数据发送至每个去重项参数对应的接收线程之前，还包括：

获取每个去重项参数的hash fold值；

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据每个去重项参数的hash fold值确定根据每个去重项参数对应的接收线程，包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于第三子任务对所述每个接收线程对应首次聚合结果进行二次聚合，得到所述SQL语句对应的目标执行结果，包括：

8.一种执行计划生成装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的执行计划生成方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的执行计划生成方法。