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TiDB 源码阅读系列文章（九）Hash Join

百家作者：PingCAP 2018-06-06 11:18:12

TiDB 目前获得了广泛的关注，特别是一些技术爱好者希望能够参与这个项目。由于整个系统的复杂性，很多人并不能很好的理解整个项目。我们希望通过 TiDB 源码阅读系列文章自顶向下，由浅入深，讲述 TiDB 的技术原理以及实现细节，帮助大家掌握这个项目。

本文是 TiDB 源码阅读系列文章的第九篇。内文详细介绍了 TiDB Hash Jion 的实现以及几种常见的问题，enjoy～

什么是 Hash Join

Hash Join 的基本定义可以参考维基百科：Hash Join。简单来说，A 表和 B 表的 Hash Join 需要我们选择一个 Inner 表来构造哈希表，然后对 Outer 表的每一行数据都去这个哈希表中查找是否有匹配的数据。

我们不用 “小表” 和 “大表” 这两个术语是因为对于类似 Left Outer Join 这种 Outer Join 来说，如果我们使用 Hash Join，不管 Left 表相对于 Right 表而言是大表还是小表，我们都只能使用 Right 表充当 Inner 表并在之上建哈希表，使用 Left 表来当 Outer 表，也就是我们的驱动表。使用 Inner 和 Outer 更准确，没有迷惑性。在 Build 阶段，对 Inner 表建哈希表，在 Probe 阶段，对由 Outer 表驱动执行 Join 过程。

TiDB Hash Join 实现

TiDB 的 Hash Join 是一个多线程版本的实现，主要任务有：

Main Thread，一个，执行下列任务：

读取所有的 Inner 表数据；
根据 Inner 表数据构造哈希表；
启动 Outer Fetcher 和 Join Worker 开始后台工作，生成 Join 结果，各个 goroutine 的启动过程由 fetchOuterAndProbeHashTable 这个函数完成；
将 Join Worker 计算出的 Join 结果返回给 NextChunk 接口的调用方。

Outer Fetcher，一个，负责读取 Outer 表的数据并分发给各个 Join Worker；

Join Worker，多个，负责查哈希表、Join 匹配的 Inner 和 Outer 表的数据，并把结果传递给 Main Thread。

接下来我们细致的介绍 Hash Join 的各个阶段。

Main Thread 读 Inner 表数据

读 Inner 表数据的过程由 fetchInnerRows 这个函数完成。这个过程会不断调用 Child 的 NextChunk 接口，把每次函数调用所获取的 Chunk 存储到 innerResult 这个 List 中供接下来的计算使用。

Main Thread 构造哈希表

构造哈希表的过程由 buildHashTableForList 这个函数完成。

我们这里使用的哈希表（存储在变量 hashTable 中）本质上是一个 MVMap。MVMap 的 Key 和 Value 都是 []byte 类型的数据，和普通 map 不同的是，MVMap 允许一个 Key 拥有多个 Value。这个特性对于 Hash Join 来说非常方便和实用：因为表中同一个 Join Key 可能对应多行数据。

构造哈希表的过程中，我们会遍历 Inner 表的每行数据（上文提到，此时所有的数据都已经存储在了 innerResult 中），对每行数据做如下操作：

计算该行数据的 Join Key，得到一个 []byte，它将作为 MVMap 的 Key；
计算该行数据的位置信息，得到另一个 []byte，它将作为 MVMap 的 Value；
将这个 (Key, Value) 放入 MVMap 中。

Outer Fetcher

Outer Fetcher 是一个后台 goroutine，他的主要计算逻辑在 fetchOuterChunks 这个函数中。

它会不断的读大表的数据，并将获得的 Outer 表的数据分发给各个 Join Worker。这里多线程之间的资源交互可以用下图表示：

上图中涉及到了两个 channel：

outerResultChs[i]：每个 Join Worker 一个，Outer Fetcher 将获取到的 Outer Chunk 写入到这个 channel 中供相应的 Join Worker 使用；
outerChkResourceCh：当 Join Worker 用完了当前的 Outer Chunk 后，它需要把这个 Chunk 以及自己对应的 outerResultChs[i] 的地址一起写入到 outerChkResourceCh 这个 channel 中，告诉 Outer Fetcher 两个信息：

我提供了一个 Chunk 给你，你直接用这个 Chunk 去拉 Outer 数据吧，不用再重新申请内存了；
我的 Outer Chunk 已经用完了，你需要把拉取到的 Outer 数据直接传给我，不要给别人了。

所以，整体上 Outer Fetcher 的计算逻辑是：

从 outerChkResourceCh 中获取一个 outerChkResource，存储在变量 outerResource中；
从 Child 拉取数据，将数据写入到 outerResource 的 chk 字段中；
将这个 chk 发给需要 Outer 表的数据的 Join Worker 的 outerResultChs[i] 中去，这个信息记录在了 outerResource 的 dest 字段中。

Join Worker

每个 Join Worker 都是一个后台 goroutine，主要计算逻辑在 runJoinWorker4Chunk 这个函数中。Join Worker 的数量由 tidb_hash_join_concurrency 这个 session 变量来控制，默认是 5 个。

上图中涉及到两个 channel：

joinChkResourceCh[i]：每个 Join Worker 一个，用来存 Join 的结果；
joinResultCh：Join Worker 将 Join 的结果 Chunk 以及它的 joinChkResourceCh 地址写入到这个 channel 中，告诉 Main Thread 两件事：

我计算出了一个 Join 的结果 Chunk 给你，你读到这个数据后可以直接返回给你 Next 函数的调用方；
你用完这个 Chunk 后赶紧还给我，不要给别人，我好继续干活。

所以，整体上 Join Worker 的计算逻辑是：

获取一个 Outer Chunk；
获取一个 Join Chunk Resource；
查哈希表，将匹配的 Outer Row 和 Inner Rows 写到 Join Chunk 中；
将写满了的 Join Chunk 发送给 Main Thread。

Main Thread

主线程的计算逻辑由 NextChunk 这个函数完成。主线程的计算逻辑非常简单：

从 joinResultCh 中获取一个 Join Chunk；
将调用方传下来的 chk 和 Join Chunk 中的数据交换；
把 Join Chunk 还给对应的 Join Worker。

Hash Join FAQ

如何确定 Inner 和 Outer 表

Left Outer Join：左表是 Outer 表，右表是 Inner 表；

Right Outer Join：跟 Left Outer Join 相反，右表是 Outer 表，左表是 Inner 表；
Inner Join：优化器估算出的较大表是 Outer 表，较小的表是 Inner 表；
Semi Join、Anti Semi Join、Left Outer Semi Join 或 Anti Left Outer Semi Join：左表是 Outer 表，右表是 Inner 表。

Join Key 中 NULL 值的问题

NULL 和 NULL 不等，所以：

在用 Inner 表建 NULL 值的时候会忽略掉 Join Key 中有 NULL 的数据（代码在这里）；
当 Outer 表中某行数据的 Join Key 中有 NULL 值的时候我们不会去查哈希表（代码在这里）。

Join 中的 4 种 Filter

Inner 表上的 Filter：这种 Filter 目前被优化器推到了 Hash Join Inner 表上面，在 Hash Join 实现的过程中不用考虑这种 Filter 了。推下去的原因是能够尽早的在 coprocessor 上就把不能匹配到的 Inner 表数据给过滤掉，给上层计算减压。
Outer 表上的 Filter：这种 Filter 的计算目前在 join2Chunk 中，由 Join Worker 进行。当 Join Worker 拿到一个 Outer Chunk 以后需要先计算 Outer Filter，如果通过了 Outer Filter 再去查哈希表。
两个表上的等值条件：这就是我们说的 Join Key。比如 A 表和 B 表的等值条件是：A.col1=B.col2 and A.col3=B.col4，那么 A 表和 B 表上的 Join Key 分别是 (col1, col3) 和 (col2, col4)。
两个表上的非等值条件：这种 Filter 需要在 Join 的结果集上计算，如果能够过这个 Filter 才认为两行数据能够匹配。这个 Filter 的计算过程交给了 joinResultGenerator。

Join 方式的实现

目前 TiDB 支持的 Join 方式有 7 种，我们使用 joinResultGenerator 这个接口来定义两行数据的 Join 方式，实现一种具体的 Join 方式需要特殊的去实现 joinResultGenerator 这个接口，目前有 7 种实现：

semiJoinResultGenerator：实现了 Semi Join 的链接方式，当一个 Outer Row 和至少一个 Inner Row 匹配时，输出这个 Outer Row。
antiSemiJoinResultGenerator：实现了 Anti Semi Join 的链接方式，当 Outer Row 和所有的 Inner Row 都不能匹配时才输出这个 Outer Row。
leftOuterSemiJoinResultGenerator：实现了 Left Outer Semi Join 的链接方式，Join 的结果是 Outer Row + 一个布尔值，如果该 Outer Row 能和至少一个 Inner Row 匹配，则输出该 Outer Row + True，否则输出 Outer Row + False。
antiLeftOuterSemiJoinResultGenerator：实现了 Anti Left Outer Semi Join 的链接方式，Join 的结果也是 Outer Row + 一个布尔值，不同的是，如果该 Outer Row 不能和任何 Inner Row 匹配上，则输出 Outer Row + True，否则输出 Outer Row + False。
leftOuterJoinResultGenerator：实现了 Left Outer Join 的链接方式，如果 Outer Row 不能和任何 Inner Row 匹配，则输出 Outer Row + NULL 填充的 Inner Row，否则输出每个匹配的 Outer Row + Inner Row。
rightOuterJoinResultGenerator：实现了 Right Outer Join 的链接方式，如果 Outer Row 不能和 Inner Row 匹配，则输出 NULL 填充的 Inner Row + Outer Row，否则输出每个匹配的 Inner Row + Outer Row。
innerJoinResultGenerator：实现了 Inner Join 的链接方式，如果 Outer Row 不能和 Inner Row 匹配，不输出任何数据，否则根据 Outer Row 是左表还是右表选择性的输出每个匹配的 Inner Row + Outer Row 或者 Outer Row + Inner Row。