金篆数据库GoldenDB分布式优化器关键技术

        在分布式架构的诸多技术挑战中，分布式优化器的能力尤为关键。尤其是高并发、高可用的金融级应用场景，对查询优化、执行效率和系统稳定性提出了极高要求。金篆数据库GoldenDB凭借其强大的分布式优化能力，成功支撑了多个大型核心系统的上线运行——包括中信银行信用卡核心系统（16分片）、中信银行凌云账务核心系统（128分片），以及中国建设银行四大对私核心集群（每个集群20分片）等重要项目。金篆数据库GoldenDB的分布式优化器是保障其核心系统高效运行的核心技术支柱。

        并非所有SQL语句都能通过分片规则完全下推至数据节点执行，计算节点（CN）必须具备完整的算子计算能力。为此，金篆数据库GoldenDB在计算层实现了完整的执行引擎，并围绕分布式优化器构建了完善的逻辑与物理优化机制。逻辑优化都是基于规则的优化（RBO）。物理优化既有基于规则的优化又有基于代价的优化（CBO）。其中，RBO源自长期实践经验，每项规则均经过大量真实业务验证，确保性能提升的确定性和稳定性；而CBO则依赖统计信息与代价模型，在复杂查询场景中实现更智能的执行计划选择。

逻辑优化

        逻辑优化是金篆数据库GoldenDB分布式优化器的核心竞争力之一，凝聚了多年在金融、电信等行业的实践经验。例如，在浙江移动、安徽移动等账务核心系统建设过程中，针对实际业务需求提出了“rownum转limit”“not exists转left join”等关键优化策略。目前，计算节点已经实现多项逻辑优化规则，如：

• 过滤条件下推from子查询；
• 等值关联传递优化；
• not exists转left join；
• avg改成写sum和count；
• 视图展开成from子查询。

        这些优化在不改变语义的情况下，对语法树进行了等价修改。这种修改对性能提升是有益的，体现了金篆数据库GoldenDB对规则优化的深度积累。

物理优化阶段

        物理优化阶段，金篆数据库GoldenDB也实现了多项关键的基于规则的优化。与逻辑优化不同，物理优化阶段基于规则的优化器，主要是算子计算方式的优化，如下：

• join算子按分片规则下推；
• 过滤算子下推数据节点；
• in/not in子查询转换成in函数过滤算子下推数据节点过滤主查询；
• 聚合算子下推数据节点，先分组聚合再到计算节点进行归并聚合计算；
• 聚合算子分组列带分片键，聚合算子下推数据节点之后无需计算节点二次归并聚合。

        物理优化阶段，除了基于规则的优化，还包括基于代价的优化。基于代价的优化主要用于选择最优的连接顺序，是优化器最为核心的功能之一。

        通常情况下，连接顺序优化器会将小表放在前面，大表放在后面，减少中间连接产生的数据。在单机数据库中，小表放在前面，扫描大表时可以利用小表数据在大表索引中快速定位关联数据，提升join效率。但是在分布式数据库中，join关联可能是在计算节点中执行，计算节点没有索引，则无法利用这种单机数据库中小表驱动大表的方式。

        在江苏移动、广东移动等订单库业务对接过程中，金篆数据库GoldenDB对这类案例进行了总结。分布式join不能下推但是符合小表驱动大表执行方式，计算节点拉取大表数据在计算节点进行join，查询大表的数据很多都不满足关联条件，但却极大地消耗了网络资源。基于这一特性，金篆数据库GoldenDB计算节点实现了一种分布式小表驱动大表执行计划的方法。先查询小表数据，查询大表时利用小表数据对大表进行过滤，只查询符合关联条件的数据。相比传统执行计划，显著减少了数据拉取量，大幅降低网络负载，提升了整体查询效率。

GoldenDB分布式优化器增强特性

        除了前述传统优化器能力，金篆数据库GoldenDB还提供多项增强特性，如分布式全局索引优化、异步计算优化框架、SQL自动优化推荐工具等优化手段。

        金篆数据库GoldenDB发展初期就支持分布式全局索引，主要用于提升分布式where等值过滤查询效率。该优化特性是在查询过程中，先查询全局索引表，根据全局索引表中存储的分发键定位目标数据所在的数据节点，避免全节点扫描。此外，分布式全局索引还解决了分布式唯一性问题。

        异步计算优化主要针对AP和TP类SQL混合负载场景，复杂的AP类SQL容易阻塞高优先级的TP请求，造成系统“毛刺”现象。为此，金篆数据库GoldenDB基于多线程异步执行框架，研发了异步计算优化机制。根据SQL的COST代价自动识别计算密集型任务，将AP类SQL交由独立的异步线程组处理，实现TP与AP任务隔离，彻底消除相互干扰。该特性已在山东城商行、浦发银行、宁波银行信贷系统等项目中成功应用，显著提升了系统稳定性与响应一致性。

        随着金篆数据库GoldenDB从金融行业向电信、能源、交通、政务等领域拓展，业务SQL日趋复杂，人工调优成本不断上升。为应对这一挑战，金篆数据库GoldenDB自主研发了基于分布式优化器的SQL自动优化工具。自动分析执行计划瓶颈，智能推荐索引创建、语句改写、执行路径调整等优化建议，大幅降低优化门槛，减少人力投入，提升整体运维效率。

        金篆数据库GoldenDB分布式优化器不仅是数据库的核心“大脑”，更是支撑大规模分布式系统稳定高效运行的技术基石。从逻辑优化到物理优化，从规则驱动到代价评估，再到全局索引、异步计算与智能推荐，金篆数据库GoldenDB持续构建全栈式优化体系，全面满足现代核心系统对性能、可扩展性与易用性的多重需求。

        面向未来，金篆数据库GoldenDB将继续深化优化器能力建设，推动数据库技术在更多行业场景中落地生根，助力企业数字化转型迈向新高度。