CMU Database Systems - Parallel Execution

并发执行，主要为了增大吞吐，降低延迟，提高数据库的可用性

先区分一组概念，parallel和distributed的区别

总的来说，parallel是指在物理上很近的节点，比如本机的多个线程或进程，不用考虑通信代价
distributed，要充分的考虑通信代价，failover的问题，更为复杂

先解释一下概念，

process model，指数据库系统架构设计，用于支持多用户的并发请求

worker，用于执行客户端tasks的DBMS组件

通常的process model有3种，

Process Per Worker，每个worker都是一个系统进程，

进程最大优点，隔离好，不会因为一个worker影响整个库，但问题肯定是太重，比较低效，支持不了高并发
早期的数据库往往采用这个方案，是因为那个时候线程的方案还不成熟

Process Pool，这个方案和上面的没有本质不同，只是worker从只用一个进程，到使用一个进程pool
Pool的好处，一个worker可以同时相应多个请求，而且一个进程hang住了，不会影响worker工作

坏处，一个client的连续的请求会分配到不同的进程，那么CPU cache locality上就不是很好

Thread Per Worker

这个是当前主流的process model，

一个数据库实例是一个进程，worker通过线程实现，这样由DBMS自己进行线程调度

线程模型明显更加轻量，更容易应对高并发的场景，而且线程间通信的成本很低

最大的问题是隔离性不好，一个线程可能把整个库搞挂

并行有两种，

不同的query，并行的执行

一条query中不同的operation并行的执行

Inter-query，很容易理解，要解决的也就是并发控制问题，这个后面会讲

这里重点说下Intra-query，它也是包含两种类型，Intra-operator和Inter-operator

首先是Intra-operator，水平并行，MPP
把数据水平分成多份，分别执行，有个Exchange，类似latch，等待所有分片都执行完，做相应的merge然后再往上发送

然后是，Inter-operator，DAG方式，pipeline，streaming process

前面光说了，平行处理，但是数据库的瓶颈大部分在磁盘IO

所以如果要并行计算，关键是数据要能划分开，并行的读取

一些比较简单的方法如下，

人为的分多块盘，或是用raid0，raid1

但是如果要在表级别做划分，就需要更为复杂的方法，对数据做partition

划分又分为两种，

垂直划分，列存

水平划分，sharding

巴特西