概述

主要概念

数据服务(Data Service)：对异构数据源，基于有向无环图，提供异构数据的查询和推送能力。
指标：用于衡量事物发展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。
维度：是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。一般指查询约束条件。
粒度：维度的一个组合。描述分析需要细分的程度。
数据集：用来描述数据从哪里来，有哪些字段输出，提供哪些能力(过滤、分组)，数据表的Join关系，粒度等等
HTAP数据库：Gartner提出了HTAP数据库概念，一个数据库既能支持OLTP(在线事务处理)，又能支持OLAP(在线分析处理)，涵盖大部分企业级应用的需求，一站解决这些问题。

异构数据查询产品对比和分析

本文的主要目的是设计一个轻量级的异构数据查询和推送系统。首先，先看下主流的异构数据查询系统，如下表格：

	Presto	F1:Query	Calcite	TiDB
描述	分布式大数据查询引擎(SQL)	大数据异构查询引擎	动态数据管理框架	分布式 HTAP数据库
interactive交互式查询	提供	提供：集中式查询、分散式、批量查询ETL	支持	支持
数据源类型	多种	多种	多种	多种
支持自定义数据源			支持
使用公司	Facebook	Google
代码开源	是	否	是	是
异构聚合	是	是	是
模式	Coordinator-Worker	Master-Server-Worker
存储数据	否	否	否	是
分布式	是	是		是
ACID事务特性				分布式事务
UDF		UDF server
水平弹性扩展		支持		支持
HTAP(OLAP/OLTP)		支持		支持
特性		批量化 + 异步化 + 流水线化DAG

空白部分，表示没有找到相关说明。

本文的目标

本文设计的数据服务，基于有向无环图DAG，对异构数据源进行处理和聚合，主要提供简单数据查询复合、复杂数据查询服务和数据实时推送服务。 优势
轻量级的异构数据查询引擎
结构化语义，无SQL
融合数据管理
支持异步消息的推送
面向智能应用
存在的缺点
不支持离线批处理
不支持分布式计算
只支持大量数据的异构join和聚合

三层数据集思想

根据功能和层次的不同，将数据集分为3类，由下向上依次为原子数据集、公共层数据集、应用层数据集，如下图所示。
原子数据集：原子数据集是一层逻辑上面的概念，用来接入数据源，包括各种数据源的数据，如HBASE/MySQL/API等。
公共层数据集：多个原子数据集沉淀之后，形成公共层数据集；当然，一个原子数据集也可以被多个公共数据集使用。前期，该层也是一个逻辑概念，需要随着时间慢慢积累；用来管理不同业务的数据，原则上同一个业务可以抽象为几个公共数据集。公共层主要起到 了管理作用，并确定统一的数据口径。
应用层数据集：一个公共数据集可以产生多个应用数据集，面向智能应用，直接赋能给应用。
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领域模型

如下图，领域模型分为逻辑层和物理层。
物理层：数据源主要是各种数据的来源，包括MySQL、HBASE、kafka等。数据源里面的表抽象为物理表，表中包含物理字段，物理字段主要有维度、指标和标签3种类型。
逻辑层：数据集是对物理表的逻辑抽象，一个数据集可能来自不同数据源的多个物理表，其字段称为数据集字段。对数据集字段包装的时候，可以使用自定义的Transform和UDF。通过主题来管理数据集，一个主题包含多个数据集，一个数据集也可以属于多个主题。
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技术架构

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元数据管理：主要提供数据集、物理表、标签、指标等元数据能力。
Meta Data Local Cache: 提供元数据的本地缓存。元数据使用定时刷新机制。
数据安全：主要是SQL注入等安全问题。
数据权限：主要是权限的控制，分为数据集维度和字段维度的权限控制。
Query Parser：查询条件的解析，以及元数据的解析。一般减少每次解析的工作量，需要缓存解析后的元数据。
Query Plan Builder (构建执行计划)：主要是根据查询条件和元数据信息，构建有向无环图DAG。这里是本系统的难点。
Optimizer (执行计划的优化)：根据查询条件和元数据信息，对执行计划进行优化。
Scheduler (调度)：根据构件好的DAG，调度相应的执行器Executor执行。
Executor (执行器)：这里的执行，多线程并发执行。
Runner：主要是各种数据源的适配和性能优化，是一个原子的取数逻辑。主要是实时返回数据的数据库，不支持ETL离线型数据源。
Merger (合并)：主要是数据的合并，可以抽象为left join和full join两种类型。
Assemble (包装)：对字段进行包装，对行列数据进行转换。同时，可以自定义用户函数。这里会用到标签和指标元数据等信息。包装后的结果，将直接输出。
注：OLTP和OLAP两类查询是隔离的，OLTP为快查询，OLAP为慢查询，因为OLAP一般耗时会到1s左右，可能影响OLTP的性能。

系统整体设计

数据集设计

根据查询粒度的不同，将查询分为三类：多为统计查询、主键查询和非主键多条件查询。其中，主键查询和非主键多条件查询为单维查询，主键查询的维度就是主键。
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1.多维统计

多维统计是由"维度+指标"组成的聚合类数据，即聚合字段(group by)+过滤字段(where)+筛选字段(select)。数据集中的粒度(grain)决定了需要输出的维度组合，聚合维度(group by)字段属于粒度的子集，查询条件中的维度字段属于聚合维度的子集。多维统计由多个异构主表(事实表)内存Join，分别查完后按同粒度Grain进行join后输出。如下图所示，两个事实表包含相同的维度，不同的指标，经过内存join后，输出所需指标和维度。
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2.单维详情查询——按主键PK查询

通过主键(PK)查询主表一条记录，通过主表的外键查连接其他表(一般是维表)的数据，并且可以支持多级连接，支持多个主表查询。通过主键，在内存进行merge join，输出结果一般为单条记录。
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3. 单维详情查询——非主键查询

通过非主键的各种条件，查询一批主表记录。该查询中需要有一个确定的主表，通过主表来对结果进行分页查询；其他的表均为关联表，通过主表的外键连接多个关联表。

参考：
大数据分析：多维数据分析基础与方法(钻取、切片和切块)

系统详细设计

系统流程

如下图，描述了整个系统的设计流程上的关键部分，同时，对各部分的关键点和设计模式进行了说明。

元数据加载

该部分主要做了：入参解析、元数据解析、元数据缓存。
入参解析：将用户的查询解析为系统参数，主要包含3种解析类型：GroupByQuery/PkQuery/NormalQuery
元数据解析：将数据库非结构元数据解析为结构对象，减少每次结构化的成本。同时，将查询入参和结构化元数据进行合并，得到一个内部对象。
元数据缓存：缓存采用定时刷新机制。根据数据集name加载数据集配置信息，包含：数据集、数据集字段、用到的物理表和用到物理表的字段。

执行计划构建

执行计划构建就是根据请求参数和元数据，生成数据查询的执行计划。构建的查询计划是一个有向无环图DAG(Directed Acyclic Graph)，每个节点是一个原子数据集。执行计划生成逻辑如下图，左边为加载的元数据信息，中间为执行计划构建流程，右边为执行计划的内容。
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执行计划调度

执行计划调度是指，根据前面构建的执行计划DAG，分配线程、调用Runner执行查询，再合并结果。

执行模式

DAG的执行过程，就是执行各个子节点（原子数据集）的过程。根据每次执行节点数的不同，分为三种执行模式：Single模式，串行模式、并行模式。如图，每个阶段均为一次原子执行，同时节点中还可能包含合并merge操作。
single模式：一次只支持一种原子查询。
串行模式：支持多次原子查询及合并。在同一个线程中串行执行，有多少个节点就串行执行多少次。
并行模式：支持多次原子查询及合并。在多个线程中并行执行。根据DAG层数进行调度，即DAG有多少层，就并发执行多少次。执行过程中，每次执行入度为零的所有节点。如图所示，第一次执行node1/node2/node4，第二次执行node3，第三次执行node5。

调度执行过程

如下图，左侧为执行环境（元数据），右侧为调度过程。首先将DAG拍平，每次找出入度为零的节点执行、合并结果，执行完该节点后，对被引用的节点入度减一。递归执行，直到所有节点入度为-1。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Y2TxMcHQ-1594470747640)(https://cdn.nlark.com/yuque/0/2018/jpg/129807/1541578398168-beef1aa3-3a3d-478e-b801-46b81d96601d-rId51.jpg#width=439)]

Runner执行

类似于jdbc模块的方案，本文使用SPI(Service Provider Interface)机制发现服务，从而实现模块的解耦。同时，如果需要在外部开发定制Runner，使用SPI机制可以更好地实现。Runner种类包括MySQL、HBASE、kafka、dubbo等。下面主要介绍一种实现，即SQL类Runner：SqlRunner

SqlRunner

如下图所示，SqlRunner主要作用是将结构化的对象解析为数据库可执行的SQL。解析工具包括：FilterBuilder、JoinBulider、GroupByBulider、SortBuilder、PageBuilder。

FilterBuilder

根据Filter构造Where子句。需要对"=”、"in”、“range”、“like"四种类型的Filte进行解析。其中，range条件已经被上层区分为“>”、“>=”、“<”、“<=”，可以与”=”、"like”共同视为单一条件值条件，组装为“字段操作符条件值”，其中条件值要根据类型决定是否加单引号。
特殊类型字段(如时间) 需要根据底层DB的标准进行翻译。

JoinBulider

构造Join子句，包括left join和full join。

GroupByBulider

根据grain字段构造group by子句，聚合列以grain为准。

SortBuilder

取OrderBy对象中的字段名和升降序类型拼接ORDER BY子句。

PageBuilder

取原子数据集上面的pageSize和pageNum字段。如果~，则无偏移；否则用(pageNum-1)*pageSize计算偏移，拼接LIMIT子句。

Kafka-Runner

系统监听指定的Topic消息，收到消息后进行处理，并以异步消息的方式再把消息发送出去。其中，发送出去的消息中，携带其他异构Runner的数据信息。

执行流程

如下图所示，接收到消息后，通过KafkaRunner处理后，再将消息发送出去。
接收端：
接收不同的topic，接收的topic对应于领域模型的Table。使用同一个groupId，每个消息只接收一次。
将入参解析为KV的map，本期只解析一层，后续有需求再支持解析多层。
异步数据集，只能通过消息来触发。
一个数据集只支持引用一个Topic。（引用多个Topic，会导致消息等待的问题，暂时不考虑支持这种复杂场景。）
发送端：
将经过处理后的数据，以消息形式发送出去。对应领域模型的数据集Dataset。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MF2puVLh-1594470747643)(https://cdn.nlark.com/yuque/0/2018/png/129807/1541578398218-e102cd25-f79e-41c7-8f22-5ef23e857e53-rId62.png#width=526)]

运行时更新Topic

对于Kafka，一张物理表对应一个Topic。动态新增一张表的时候，需要在运行时，定时更新其对应的Topic。其中的关键点在于，更新Topic要保证在元数据加载完成之后，否则，可能导致接收到的消息数据，无法消费发送出去。kafka对自动新增和删除topic支持不是很好，需要自己实现一些内容。具体可以参考下面链接。
参考：
how can i set consumer’s topic by code
https://github.com/spring-projects/spring-kafka/issues/213

数据组装

组装器是对字段或者行列的处理，包含包装、转换、排序、内存分页。
包装：针对单字段的处理。
类型转换包装
展示数据包装
可视化参数包装
字段跳转URL包装
转换：行列转换、多行转单行等。
排序：主要是对异构合并的数据进行排序。优先使用Runner自身的分类器。
分页：对异构合并的数据进行分页返回。总条目数不宜过多。
总体原则：优先使用底层的能力，比如要分页的时候，如果Runner底层不能满足的时候，才使用上层的Pager。或者要进行数据合并时，优先使用数据库自身的join，不能满足时再考虑内存Merger。

小结

本文主要介绍了一个轻量级的异构数据查询和推送系统。由于内容较多，本设计的很多细节没有深入介绍。