greenplum 数据分布策略

greenplum 是一个 MPP 架构的数据库，由一个 master 和多个 segment 组成（还可选配置一个 standby master），其数据会根据设置的分布策略分布到在不同的 segment 上。

在 6 版本中，gp 提供了 3 个策略：随机分布、复制分布、hash 分布。

随机分布

在创建表的时候，使用 "DISTRIBUTED RANDOMLY" 子句。

该策略会使数据随机分布到各个 segment，即使是完全一样的两行数据，也可能会被分散至不同的 segment。虽然随机分布可以使数据平均的分散至所有的 segment（不会出现数据倾斜），但进行表关联分析时，仍然会按照关联键进行重分布数据，所以该策略在生产环境中很少使用。

复制分布

在创建表的时候，使用 "DISTRIBUTED REPLICATED" 子句。

该策略会把数据发送至所有的 segment，即所有的 segment 都拥有该表的所有数据，所以在表关联分析时，可以减少数据重分布，但该数据会保存到所有的 segment，所以会产生大量的重复数据。所以，该策略适合一些小表使用。

hash 分布

在重建表的时候，使用 "DISTRIBUTED BY (column，[...])" 子句。

该策略需要用户指定哪些列作为分布键，且分布键必须是主键的子集。gp 会根据分布键的值，进行计算得出 hash key 值，再根据该 key 值计算得出该数据被分配到哪个 segment上。用户可以结合自己的数据特点，以及以后数据分析的规律，为不同的表指定不同的分布键，以提供良好的数据存储以及数据分析性能。

hash 流程

这里直接贴出调用堆栈，重点分析 directDispatchCalculateHash 函数：

调用堆栈

#0  cdbhashinit (h=0x2e4e738) at cdbhash.c:161
#1  0x0000000000b05017 in directDispatchCalculateHash (plan=0x2e4dce8, targetPolicy=0x2e4e178, hashfuncs=0x2e4e6b8)
    at cdbmutate.c:197
#2  0x0000000000b0a989 in sri_optimize_for_result (root=0x2e4cf18, plan=0x2e4dce8, rte=0x2e4cd88,
    targetPolicy=0x7ffe5fca0ec0, hashExprs_p=0x7ffe5fca0ed0, hashOpfamilies_p=0x7ffe5fca0ec8) at cdbmutate.c:3560
#3  0x0000000000810d6e in adjust_modifytable_flow (root=0x2e4cf18, node=0x2e4e068, is_split_updates=0x2e4d9b8)
    at createplan.c:6608
#4  0x00000000008108bd in make_modifytable (root=0x2e4cf18, operation=CMD_INSERT, canSetTag=1 "01",
    resultRelations=0x2e4e038, subplans=0x2e4dfe8, withCheckOptionLists=0x0, returningLists=0x0,
    is_split_updates=0x2e4d9b8, rowMarks=0x0, epqParam=0) at createplan.c:6471
#5  0x0000000000817e24 in subquery_planner (glob=0x2cbcf70, parse=0x2d7cd80, parent_root=0x0, hasRecursion=0 "00",
    tuple_fraction=0, subroot=0x7ffe5fca11b8, config=0x2e4cee8) at planner.c:907
#6  0x0000000000816d1d in standard_planner (parse=0x2d7cd80, cursorOptions=0, boundParams=0x0) at planner.c:345
#7  0x0000000000816904 in planner (parse=0x2cbd080, cursorOptions=0, boundParams=0x0) at planner.c:200
#8  0x00000000008e8f4a in pg_plan_query (querytree=0x2cbd080, cursorOptions=0, boundParams=0x0) at postgres.c:959
#9  0x00000000008e8ffd in pg_plan_queries (querytrees=0x2d7b458, cursorOptions=0, boundParams=0x0) at postgres.c:1018
#10 0x00000000008ea3e8 in exec_simple_query (
    query_string=0x2cbc0d8 "insert INTO hash values (1,"asdf","fdsa","qwer");") at postgres.c:1748
#11 0x00000000008ef189 in PostgresMain (arGC=1, argv=0x2c9bc10, dbname=0x2c9bac0 "postgres",
    username=0x2c9baa8 "gpadmin") at postgres.c:5242
#12 0x000000000086db12 in BackendRun (port=0x2cc5830) at postmaster.c:4811
#13 0x000000000086d1da in BackendStartup (port=0x2cc5830) at postmaster.c:4468
#14 0x0000000000869424 in ServerLoop () at postmaster.c:1948
#15 0x00000000008689c3 in PostmasterMain (argc=6, argv=0x2c99c20) at postmaster.c:1518
#16 0x0000000000774e33 in main (argc=6, argv=0x2c99c20) at main.c:245

directDispatchCalculateHash

这里只贴出 directDispatchCalculateHash 函数的重点代码及注释：

static void
directDispatchCalculateHash(Plan *plan, GpPolicy *targetPolicy, Oid *hashfuncs)
{
	// .....以上代码省略

		// 为当前插入的数据会话创建 cdbHash 环境
		// 主要包括：
		// 1、当前 gp 的 segment 个数
		// 2、hash key 值到 segment 的 reduce 函数
		// 3、该表的分布键，以及该分布键类型对应计算 hash key 的函数
		h = makeCdbHash(targetPolicy->numsegments, targetPolicy->nattrs, hashfuncs);

		// 初始化 cdbHash，主要是初始化 hashkey 值
		cdbhashinit(h);

		// 遍历所有的分布键
		// nattrs 是分布键个数
		for (i = 0; i < targetPolicy->nattrs; i++)
		{
			// 进行 hash key 值计算
			cdbhash(h, i + 1, values[i], nulls[i]);
		}

		// 根据前面计算出来的 hash key, 
		// 再算出该数据数据应该映射到哪个 segment
		hashcode = cdbhashreduce(h);

	// ......以下代码省略
}

cdbhash

void
cdbhash(CdbHash *h, int attno, Datum datum, bool isnull)
{
	uint32		hashkey = h->hash;

	// ......省略一些非关键代码

		
		hashkey = (hashkey << 1) | ((hashkey & 0x80000000) ? 1 : 0);

		if (!isnull)
		{
			FunctionCallInfoData fcinfo;
			uint32		hkey;

			InitFunctionCallInfoData(fcinfo, &h->hashfuncs[attno - 1], 1,
									 InvalidOid,
									 NULL, NULL);

			fcinfo.arg[0] = datum;
			fcinfo.argnull[0] = false;

			hkey = DatumGetUInt32(FunctionCallInvoke(&fcinfo));

			
			if (fcinfo.isnull)
				elog(ERROR, "function %u returned NULL", fcinfo.flinfo->fn_oid);

			hashkey ^= hkey;
		}
	
	// ......省略一些非关键代码
	
	h->hash = hashkey;
}

分析：

InitFunctionCallInfoData 该宏展开为：

#define InitFunctionCallInfoData(Fcinfo, Flinfo, Nargs, Collation, Context, Resultinfo) 
	do { 
		(Fcinfo).flinfo = (Flinfo); 
		(Fcinfo).context = (Context); 
		(Fcinfo).resultinfo = (Resultinfo); 
		(Fcinfo).fncollation = (Collation); 
		(Fcinfo).isnull = false; 
		(Fcinfo).nargs = (Nargs); 
	} while (0)

这里主要是用来初始化 Fcinfo 结构体， fcinfo 类型为 FunctionCallInfoData，其定义为： typedef Datum (*PGFunction) (FunctionCallInfo fcinfo);。

FunctionCallInfoData是一个通用的用于传递回调函数的入参结构体，

其中：

a、flinfo 字段是一个结构体，类型为 FmgrInfo ，该结构体里面最重要的是 fn_addr 字段，它存储了后面真正调用的 hash 回调函数的地址。

b、nargs 字段表示回调函数的入参个数，这里固定为1，说明所有的 hash 函数的入参个数都只有1个。

FunctionCallInfoData中的 arg 字段表示回调函数入参列表，这里只使用了 datum 赋值，从外层函数可以看出来，该值即为当前列的值。

所以从这里可以确定，分布键使用的 hash 回调函数的入参通过封装的 FunctionCallInfoData结构体进行传输，且最终里面使用的 hash 函数的入参只有 1 个，就是分布键的值。

FunctionCallInvoke 展开后为 ((* (fcinfo)->flinfo->fn_addr) (fcinfo)) ，即这里真正调用了 hash 回调函数，并使用前面赋值好的 fcinfo 作为参数。

最终把 hash 回调函数的返回值强转为 uint32 类型，再与之前计算出来的 hash key 做异或操作后，作为最后的 hash key 保存到当前 cdbHash 环境中的 hash 里，即最后的赋值： h->hash = hashkey。

总结

外层，先对当前的会话创建一个 hash 环境，然后遍历每个分布键做一次 hash 计算，根据最终的 hash key 值，做一次 reduce，计算出 segment id。

内层，先初始化通用的回调函数入参，再调用回调函数，并与之前的 hash key 值做一次异或操作，得出当前的 hash key。

hash 回调函数分析

smallint / int / bigint 类型

smallint 类型，对应的 hash 函数是 hashint2，

int 类型，对应的 hash 函数是 hashint4，

bigint 类型，对应的 hash 函数是 hashint8，

具体实现如下：

#define PG_GETARG_DATUM(n)	 (fcinfo->arg[n])
#define PG_GETARG_INT16(n)	 DatumGetInt16(PG_GETARG_DATUM(n))
#define PG_GETARG_INT32(n)	 DatumGetInt32(PG_GETARG_DATUM(n))
#define PG_GETARG_INT64(n)	 DatumGetInt64(PG_GETARG_DATUM(n))

Datum
hashint2(PG_FUNCTION_ARGS)
{
	return hash_uint32((int32) PG_GETARG_INT16(0));
}

Datum
hashint4(PG_FUNCTION_ARGS)
{
	return hash_uint32(PG_GETARG_INT32(0));
}

Datum
hashint8(PG_FUNCTION_ARGS)
{
	
	int64		val = PG_GETARG_INT64(0);
	uint32		lohalf = (uint32) val;
	uint32		hihalf = (uint32) (val >> 32);

	lohalf ^= (val >= 0) ? hihalf : ~hihalf;

	return hash_uint32(lohalf);
}

把宏展开后，可以观察到，smallint 、int 和 bigint 实际上底层调用的 hash 函数都是 hash_uint32，唯一有区别的是 hash_uint32 的入参。

当类型是 smallint 或 int 时，入参就是其本身，而当类型是 bigint 时，该类型长度为8字节，所以需要对其处理一下：当被 hash 的值大于等于0时，则使用高4字节与第4字节异或的值进行 hash；当被 hash 的值小于0时，则使用高4字节的相反数，与低4字节异或的值进行 hash。

char / varchar / text 类型

char 类型，对应的 hash 函数是 hashbpchar，

text / varchar 类型，对应的 hash 函数是：hashtext，

具体实现如下：

typedef struct varlena text;

#define PG_GETARG_DATUM(n)	 (fcinfo->arg[n])
#define PG_DETOAST_DATUM_PACKED(datum) 
	pg_detoast_datum_packed((struct varlena *) DatumGetPointer(datum))
#define DatumGetTextPP(X)			((text *) PG_DETOAST_DATUM_PACKED(X))
#define PG_GETARG_TEXT_PP(n)		DatumGetTextPP(PG_GETARG_DATUM(n))

Datum
hashtext(PG_FUNCTION_ARGS)
{
	text	   *key = PG_GETARG_TEXT_PP(0);
	Datum		result;

	
	result = hash_any((unsigned char *) VARDATA_ANY(key),
					  VARSIZE_ANY_EXHDR(key));

	
	PG_FREE_IF_COPY(key, 0);

	return result;
}

typedef struct varlena BpChar;

#define PG_GETARG_DATUM(n)	 (fcinfo->arg[n])
#define PG_DETOAST_DATUM_PACKED(datum) 
	pg_detoast_datum_packed((struct varlena *) DatumGetPointer(datum)
#define DatumGetBpCharPP(X)			((BpChar *) PG_DETOAST_DATUM_PACKED(X))
#define PG_GETARG_BPCHAR_PP(n)		DatumGetBpCharPP(PG_GETARG_DATUM(n))

Datum
hashbpchar(PG_FUNCTION_ARGS)
{
	BpChar	   *key = PG_GETARG_BPCHAR_PP(0);
	char	   *keydata;
	int			keylen;
	Datum		result;

	keydata = VARDATA_ANY(key);
	keylen = bcTruelen(key);

	result = hash_any((unsigned char *) keydata, keylen);

	
	PG_FREE_IF_COPY(key, 0);

	return result;
}

把上面的宏展开后，对比这三种类型的 hash 函数，其实不难发现，它们的 hash 函数底层都一样，都是通过 hash_any 函数进行计算，入参都是本身字符串值，以及字符串长度。

附：所有类型对应的 hash 函数