请问Distributed table range scan是分布式的意思吗

OceanBase 技术问题
#1

【 使用环境 】生产环境 or 测试环境
【 OB or 其他组件 】
【 使用版本 】
【问题描述】清晰明确描述问题
【复现路径】问题出现前后相关操作
【附件及日志】推荐使用OceanBase敏捷诊断工具obdiag收集诊断信息,详情参见链接（右键跳转查看）：

【SOP系列 22 】——故障诊断第一步(自助诊断和诊断信息收集)

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| ======================================================================================== |
| |ID|OPERATOR |NAME |EST.ROWS|EST.TIME(us)| |
| ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| |0 |NESTED-LOOP JOIN | |2 |38 |
| |1 |├─TABLE RANGE SCAN |A(a_idx1) |1 |9 | |
| |2 |└─DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN|B(b_idx1) |1 |29 | |
| ========================================================================================

请问DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN代表什么含义哪？分布式吗？

2 个赞
#3

我的租户的所有表的主都在一台机器上，不应该出现分布式的含义吧。表也不是分区表。

1 个赞
#4

@论坛小助手

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#5

DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN表示该操作是在分布式环境中进行的表范围扫描。即使您的表不是分区表，而且所有表的主副本都在同一台机器上，但在分布式数据库系统中，如OceanBase，为了实现高可用性和负载均衡，表的数据可能会被复制到不同的机器上。因此，当执行查询时，如果涉及到的数据不在本地节点上，就需要跨节点执行表范围扫描，这就出现了DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN。这并不一定意味着您的表实际被物理地分布在多个节点上，而是指查询执行过程中可能涉及到了跨节点的数据访问。

更多信息请查看:

  1. 分布式计划的生成
  2. OceanBase 术语
  3. OceanBase 集群运维管理之用户实操
  4. 使用 OceanBase 数据库分区表进行水平拆分
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#6

分布式操作执行计划算子吧

#7

也就是出现这个不一定代表我从其他机器拿去数据，对吗？

#8

打卡

#9

这并不一定意味着您的表实际被物理地分布在多个节点上，而是指查询执行过程中可能涉及到了跨节点的数据访问。 此话如何理解 ？ @论坛小助手

#10

您的理解是正确的。出现DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN并不一定意味着数据实际被物理地分布在多个节点上，而是指查询执行过程中可能涉及到了跨节点的数据访问。为了更清晰地解释这一点，我将分几个方面来说明：

1. 分布式环境中的数据复制

在OceanBase这样的分布式数据库中，即使所有表的主副本都在同一台机器上，为了实现高可用性和容错能力，数据通常会被复制到其他节点上。这意味着，虽然主要的数据读写操作可能会发生在主副本所在的节点上，但当这个节点不可用时，系统会自动切换到其他拥有数据副本的节点进行读取。

2. 查询执行过程中的跨节点访问

  • 本地节点数据不足：即使所有表的主副本都在同一台机器上，查询执行过程中可能需要访问其他节点上的数据副本。例如，如果某个查询需要访问的数据在本地节点上没有缓存或者本地节点正在进行维护，那么查询可能需要从其他节点获取数据。

  • 优化器决策：OceanBase的查询优化器会根据当前的集群状态和数据分布情况来决定最佳的执行计划。有时候，即使数据在本地节点上存在，优化器也可能选择从其他节点获取数据以提高查询性能或满足其他优化目标。

3. 物理分布与逻辑分布的区别

  • 物理分布：指的是数据实际存储的位置。如果所有表的主副本都在同一台机器上，那么数据的物理分布是集中的。

  • 逻辑分布：指的是查询执行过程中数据访问的方式。即使数据在物理上集中在一个节点上，查询执行过程中可能仍然需要通过网络从其他节点获取数据，这就是逻辑分布的概念。

4. 示例

假设您有一个查询，涉及到表A和表B。表A和表B的主副本都在Node1上，但为了高可用性，表A的数据还被复制到了Node2。在某些情况下，查询优化器可能会决定从Node2获取表A的数据，即使Node1上有主副本。这种情况下，查询执行计划中就会显示DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN。

总结

DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN并不一定意味着数据实际被物理地分布在多个节点上，而是指查询执行过程中可能涉及到了跨节点的数据访问。这种行为是为了实现高可用性、负载均衡以及优化查询性能等目的。因此，看到DISTRIBUTED TABLE RANGE SCAN并不代表数据一定是从其他机器获取的，而是一种查询执行的逻辑方式。

详情请参考:

  1. SQL FAQ
  2. 表组
  3. 分区分裂概述
  4. 分布式执行和并行查询
  5. SQL 查询导致的异常
  6. 数据分布
  7. 分布式事务
  8. 概述
#11

普通表t，是始终只会存储到一个tablet里？且这个tablet只会存储在一个节点上？ 哪怕普通表t后来增长的非常非常大了，数据库系统也不会自动把普通表t拆分成多个tablet并且分布式存储？ @论坛小助手

#12

您的问题非常具体，涉及到OceanBase中普通表的存储和分布机制。根据检索到的文档片段，我可以为您提供以下详细解答：

普通表的存储和分布

  1. 单个Tablet存储：

    • 在OceanBase中，一个非分区表（即普通表）的数据会存储在一个Tablet中。每个Tablet对应一个用于存储数据的分片。
    • 存储层文档中提到：“用户定义的非分区表也会对应一个Tablet。”

  2. Tablet的分布：

    • 单个Tablet通常会被分配到一个节点上。但是，为了实现高可用性和负载均衡，Tablet的数据会被复制到多个节点上。
    • 存储层文档中提到：“存储层以一张表或者一个分区为粒度提供数据存储与访问，每个分区对应一个用于存储数据的Tablet（分片），用户定义的非分区表也会对应一个Tablet。”

  3. 大表的处理：

    • 如果一个普通表增长得非常大，OceanBase不会自动将该表拆分成多个Tablet并进行分布式存储。对于非分区表，系统不会自动对其进行分片。
    • 如果您希望对大表进行分片以提高性能和管理性，可以手动将其转换为分区表。分区表的数据会被分成多个分区，并且每个分区对应一个Tablet。

总结

  • 普通表：始终只会存储到一个Tablet里，且这个Tablet会被分配到一个节点上。即使表增长得非常大，数据库系统也不会自动将其拆分成多个Tablet并进行分布式存储。
  • 分区表：如果表需要进行分片，可以手动将其转换为分区表。分区表的数据会被分成多个分区，并且每个分区对应一个Tablet，从而实现分布式存储。

如果您有进一步的问题或需要更详细的说明，请随时告知。

检索到的文档如下:

  1. 表存储
  2. 表概述
  3. default_table_store_format
  4. SQL FAQ
  5. 数据库对象存储
  6. 表组
  7. 关于外表
  8. OceanBase 数据库整体架构
#13

即使表没有被显式地定义为分区表，在分布式数据库系统如 OceanBase 中，每个表的数据也会根据某种规则（比如哈希分布策略）自动分布到集群中的不同节点上去。这意味着即使对于非分区表，只要它的数据量足够大以至于跨越了多个节点。 请解释这句话 @论坛小助手

#14

您的理解有一些细微的偏差。在OceanBase这样的分布式数据库系统中，非分区表的数据并不会根据某种规则（如哈希分布策略）自动分布到集群中的不同节点上。相反，非分区表的数据会存储在一个Tablet中，并且这个Tablet会被分配到一个节点上。为了实现高可用性和容错性，Tablet的数据会被复制到其他节点上，但这些副本不会被用于读写操作，除非主节点不可用。

让我详细解释一下：

非分区表的存储和分布

  1. 单个Tablet存储：

    • 在OceanBase中，一个非分区表（即普通表）的数据会存储在一个Tablet中。
    • 一个Tablet对应一个用于存储数据的分片。

  2. Tablet的分布：

    • 单个Tablet通常会被分配到一个节点上。
    • 为了实现高可用性和负载均衡，Tablet的数据会被复制到多个节点上。这些副本被称为副本组（Replica Group），其中有一个主副本（Primary Replica）和若干个从副本（Secondary Replicas）。
    • 主副本所在的节点负责处理读写请求，而从副本主要用来提供数据冗余和故障恢复。

  3. 数据访问：

    • 对于非分区表，即使数据量非常大，所有的数据仍然存储在一个Tablet中。
    • 如果数据量增长到一定程度，查询性能可能会受到影响，因为所有数据都在一个节点上。
    • 数据访问仍然是通过主副本进行的，除非主副本所在节点发生故障，才会切换到从副本所在的节点。

分区表的存储和分布

  1. 多Tablet存储：

    • 分区表的数据会被分成多个分区，每个分区对应一个Tablet。
    • 每个Tablet可以被分配到不同的节点上，从而实现数据的分布式存储。

  2. 数据分布：

    • 分区表的分区策略（如哈希、范围、列表等）决定了数据如何分布在不同的节点上。
    • 通过分区表，可以将数据均匀地分布在集群中的多个节点上，从而提高查询性能和管理性。

总结

  • 非分区表：数据存储在一个Tablet中，Tablet会被分配到一个节点上。为了高可用性，Tablet的数据会被复制到其他节点上，但这些副本不会被用于读写操作，除非主节点不可用。
  • 分区表：数据会被分成多个分区，每个分区对应一个Tablet，并且这些Tablet可以被分配到不同的节点上，从而实现数据的分布式存储。

如果您希望对大表进行分片以提高性能和管理性，可以手动将其转换为分区表。这样，数据会被分成多个分区，并且每个分区对应一个Tablet，从而实现分布式存储。

希望这能帮助您更好地理解OceanBase中非分区表和分区表的存储和分布机制。如果有进一步的问题，请随时告知。

更多信息请查看:

  1. 表组
  2. 数据分布
  3. 使用 OceanBase 数据库分区表进行水平拆分
  4. 数据表设计最佳实践
  5. 分区表
  6. 分区概述
  7. 分布式执行和并行查询
#15

在OceanBase里，请解释一下对表t进行全表扫描的过程，和使用聚簇索引对表进行扫描的过程，以及他们两者之间的区别 ？

#16

@论坛小助手 解答一下

#17

在OceanBase中，全表扫描和使用聚簇索引对表进行扫描是两种不同的数据访问方式。下面我将详细解释这两种扫描过程及其区别。

1. 全表扫描

全表扫描（Table Scan） 是一种最基础的数据访问方式，它会逐行读取表中的所有数据。在OceanBase中，全表扫描的过程如下：

  • 数据存储：假设表 t 的所有数据存储在一个Tablet中。
  • 读取过程：
    • OceanBase从Tablet中逐行读取数据。
    • 如果表的数据量非常大，且分布在多个节点上（例如，通过分区表），则需要从多个节点读取数据。
    • 读取过程中可能会涉及到多个磁盘I/O操作，尤其是在数据量很大的情况下。

适用场景：

  • 当没有合适的索引可以使用时。
  • 当查询条件非常复杂，无法通过索引优化时。
  • 当表的数据量较小，全表扫描的性能影响不大时。

2. 使用聚簇索引扫描

聚簇索引（Clustered Index） 是一种特殊的索引，它不仅包含索引键值，还包含表的所有数据行。在OceanBase中，使用聚簇索引对表进行扫描的过程如下：

  • 数据存储：假设表 t 有一个聚簇索引，该索引包含了表的所有数据行。
  • 读取过程：
    • 查询优化器根据查询条件选择合适的聚簇索引。
    • 从聚簇索引中读取数据行。由于聚簇索引已经包含了所有的数据行，因此可以直接从索引中获取完整的数据行。
    • 如果查询条件能够匹配到索引键值，则可以直接从索引中获取所需的数据行，而不需要再访问表中的其他数据页。

适用场景：

  • 当查询条件能够利用聚簇索引键值时。
  • 当查询需要返回大量的数据行，且这些数据行可以通过聚簇索引快速访问时。
  • 当表的数据量较大，但查询条件能够有效地利用索引时。

两者之间的区别

  1. 数据访问方式：

    • 全表扫描：逐行读取表中的所有数据，适用于没有合适索引或索引不适用的情况。
    • 聚簇索引扫描：通过聚簇索引来直接读取数据行，适用于查询条件能够有效利用索引的情况。

  2. 性能：

    • 全表扫描：性能较低，尤其是当表的数据量非常大时，需要读取大量数据页。
    • 聚簇索引扫描：性能较高，因为可以从索引中直接获取完整的数据行，减少了额外的I/O操作。

  3. I/O操作：

    • 全表扫描：可能涉及多次磁盘I/O操作，尤其是在数据量较大的情况下。
    • 聚簇索引扫描：通常只需要一次I/O操作，因为索引已经包含了所有的数据行。

  4. 适用场景：

    • 全表扫描：适用于没有合适索引或查询条件非常复杂的情况。
    • 聚簇索引扫描：适用于查询条件能够有效利用索引的情况，尤其适合大规模数据的高效访问。

总结

  • 全表扫描 是一种基本的数据访问方式，适用于没有合适索引或查询条件非常复杂的情况。
  • 聚簇索引扫描 利用聚簇索引来直接读取数据行，适用于查询条件能够有效利用索引的情况，性能较高。

希望这能帮助您更好地理解OceanBase中全表扫描和使用聚簇索引扫描的区别。如果有进一步的问题，请随时告知。

#18

图片
如上图，使用的唯一索引的等值查询，那么执行计划的算子为什么不是table get ，而是table range scan？ @论坛小助手

#19

根据您提供的信息和OCR提取的文本内容，您的查询使用了唯一索引 idx1 进行等值查询。通常情况下，对于唯一索引的等值查询，执行计划中的算子应该是 TABLE GET 而不是 TABLE RANGE SCAN。但在某些情况下，优化器可能会选择 TABLE RANGE SCAN。下面是可能的原因和解释：

为什么是 TABLE RANGE SCAN 而不是 TABLE GET

  1. 索引的选择：

    • 即使使用了唯一索引，优化器在某些情况下仍然可能选择 TABLE RANGE SCAN。这可能是由于优化器认为 TABLE RANGE SCAN 在特定条件下更优。

  2. 统计信息不准确：

    • 如果表的统计信息不准确或缺失，优化器可能无法正确评估唯一索引的效率，从而选择了 TABLE RANGE SCAN。

  3. 优化器的行为：

    • 优化器在某些情况下可能出于性能考虑，选择 TABLE RANGE SCAN。例如，如果索引的选择性不高，或者存在其他因素影响了优化器的决策。

  4. 配置参数：

    • 某些配置参数可能会影响优化器的选择。例如，某些隐藏参数或系统变量可能会影响优化器的行为。

具体分析

根据您提供的执行计划和创建表及索引的SQL语句，以下是具体分析：

创建表和索引

CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int, c3 int, c4 int);
CREATE UNIQUE INDEX idx1 ON t1(c1) GLOBAL;

查询

EXPLAIN SELECT c1 FROM t1 WHERE c1 = 1;

执行计划

| ID | OPERATOR            | NAME      | EST. ROWS | EST. TIME (us) |
|----|---------------------|-----------|-----------|----------------|
| 0  | TABLE RANGE SCAN    | t1(idx1)  | 1         | 13             |

Outputs & filters:
0 - output([t1.c1]), filter(nil), rowset=16
access([t1.c1]), partitions(p0)
is_index_back=false, is_global_index=false,
range_key([t1.c1], [t1.Shadow_pk_0]), range(1,MIN ; 1,MAX),
range_cond([t1.c1 = 1])

解释

  • TABLE RANGE SCAN：虽然使用了唯一索引 idx1，但优化器选择了 TABLE RANGE SCAN。这表明优化器认为在这种情况下 TABLE RANGE SCAN 是最优的选择。
  • range_key 和 range_cond：range_key([t1.c1], [t1.Shadow_pk_0]) 和 range(1,MIN ; 1,MAX) 表明优化器确定了查询条件 c1 = 1 的范围。

可能的解决方法

  1. 更新统计信息：

    • 确保表的统计信息是最新的，可以使用 ANALYZE TABLE 命令来更新统计信息。
    ANALYZE TABLE t1;

  2. 检查优化器相关配置：

    • 检查是否有特定的优化器配置或系统变量影响了优化器的选择。
    • 例如，可以查看 cardinality_estimation_model 配置项。
    SHOW VARIABLES LIKE 'cardinality_estimation_model';

  3. 强制使用 TABLE GET：

    • 如果确实希望使用 TABLE GET，可以尝试使用提示（Hint）来强制优化器选择特定的访问路径。
    EXPLAIN SELECT /*+ USE_INDEX(t1, idx1) */ c1 FROM t1 WHERE c1 = 1;

通过上述方法，您可以更好地理解为什么优化器选择了 TABLE RANGE SCAN，并尝试调整以达到期望的执行计划。如果问题依然存在，建议联系OceanBase的技术支持团队获取进一步的帮助。

详情请参考:

  1. 阅读和管理 OceanBase 数据库 SQL 执行计划
  2. 诊断实践：使用 SQL_PLAN_MONITOR 分析性能问题
  3. 基于规则的路径选择
  4. 分布式计划的生成
  5. Optimizer Hint
  6. cardinality_estimation_model
  7. 存储层估行