前言
Elasticsearch不仅是强大的全文搜索引擎，在很多场景下（特别是TiDB、ShardingSphere等框架成熟之前）也被当做分布式HTAP数据库使用，在存储、更新海量数据的同时，提供高效的点查和部分聚合查询能力。StarRocks从3.1版本开始支持Elasticsearch Catalog，极大方便了ES数据的联邦查询。本文简要分析其原理，并提出一个小问题和对应的临时解决方法。
元数据获取阶段
当用户创建一个ES Catalog时，本质是创建了ElasticsearchConnector和它对应的ElasticsearchMetadata，后者持有该Catalog的全部配置信息和访问ES集群的EsRestClient。这点和2.x版本中旧有的ES外表不同，每张ES外表都会对应一个EsRestClient，会导致目标ES集群的HTTP连接数比正常偏多，ES Catalog则基本不存在这个问题。
每个ES Catalog只有一个默认数据库default_db，以下则是ES实例中的索引，在FE中称为EsTable，相当于复用了原ES外表的实现（当然ES Catalog会自动获取并推断字段，无需自己建表）。每个EsTable对象都持有一个EsMetaStateTracker用于同步元数据，其中又分为3个阶段（phase），按顺序分别为：
- VersionPhase：通过
GET /请求获取ES集群的版本号； - MappingPhase：通过
GET /indexName/_mapping请求获取索引的Mapping信息，同时解析keyword类型字段（包括text内嵌的keyword）和存在doc_values的字段（即允许排序、聚合的字段），并存入上下文； - PartitionPhase：通过
GET /indexName/_search_shards请求获取索引的分片信息，再通过GET /_nodes/http请求获取ES集群数据节点的地址，将分片ID和所在节点的映射关系存入EsShardPartitions容器。
FE计划阶段
ES Catalog查询对应的物理节点是EsScanNode，在生成Fragment的过程中除了维护Catalog的信息外，还会负责计算ScanRangeLocation，即每个BE节点负责请求的ES分片的对应关系，同时会尽量做colocate分配，使得BE节点和请求的ES分片所在节点是同一个（当然实际部署中这种情况不多见）。另外执行EXPLAIN语句时，会打印查询谓词翻译出来的ES DSL，如下所示。注意这个DSL只是示意作用，实际执行时BE会重新生成一次。
MySQL [default_db]> EXPLAIN SELECT id,waybillCode,orderTime FROM realtimewaybillmonitor_202409 WHERE yn <= 0 AND orderTime >= hours_sub(now(), 1) AND waybillCode LIKE 'JDX%' AND length(sku) > 3 LIMIT 1000;
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Explain String |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS:13: id | 130: waybillCode | 71: orderTime |
| PARTITION: UNPARTITIONED |
| |
| RESULT SINK |
| |
| 2:EXCHANGE |
| limit: 1000 |
| |
| PLAN FRAGMENT 1 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: RANDOM |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 02 |
| UNPARTITIONED |
| |
| 1:Project |
| | <slot 13> : 13: id |
| | <slot 71> : 71: orderTime |
| | <slot 130> : 130: waybillCode |
| | limit: 1000 |
| | |
| 0:EsScanNode |
| TABLE: realtimewaybillmonitor_202409 |
| PREDICATES: 9: yn <= 0, 71: orderTime >= '2024-09-26 15:46:17', 130: waybillCode LIKE 'JDX%', length(14: sku) > 3 |
| LOCAL_PREDICATES: length(14: sku) > 3 |
| REMOTE_PREDICATES: 9: yn <= 0, 71: orderTime >= '2024-09-26 15:46:17', 130: waybillCode LIKE 'JDX%' |
| ES_QUERY_DSL: {"bool":{"must":[{"range":{"yn":{"lte":0}}},{"range":{"orderTime":{"gte":"2024-09-26 15:46:17"}}},{"wildcard":{"waybillCode":"JDX*"}}]}} |
| ES index/type: realtimewaybillmonitor_202409/realtimewaybillmonitor |
| limit: 1000 |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
可见上述查询的前三个谓词都可以下推到ES，但是第四个谓词无法下推，需要将结果拉取到SR端再进行过滤。
BE执行阶段
BE接收到前述EsScanNode后，将能够下推到ES的谓词封装为EsPredicate，分为几种情况：
- 二元谓词，且一侧需为字面量，形如
yn <= 0和orderTime >= hours_sub(now(), 1)（右侧可以做常量折叠）都符合条件； - 函数调用谓词，支持
esquery()（直接透传DSL的SR内置函数）、IS NULL、IS NOT NULL和LIKE，其他的均无法下推。即如果把上述示例的waybillCode LIKE 'JDX%'改成starts_with(waybillCode, 'JDX') = 1，这个条件就不能下推了； -
IN和NOT IN谓词，对应terms query，简单直接； - 复合的
AND谓词，实际上是对以上三种情况的组合做分解。
下推到ES的谓词会从谓词列表中删除。接下来每个BE会分别创建ESScanReader以扫描ES数据，这里需要注意，如果不是所有谓词都下推到了ES（即谓词列表中还有剩余），那么为了保证结果准确，原始查询中的LIMIT子句也不能下推。
上一节中的查询实际生成的DSL JSON如下所示。如果无法命中doc_values，则会改用source查询。
{
"query": {
"bool": {
"filter": [{
"bool": {
"should": [{
"range": {
"yn": {
"lte": "0"
}
}
}]
}
}, {
"bool": {
"should": [{
"range": {
"orderTime": {
"gte": "1727336859000"
}
}
}]
}
}, {
"bool": {
"should": [{
"wildcard": {
"waybillCode": "JDX*"
}
}]
}
}]
}
},
"stored_fields": "_none_",
"docvalue_fields": ["waybillCode", "orderTime", "yn", "id", "sku"],
"sort": ["_doc"],
"size": 4096
}
正式执行查询时，又分为两种情况。
- 若
LIMIT子句下推到了ES，那么BE会认为这是一个"exactly-once"的查询（代码中如此），可以类比流式处理引擎中exactly-once的含义，即“只查询一次就可以了”。此时组装的搜索请求URL形如{target}/{index}/{type}/_search?terminate_after={limit}&preference=_shards:{shards}&{filter_path}。 - 若没有
LIMIT子句下推到ES，则需要执行Scroll查询，分页获取结果。此时组装的搜索请求URL形如{target}/{index}/{type}/_search?scroll={keep_alive}&preference=_shards:{shards}&{filter_path}。Scroll上下文的TTL由BE参数es_scroll_keepalive设定，默认是5m。
接下来ESScanReader每次请求上述URL获取一批数据，调用超时由BE参数es_http_timeout_ms设定，默认是5000（即5秒），在网络环境欠佳时，应适当调大。获取到的数据经过JSON解析，获取到doc_values或者_source，逐行填充到Chunk中（没有值的则填充默认值）。这里实际上可以优化为按列填充，代码中也有相应的TODO标记。
ES数组类型的问题
ES没有显式的数组类型，当某字段插入了多个值时，它会自然地变为数组类型，但在索引Mapping中无法直接区分该字段是否为数组。在我们的历史ES集群中，有大量ES索引含有实际为数组的字段，使用SR ES Catalog查询时则会抛出异常或只返回第一个值，影响体验。这里提出一个不优雅的临时解决方案，在Catalog参数中增加array_fields配置项，让用户创建ES Catalog时手动指定数组字段。
// Fields that should be treated as arrays when building Elasticsearch external table.
// Since Elasticsearch makes no distinction between scalar and array types, we should manually specify them.
// The format is: `field1,index2:field2...`
// which means `field1` in all indices and `field2` in `index2` are arrays.
@Config(key = KEY_ARRAY_FIELDS,
desc = "Fields that should be treated as arrays when building Elasticsearch external table. " +
"The format is: `field1,index2:field2,...`.",
defaultValue = "")
private String arrayFields;
然后在ElasticsearchMetadata中获取并缓存每个索引中的数组字段名。
private Map<String, Set<String>> indicesWithArrayFields;
public ElasticsearchMetadata(EsRestClient esRestClient, Map<String, String> properties, String catalogName) {
this.esRestClient = esRestClient;
this.properties = properties;
this.catalogName = catalogName;
this.indicesWithArrayFields = Arrays.stream(StringUtils.split(properties.get(KEY_ARRAY_FIELDS), ","))
.map(s -> StringUtils.split(s, ":"))
.filter(kv -> kv.length <= 2)
.collect(
Collectors.toMap(
kv -> kv.length == 2 ? kv[0] : "",
kv -> new HashSet<>(Collections.singletonList(kv.length == 2 ? kv[1] : kv[0])),
(v1, v2) -> {
v1.addAll(v2);
return v1;
}
)
);
}
构建EsTable时，会调用EsUtil.convertColumnSchema()方法创建ES表的Schema，将对应索引的arrayFields参数传递给它，并将数组字段重新用ArrayType包装起来即可。
public static List<Column> convertColumnSchema(EsRestClient client, String index, Set<String> arrayFields)
throws AnalysisException {
List<Column> columns = new ArrayList<>();
String mappings = client.getMapping(index);
JSONObject properties = parseProperties(index, mappings);
if (null == properties) {
return columns;
}
for (String columnName : properties.keySet()) {
JSONObject columnAttr = (JSONObject) properties.get(columnName);
// default set json.
Type type = Type.JSON;
if (columnAttr.has("type")) {
type = convertType(columnAttr.get("type").toString());
if (arrayFields.contains(columnName)) {
type = new ArrayType(type);
}
}
Column column = new Column(columnName, type, true);
columns.add(column);
}
return columns;
}
The End
大家晚安。
