哈希连接的并行处理是如何实现的

哈希连接的并行处理主要通过以下几个方面实现：

1. 数据分割

• 完备性：确保所有数据都会被分割并并行处理，没有遗漏。
• 均衡性：分割后的数据尽可能均衡，以充分利用计算资源。
• 确定性：数据分割后的所属关系是确定的，通常基于数据文件或哈希值进行分割。

2. 并行处理

• 进程内并行处理（SMP）：在单个数据处理节点（Datanode）内部，通过实时启动多线程来并行处理数据。这种并行度可以根据计算机资源利用率或用户指定进行调整。

3. 数据交换机制

• Stream算子：在不同进程、线程之间交换数据。HexaDB支持多种Stream算子，如Redistribute Stream、Broadcast Stream和Gather Stream，以实现数据的高效交换。

4. 并行连接的具体实现

• 哈希分区表：在并行连接两个哈希分区表时，可以通过设置适当的并行度（PARALLEL）来并行处理连接操作。例如，使用ALTER SESSION ENABLE PARALLEL QUERY;和SELECT /* PARALLEL(8) */ * FROM t1 JOIN t2 USING (object_id);来启用并行查询。

5. 并行执行的协调

• 查询协调器：负责启动并行执行任务，分配并行服务器，并在并行执行完成后汇总结果。

6. 并行处理的限制

• 不支持的操作：某些操作如索引扫描、Merge Join、Cursor和存储过程内的查询不支持并行执行。

通过上述机制，哈希连接能够在并行处理环境中高效地执行，提高查询性能和系统资源利用率。