外部字典
- RFC PR: datafuselabs/databend-docs#996
- Tracking Issue: datafuselabs/databend#15901
概述
实现外部字典功能允许Databend访问来自其他外部数据源的数据。
动机
在Databend中访问MySQL等外部数据库的数据通常需要导出MySQL数据集，然后将其导入Databend数据库。当处理大量信息时，这一过程变得繁琐，并且由于频繁更新可能导致数据不一致。
引入外部字典功能通过促进Databend与各种数据库系统之间的无缝集成，解决了这些挑战。通过字典创建，直接访问外部数据集实现了实时修改，同时简化了整体数据管理。
指南级解释
DICTIONARY使用以下语法进行创建、删除和查询。
- 创建名为user_info的字典。
CREATE DICTIONARY user_info(
user_id UInt86,
user_name String,
user_address String
)
primary key(user_id)
SOURCE(MYSQL(
host '[localhost](http://localhost/)'
user 'root'
password 'root'
db 'db_name'
table 'table_name'
));
- 查询现有字典。
SHOW DICTIONARIES;
- 查询用于创建字典user_info的SQL语句。
SHOW CREATE DICTIONARY user_info;
- 删除字典user_info。
DROP DICTIONARY user_info;
您可以使用dict_get(dict_name, dict_field, dict_id)从字典中查询数据。
dict_get函数接受三个参数：第一个是字典的名称，第二个是要查询的字段，第三个是查询字典的ID。
参考级解释
DICTIONARY的相关元数据存储在Databend的元模块中，并在执行SQL查询时用于检索必要的信息。
使用protobuf编码数据
Protocol Buffers（Protobuf）是一种高级数据序列化框架，特别适用于高性能计算环境。它提供了紧凑的二进制格式数据存储、快速序列化和反序列化过程、跨语言支持以及定义良好的数据结构模式等优势。因此，Databend使用Protobuf编码数据并将二进制结果转换为数据库。
一个封装了此技术本质的示例Protobuf结构如下：
syntax = "proto3";
package databend.meta;
//描述字典的元数据
message DictionaryMeta {
//字典名称
string name = 1;
//字典数据源
string source = 2;
//字典配置选项
map<string, string> options = 3;
//表的架构，如列数据类型和其他元信息。
DataSchema schema = 4;
//主键列的ID
u32 primary_column_id = 5;
}
查询DICTIONARY的数据
在async_function模块中定义DictionaryAsyncFunction以实现外部数据的异步读取。
enum DictionarySourceEngine {
MySQL,
PostgreSQL,
..
}
pub struct DictionaryAsyncFunction {
engine: DictionarySourceEngine,
// 字典地址，例如：mysql://root:123@0.0.0.0:3306/default
url: String,
// 从源表获取值的SQL。
// 例如：select name from user_info where id=1;
query_sql: String,
return_type: DataType,
//指定连接数据源的最大尝试时间。
connection_timeout: std::time::Duration,
//指定查询操作的最大执行时间。
query_timeout: std::time::Duration,
//用于存储查询可能需要的附加参数，例如SQL查询中的占位符值。
params: Vec<ParameterValue>,
}
将async_function模块中的AsyncFunction重命名为AsyncFunctionDesc，以避免与AsyncFunction的逻辑和物理计划命名冲突。此外，包含DictionaryAsyncFunction。定义如下：
pub enum AsyncFunctionDesc {
SequenceAsyncFunction(SequenceAsyncFunction),
DictonaryAsyncFunction(DictionaryAsyncFunction),
}
通过添加AsyncFunctionDesc字段更新逻辑和物理计划中的AsyncFunction定义。此过程重用现有逻辑生成字典AsyncFunction的逻辑和物理计划。
- 逻辑计划的结构如下：
pub struct AsyncFunction {
pub func_name: String,
pub display_name: String,
pub arguments: Vec<String>,
pub return_type: DataType,
pub index: IndexType,
pub desc: AsyncFunctionDesc,//新增属性
}
- 物理计划的结构如下：
pub struct AsyncFunction {
pub plan_id: u32,
pub func_name: String,
pub display_name: String,
pub arguments: Vec<String>,
pub return_type: DataType,
pub schema: DataSchemaRef,
pub input: Box<PhysicalPlan>,
pub stat_info: Option<PlanStatsInfo>,
pub desc: AsyncFunctionDesc,//新增属性
}
在实际读取外部数据的管道中的Transform可以定义如下：
pub struct TransformDictionary {
ctx: Arc<QueryContext>,
dict_func: DictionaryAsyncFunction,
}
实现AsyncTransform特性的transform方法并调用外部数据库以获取字典数据。主要过程如下图所示：
dict_get函数的执行过程总结如下图：
未解决的问题
- 是否可以使用算法来提高数据字典查询的速度？
未来可能性
-
用户可以通过外部字典连接多种数据源，从同一客户端对各种数据端点执行实时操作，例如文件、HTTP接口和其他数据库如ClickHouse、Redis、MongoDB等。
例如，如果数据源是本地CSV文件：
CREATE DICTIONARY dict_name
(
... -- 属性
)
SOURCE(FILE(path './user_files/os.csv' format 'CommaSeparated')) -- 源配置
-
为操作数据字典添加更多功能，例如
dict_get_or_default、dict_get_or_null、dict_has等。例如，
dict_get_or_default(dict_name, dict_field, dict_id, default_value)包含一个附加参数，用于在未找到目标数据时返回默认值。 -
支持使用TOML格式配置内置字典。
