オルカ：ビッグデータモジュール化問い合わせ最適化アーキテクチャ
Orcaは大規模データ向けのモジュール式のクエリ最適化アーキテクチャであり、迅速なクエリ最適化と実行機能を提供し、大規模データ処理を高速化することを目的としています。
Orcaのシステムアーキテクチャは、主に以下のモジュールで構成されています
- クエリパーサー：ユーザーから提出されたクエリ文を内部データ構造に解釈することで、その後の処理や最適化を行う。
- クエリオプティマイザー：最適な実行計画の選択、クエリの書き換え、データ統計など、さまざまな最適化技術を使用してクエリのパフォーマンスを向上させます。
- グローバルメタデータマネージャー:テーブル構造、統計情報、インデックス情報など、クラスターのメタデータ情報を管理および保守する役割を担います。これらの情報はクエリ最適化の意思決定に不可欠です。
- 分散実行エンジンは、問い合わせ実行計画をタスクに分解し、それらをクラスタ内の各計算ノードに分散実行します。この実行処理は、並列化とデータパーティションによって実行効率を向上させられます。
- クエリ結果マージャ：分散実行エンジンから返却された計算結果をマージして整えて、最終的なクエリ結果を生成します。
Orcaはこれらのモジュールの連携によって、大規模データクエリ処理の高効率化を実現します。それはクエリの特性とクラスタ構成に応じて、自動的に最適なクエリ最適化戦略と実行計画を選択し、クエリの性能とリソース使用率を最大化します。しかも、Orcaは拡張とカスタマイズに対応し、具体的なニーズに応じて新たな最適化ルールとモジュールを追加して、多様なクエリシナリオやニーズに対応できます。
