Apache Pinot 1.3.0版本发布：实时分析引擎的重大升级

前言

Apache Pinot是一个开源的分布式实时分析数据库，专为低延迟、高吞吐量的分析查询而设计。它能够处理PB级别的数据，并在亚秒级内返回查询结果，非常适合实时分析、运营监控和用户行为分析等场景。Pinot最初由LinkedIn开发并开源，现已成为Apache顶级项目。

多阶段查询引擎的显著改进

Pinot 1.3.0版本在多阶段查询引擎方面进行了多项重要优化，显著提升了查询性能和功能完备性。

查询计划重用机制

新版本引入了跨阶段的查询计划重用机制，而非仅限于子树级别。通过将查询计划划分为多个阶段，并在阶段边界处实现数据复用，大幅减少了重复计算。每个阶段由拉取式操作符组成，通过MailboxSendOperator和MailboxReceiveOperator进行连接。改进后的MailboxSendOperator能够向多个阶段发送数据，使阶段连接形成有向无环图(DAG)，提供了更大的灵活性和效率。

执行计划可视化

新增的Segment Plan功能为多阶段查询提供了完整的执行计划展示，包括物理操作符的详细信息。新的explain模式采用Calcite术语，通过broker-server通信流程分析查询计划并生成物理执行计划，而无需实际执行查询。引入的ExplainedPlanNode增强了查询执行计划的透明度，便于用户进行调试和优化。

数据块处理性能提升

通过对DataBlock的构建、序列化和反序列化过程进行优化，减少了内存分配和拷贝操作，性能提升了1-3倍。这些改进显著降低了GC相关的延迟问题，特别适合生产环境中大数据量的处理场景。

实验性时间序列查询引擎

1.3.0版本引入了一个实验性的时间序列查询引擎，这是Pinot在时序数据分析领域的重要拓展。

核心特性

该引擎通过插件化框架支持多种时间序列查询语言（如PromQL、M3QL），解决了传统SQL引擎在时序分析中的局限性。它针对高基数指标等观测性用例进行了特别优化，提供了更高效的分析能力。

引擎采用系列(series)而非行(row)的方式处理数据，不仅提升了性能，还简化了复杂分析函数的实现。同时，通过复用多阶段引擎的查询调度器、查询分发器和Mailbox等组件，保持了核心系统的简洁性。

典型应用场景

• 绘制特定商户的小时订单数变化曲线
• 执行订单数的周环比分析
• 处理高基数监控指标的分析

数据库级查询配额管理

新版本增加了数据库级别的查询速率限制功能，可以统一控制某个数据库下所有表的查询流量。

配置方式

• 默认查询配额通过ClusterConfig设置（默认1000 QPS）
• 可通过znode为特定数据库配置覆盖值
• 提供REST API进行动态配额调整

动态调整机制

配额系统能够实时响应以下变化：

• 数据库配置变更
• 集群配置更新
• 可用broker资源变化
• 表状态转换

二进制工作负载调度器

新引入的BinaryWorkloadScheduler将查询分为两类进行差异化处理：

1. 主工作负载：处理生产流量，采用无限制的FCFS调度策略
2. 次工作负载：用于临时查询和开发测试，施加多种限制：
   • 并发查询数上限
   • 线程数限制
   • 队列超时修剪机制

这种设计确保了关键业务查询不受临时性分析任务的影响，提高了集群的稳定性。

游标支持与分页查询

1.3.0版本新增了游标支持，允许客户端分批获取大型查询结果，显著降低了内存需求。

实现特点

• 通过新增的REST API实现分页查询
• 提供结果存储和序列化的SPI接口
• 支持查询结果元数据查看和管理

这种机制特别适合需要分页展示结果的UI应用和逐步处理大数据集的场景。

功能增强与新特性

URL处理函数

新增了全面的URL处理函数集，包括：

• 协议、域名、路径等组成部分提取
• 参数解析与操作
• URL编码与解码
• 层次结构分析

这些函数极大简化了URL分析任务，如用户行为分析和流量来源追踪。

GeoJSON支持

新增了地理空间数据处理能力：

• ST_GeomFromGeoJson：将GeoJSON转换为几何对象
• ST_GeogFromGeoJson：将GeoJSON转换为地理对象
• ST_AsGeoJson：将空间对象序列化为GeoJSON

支持包括点、线、面等多种几何类型，为位置智能应用提供了基础支持。

多流式摄入

允许单个表从多个数据源并行摄入数据，同时：

• 沿用现有表配置接口
• 区分流分区与Pinot段分区
• 兼容现有的分区自动扩展逻辑

安全与稳定性改进

1.3.0版本在安全性方面有多项增强：

• 强制每日SSL证书刷新
• broker与server间TLS支持
• 矩阵参数安全处理
• 环境变量注入防护
• 多项依赖问题修复

总结

Apache Pinot 1.3.0版本在多阶段查询引擎、时间序列分析、资源管理等方面带来了重大改进，进一步巩固了其作为实时分析引擎的领先地位。新引入的实验性时间序列引擎特别值得关注，为观测性用例提供了原生支持。此外，在安全性、稳定性和易用性方面的持续优化，使得Pinot能够更好地服务于大规模实时分析场景。