Apache DataFusion 优化:简化执行计划输出格式
2025-05-31 11:51:15作者:何举烈Damon
背景介绍
Apache DataFusion 是一个高性能的查询引擎,它能够将SQL查询转换为执行计划。在执行计划展示方面,DataFusion 目前提供了两种格式:逻辑计划和物理计划。这种设计对于开发者调试系统非常有用,但对于普通用户来说可能会显得信息过载。
问题分析
当前 DataFusion 的 tree 格式执行计划输出会同时显示逻辑计划和物理计划。逻辑计划描述了查询的逻辑操作流程,而物理计划则展示了实际的执行步骤。对于大多数终端用户而言,他们更关心的是查询将如何被实际执行,而不是中间的逻辑转换过程。
示例中的 SQL 查询执行计划输出显示了两部分内容:逻辑计划部分包含了宽幅的过滤条件表达式,物理计划部分则以树形结构展示了实际的执行流程。这种双重展示不仅占用了大量显示空间,还可能分散用户的注意力。
解决方案
DataFusion 社区决定在 tree 格式中默认隐藏逻辑计划部分,只展示物理执行计划。这一变更将使输出更加简洁,聚焦于用户最关心的实际执行路径。物理计划以清晰的树形结构展示,包含了执行节点类型、谓词条件等关键信息,足以让用户理解查询的执行方式。
技术实现
这一改进涉及修改 DataFusion 的执行计划展示逻辑。具体来说,当用户设置 datafusion.explain.format = "tree" 时,系统将跳过逻辑计划的生成和展示,直接输出物理执行计划的树形表示。
用户价值
- 更简洁的输出:减少了不必要的信息干扰,使结果更易读
- 更好的可读性:树形结构的物理计划更直观地展示了查询执行路径
- 聚焦关键信息:用户可以直接看到查询将如何被执行,而不需要理解中间的逻辑转换
未来展望
这一改进是 DataFusion 用户体验优化的一部分。未来可能会进一步优化执行计划的展示方式,例如提供更多执行统计信息、可视化展示等,帮助用户更好地理解和优化查询性能。
通过这样的改进,DataFusion 正在向更加用户友好的方向发展,同时保持了其作为高性能查询引擎的技术优势。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218