HeavyDB中GPU与CPU执行DISTINCT查询的差异分析

在数据库查询优化过程中，我们经常会遇到不同执行引擎产生结果不一致的情况。本文将以HeavyDB数据库为例，深入分析一个典型的GPU与CPU执行差异案例。

问题现象

当在HeavyDB中执行包含DISTINCT和算术运算的简单查询时，发现GPU和CPU两种执行引擎返回结果的排序不同：

-- 测试表结构
CREATE TABLE t1(c0 integer, SHARD KEY(c0)) WITH (shard_count=28);
INSERT INTO t1(c0) VALUES(1);
INSERT INTO t1(c0) VALUES(2);

-- CPU执行结果
ALTER SESSION SET EXECUTOR_DEVICE='CPU';
SELECT DISTINCT -(t1.c0) FROM t1;
/* 返回:
EXPR$0
-2
-1
*/

-- GPU执行结果
ALTER SESSION SET EXECUTOR_DEVICE='GPU';
SELECT DISTINCT -(t1.c0) FROM t1;
/* 返回:
EXPR$0
-1
-2
*/

技术背景

HeavyDB作为一款支持GPU加速的分析型数据库，其查询执行引擎有两种实现路径：

1. CPU执行路径：传统的基于CPU的查询处理方式
2. GPU执行路径：利用GPU并行计算能力加速查询

在理想情况下，两种执行路径应该产生完全相同的结果，只是性能差异。但实际实现中，由于以下因素可能导致差异：

• 内存访问模式不同
• 并行计算策略差异
• 浮点运算精度处理
• 结果排序策略

问题分析

本案例中出现的差异主要体现在：

1. 结果排序：CPU和GPU返回相同的数据内容，但顺序不同
2. 运算处理：涉及负号运算符(-)的处理

深入分析原因可能包括：

1. 并行计算特性：GPU的并行计算可能导致中间结果的产生顺序与CPU不同
2. 去重算法实现：DISTINCT操作在GPU上可能采用不同的哈希算法或排序策略
3. 结果收集阶段：从多个计算单元收集结果时的合并策略不同

解决方案

该问题已在HeavyDB v8.0.1版本中修复。对于用户而言，可以采取以下措施：

1. 升级版本：使用已修复该问题的版本
2. 显式排序：如需确定顺序，应添加ORDER BY子句
3. 结果验证：对于关键业务查询，建议在不同执行引擎下验证结果一致性

最佳实践

在使用异构计算数据库时，建议：

1. 重要查询应在不同执行引擎下验证结果
2. 不要依赖无ORDER BY的查询结果顺序
3. 关注数据库发行说明中的已知问题
4. 对数值运算密集型查询进行充分测试

通过这个案例，我们可以更好地理解异构计算数据库的实现复杂性，以及在日常开发中需要注意的技术细节。