本文为您介绍Hologres的执行引擎以及内部的各组件。
执行引擎优势
Hologres的执行引擎（主要以HQE为主）是自研的执行引擎，通过与大数据领域最新技术结合，实现了对各种查询类型的高性能处理，主要具有如下优势。
- 分布式执行
执行引擎是一个和存储计算分离架构配合的分布式执行模型。执行计划由异步算子组成的执行图DAG（有向无环图）表示，可以表达各种复杂查询，并且完美适配Hologres的数据存储模型，方便对接查询优化器，利用各种查询优化技术。
- 全异步执行
端到端的全异步处理框架，可以避免高并发系统的瓶颈，充分利用资源，并且最大可能地避免存储计算分离系统带来的读数据延迟的影响。
- 向量化和列处理
算子内部处理数据时最大可能地使用向量化执行，与存储引擎深度集成，通过灵活的执行模型，充分利用各种索引，最大化地延迟向量物化和延迟计算，避免不必要的读数据和计算。
- 自适应增量处理
对常见实时数据应用查询模式进行自适应增量处理。
- 特定查询深度优化
对一些特定查询模式的独特优化。
Query执行过程
当客户端下发一个Query后，在执行引擎中实际上会有多个worker节点，以其中的一个worker节点为例，执行过程如下图所示。
当客户端发起一个SQL后，执行过程如下。
- Frontend（FE）节点对SQL进行解析和认证，并分发至执行引擎（Query Engine）的不同执行模块。
- 执行引擎（Query Engine）会根据SQL的特征走不同的执行路径。
- 如果是点查/点写的场景，会跳过优化器（Query Optimizer，QO），直接分发至后端获取数据，减少数据传送链路，从而实现更优的性能。整个执行链路也叫Fixed Plan，点查（与HBase的KV查询）、点写场景会直接走Fixed Plan。
- 如果是OLAP查询和写入场景：首先会由优化器（Query Optimizer，QO）对SQL进行解析，生成执行计划，在执行计划中会预估出算子执行Cost、统计信息、空间裁剪等。QO会通过生成的执行计划，决定使用HQE、PQE、SQE或者Hive QE对算子进行真正的计算。HQE、PQE、SQE的对比介绍如下。
HQE（Hologres Query Engine）
Hologres自研执行引擎，采用可扩展的MPP架构全并行计算，向量化算子发挥CPU极致算力，从而实现极致的查询性能。（QE主要由HQE组成）。
PQE（Postgres Query Engine）
用于兼容Postgres提供扩展能力，支持PG生态的各种扩展组件，如PostGIS，UDF（PL/JAVA，PL/SQL，PL/Python）等。部分HQE还没有支持的函数和算子，会通过PQE执行，每个版本都在持续优化中，最终目标是去掉PQE。
SQE（Seahawks Query Engine）
无缝对接MaxCompute（ODPS）的执行引擎，实现对MaxCompute的本地访问，无需迁移和导入数据，就可以高性能和全兼容的访问各种MaxCompute文件格式，以及Hash/Range clustered table等复杂表，实现对PB级离线数据的交互式分析。
- 执行引擎决定正确的执行计划，然后会通过存储引擎（Storage Engine，SE）进行数据获取，最后对每个Shard上的数据进行合并，返回至客户端。