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keywords: [分布式查询, 查询拆分, 查询合并, TableScan, 物理计划]
description: 介绍 GreptimeDB 中的分布式查询方法，包括查询的拆分和合并过程，以及 TableScan 节点的作用。
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# 分布式查询

我们知道在 GreptimeDB 中数据是如何分布的（参见“[表分片][1]”），那么如何查询呢？在 GreptimeDB 中，分布式查询非常简单。简单来说，我们只需将查询拆分为子查询，每个子查询负责查询表数据的一个部分，然后将所有结果合并为最终结果。这是一种典型的“拆分 - 合并”方法。具体来说，让我们从查询到达 `frontend` 开始。

当查询到达 `frontend` 时，它首先被解析为 SQL 抽象语法树（AST）。我们遍历 AST，并从中生成逻辑计划。顾名思义，逻辑计划只是如何“逻辑地”执行查询的“提示”，它不能被直接运行，因此我们进一步从中生成可执行的物理计划。物理计划是一种类似树形的数据结构，每个节点实际上表示查询的执行方法。一旦我们从上到下运行物理计划树，结果数据将从叶子到根流动，被合并或计算。最终，我们在根节点的输出处得到了查询的结果。

到目前为止，这只是一个典型的“volcano”查询执行模型，你可以在几乎每个 SQL 数据库中看到这种模型。那么“分布式”是在哪里发生的呢？这全部发生在一个名为“TableScan”的物理计划节点中。TableScan 是物理计划树中的一个叶子节点，它负责扫描表的数据（就像它的名称所暗示的）。当 `frontend` 即将扫描表时，它首先需要根据每个 `region` 的数据范围将表扫描拆分为较小的扫描。

[1]: ./table-sharding.md

表的所有 `region` 都有它们存储数据的范围。以下表为例：

```sql
CREATE TABLE my_table (
  a INT,
  others STRING,
)
PARTITION ON COLUMNS (a) (
    n < 10,
    n >= 10 AND n < 20,
    n >= 20
)
```

`my_table` 表创建时被设定了 3 个分区。在 GreptimeDB 的当前实现中，将为该表创建 3 个 `region`（分区与 `region` 的比例为 1:1）。这 3 个区域将分别包含以下范围："[-∞, 10)", "[10, 20)" 和 "[20, +∞)"。例如，如果提供了值 "42"，我们将搜索这些范围，并找到包含该值的相应的 `region`（在此示例中为第 3 个 `region`）。

对于查询，我们使用“过滤器”来查找 `region`。 "过滤器"是 "WHERE" 子句中的条件。例如，查询 `SELECT * FROM my_table WHERE a < 10 AND b > 10`，其“过滤器”为“a < 10 AND b > 10”。然后我们检查这些范围，找出包含满足过滤器条件的值的所有 `region`。

> 如果某个查询没有任何过滤器，则将其视为全表扫描。

找到所需的区域后，我们只需在其中组装子扫描。通过这种方式，我们将查询拆分为子查询，每个子查询都获取表数据的一部分。子查询在 `datanode` 中执行，并在 `frontend` 中等待完成。它们的结果将合并为表扫描请求的最终返回。

下面这张图片总结了分布式查询执行的过程：

![Distributed Querying](/distributed-querying.png)
