百度大数据查询引擎Wing：新一代高性能与易用性升级

百度在2015年的中国数据库技术大会上，推出了名为Wing的新一代大数据查询引擎。该引擎由百度大数据部QE团队研发，旨在解决Hive等传统批处理查询工具在大数据处理中的局限性和挑战。Wing作为一款编译器，支持高级查询语言如HQL和CQuery，提供了一个统一的接口，使得开发者能够更方便地进行结构化数据处理。 Wing的技术发展和架构设计着重于以下几个关键方面： 1. **查询引擎功能**： - QueryEngine作为一个编译器，负责将高级语言（如HQL）编译成低级执行指令，并对用户的计算逻辑进行优化，以减少数据传输和提升计算效率。 - 相比Hive，Wing的runtime性能提高了30%，在百度线上应用中，查询性能更是提升了4倍，显示出显著的性能提升。 2. **市场背景与对比**： - 当时市场上已经存在多种QueryEngine系统，包括批处理的Hive、交互式的SparkSQL、Dremel、Impala以及流式计算的Storm。Wing定位在提供一个更高层次的抽象，让开发者可以更容易地利用这些框架的不同计算能力。 3. **从Hive到Wing的改进**： - QueryEngine1.0版本（Hive）在当时面临社区版本更新频繁（0.8.1 vs 0.13.1）的问题，代码可维护性较差，不利于定制优化和bug修复。Hive的HQL也难以嵌入用户自定义逻辑。 - 为了克服这些问题，QueryEngine2.0（Wing）的设计目标是成为一个通用的结构化数据处理引擎组件，其接口支持HQL和CQuery，通过基于关系模型的优化和LLVM数据流分析来提升性能。此外，Wing完全由QueryEngine团队自主开发和维护，保证了代码的稳定性和定制性。 4. **服务规模与应用场景**： - 百度的QueryEngine服务每天处理的数据量达到2PB，每天有大约14-15万个会话，主要用于大规模的例行任务，如广告和搜索等应用的ETL（提取、转换、加载）过程。 5. **架构设计**： - Wing的架构包括前端，它接受不同描述语言的查询并转化为统一的中间表示；语义分析阶段进行类型检查、列引用检查、函数检查和关系算子语义验证；优化器负责对中间表示进行关系代数优化；最后，Runtime负责执行实际的计算逻辑，而Backend则驱动Runtime算子的执行。 Wing的发布标志着百度在大数据查询处理领域的技术进步，通过优化查询执行、提升可维护性，以及更好地集成到各种计算框架，为内部业务提供了强大的数据处理能力。随着大数据技术的发展，Wing的后续版本可能还会有更多创新和改进，以适应不断变化的需求。