衡石科技HENGSHI SENSE异构数据关联技术深度解析：揭秘5-8倍性能提升背后的“异构过滤“架构

引言：多源数据关联的行业痛点

在大数据时代，企业数据通常分散在多个异构系统中——关系型数据库、NoSQL、数据仓库、湖仓一体平台等。根据Forrester调研，超过78%的企业需要同时访问5种以上不同类型的数据源进行分析，但传统ETL和跨源查询方案面临三大技术挑战：

数据搬运成本高：传统ETL需要将不同源数据集中到同一存储，某电商案例显示其每日ETL作业消耗37%的计算资源
查询延迟显著：跨源join操作在网络传输和序列化/反序列化上的开销占总响应时间的60%以上
数据时效性折损：批处理ETL导致分析数据与源系统存在小时级甚至天级延迟

本文将深度解析衡石科技HENGSHI SENSE如何通过创新的"异构过滤"技术架构突破这些限制，实现跨源查询效率的5-8倍提升。

一、传统方案的局限性分析

1.1 ETL模式的技术债务

sql

复制

-- 传统ETL典型流程示例INSERT INTO target_db.customer_360

SELECT c.*, o.order_count, p.payment_amt

FROM mysql.customer c

LEFT JOIN (SELECT customer_id, COUNT(*) order_count

FROM oracle.orders GROUP BY customer_id) o

ON c.id = o.customer_id

LEFT JOIN (SELECT customer_id, SUM(amount) payment_amt

FROM mongodb.payments GROUP BY customer_id) p

ON c.id = p.customer_id;

这种模式存在三个明显缺陷：

资源浪费：需要全量抽取源表数据
维护复杂：数据血缘关系难以追踪
实时性差：最小同步周期通常为1小时

1.2 联邦查询的性能瓶颈

java

复制

// 伪代码：内存关联计算示例List<Customer> customers = mysql.query("SELECT * FROM customer");List<OrderStats> orders = oracle.query("SELECT customer_id, COUNT(*)...");List<PaymentStats> payments = mongo.query("SELECT customer_id, SUM(amount)...");Map<Long, Customer360> result = customers.stream().collect(Collectors.toMap(Customer::getId,

c -> new Customer360(c)));

orders.forEach(o -> result.get(o.customerId()).setOrderCount(...));

payments.forEach(p -> result.get(p.customerId()).setPaymentAmt(...));

此方式面临：

内存压力：大数据量时易OOM
网络开销：全数据传输占用带宽
执行串行：各查询无法并行执行

二、HENGSHI SENSE异构过滤架构设计

2.1 整体架构图

![异构过滤三层架构]

(图示说明：语句生成层 → 执行引擎层 → 内存计算层)

2.2 核心组件详解

2.2.1 语句生成节点(SQL Generator)

python

复制

class SQLGenerator:def generate(self, logical_plan):# 将逻辑计划转换为各数据源方言

sources = self._identify_data_sources(logical_plan)return [

SourceQuery(

source=src,

sql=self._translate_to_dialect(

plan=logical_plan,

dialect=src.dialect,

predicate_pushdown=True),

params=self._extract_bind_params(logical_plan)) for src in sources

]

关键技术特点：

智能谓词下推：将过滤条件尽可能推送到源端执行
方言自适应：支持20+种SQL方言转换
参数化查询：避免SQL注入风险

2.2.2 语句执行节点(Query Executor)

复制

type QueryExecutor struct {// 连接池管理

ConnectionPools map[DataSource]*ResourcePool

// 并行控制

Semaphore chan struct{}}func (e *QueryExecutor) Execute(queries []SourceQuery) []IntermediateResult {var wg sync.WaitGroup

results := make([]IntermediateResult, len(queries))for i, q := range queries {

wg.Add(1)

e.Semaphore <- struct{}{} // 控制并发度go func(idx int, query SourceQuery) {defer wg.Done()

conn := e.ConnectionPools[query.Source].Get()

results[idx] = conn.Execute(query.SQL, query.Params...)<-e.Semaphore

}(i, q)}

wg.Wait()return results

}

核心优化：

连接池复用：避免频繁创建连接
智能并行化：根据数据源负载动态调整并发度
分批获取：大数据量时采用流式处理

2.2.3 内存关联引擎(In-Memory Joiner)

scala

复制

class InMemoryJoiner {def join(

inputs: Seq[IntermediateResult],

joinConditions: Seq[JoinPredicate]): DataFrame = {// 使用Tungsten内存优化格式val rowBuffers = inputs.map(_.toUnsafeRowBuffer)// 构建哈希关系表（小表侧）val buildSide = rowBuffers.head

val hashTable = new LongToUnsafeRowMap

buildSide.foreach { row =>val key = joinConditions.head.eval(row)

hashTable.put(key, row)}// 探测阶段val probeSide = rowBuffers(1)val result = new UnsafeRowBuffer

probeSide.foreach { row =>val key = joinConditions.head.eval(row)

hashTable.get(key) match {case null => // 不匹配跳过case matched => result.add(mergeRows(row, matched))}}

result.toDataFrame

}}

性能优化点：

内存高效存储：采用Tungsten二进制格式
哈希连接优化：自动选择build/probe侧
延迟物化：减少中间对象创建

三、关键技术突破与性能对比

3.1 创新性技术方案

3.1.1 动态分片执行策略

sql

复制

-- 原查询：跨MySQL和ClickHouse的关联SELECT a.user_id, a.order_count, b.login_count

FROM mysql.orders_agg a

JOIN clickhouse.user_behavior b ON a.user_id = b.user_id

WHERE a.dt = '2023-10-01' AND b.dt = '2023-10-01'-- 异构过滤执行计划：1. [MySQL] SELECT user_id, order_count

FROM orders_agg WHERE dt = '2023-10-01'

→ 输出中间结果10万行

[ClickHouse] SELECT user_id, login_count

FROM user_behavior

WHERE dt = '2023-10-01'

AND user_id IN (/* 10万个user_id */)

→ 仅返回匹配的8万行

内存关联计算

3.1.2 智能中间结果压缩

压缩算法	压缩率	CPU开销	适用场景
Zstd	5:01	中	文本数据
LZ4	3:01	低	数值数据
Delta+RLE	10:01	高	时序数据

3.2 性能基准测试

测试环境：

3种数据源：MySQL 8.0、MongoDB 5.0、ClickHouse 22.8
网络延迟：跨机房模拟50ms RTT
数据规模：千万级事实表关联

查询类型：

sql

复制

-- Q1: 简单等值关联SELECT a.*, b.*

FROM mysql.customers a

JOIN mongodb.orders b ON a.id = b.customer_id

WHERE a.region = 'Asia'-- Q2: 多表复杂关联 SELECT a.*, b.stats, c.logs

FROM mysql.users a

JOIN clickhouse.user_stats b ON a.id = b.user_id

JOIN mongodb.behavior_logs c ON a.id = c.user_id

WHERE b.dt = '2023-10-01' AND c.ts BETWEEN ...

测试结果：

方案	Q1耗时(秒)	Q2耗时(秒)	网络传输量
传统ETL	38.2	152.7	12.4GB
联邦查询	25.6	98.3	9.8GB
HENGSHI异构过滤	4.8	18.5	1.2GB

四、最佳实践与实施建议

4.1 典型应用场景

场景1：实时客户360视图

python

复制

衡石API使用示例

response = hengshi.query("SELECT c.*, o.order_count, p.total_spent ""FROM mysql.customers c ""LEFT JOIN oracle.orders o ON c.id = o.customer_id ""LEFT JOIN mongodb.payments p ON c.id = p.customer_id ""WHERE c.id = ?",

params=["12345"])

效果：

查询延迟从分钟级降至亚秒级
源系统负载减少70%

场景2：跨系统库存核对

sql

复制

-- 每日库存差异分析SELECT w.warehouse_id, w.stock_qty as db_qty,

e.stock_qty as erp_qty, (w.stock_qty - e.stock_qty) as diff

FROM mysql.warehouse w

JOIN sap.erp_inventory e ON w.sku = e.material_id

WHERE w.last_updated > CURRENT_DATE - INTERVAL 1 DAYAND e.last_updated > CURRENT_DATE - INTERVAL 1 DAYAND ABS(w.stock_qty - e.stock_qty) > 5

价值：

问题发现时效从T+1提升至准实时
每年减少库存差异损失约$2.3M

4.2 性能调优指南

索引策略优化
1. 确保关联键上有索引
2. 复合索引包含过滤条件字段
查询模式建议
sql
复制
-- 推荐写法（利用谓词下推）SELECT ... FROM source1 a JOIN source2 b ON a.key = b.key WHERE a.filter = ? AND b.filter = ? -- 不推荐写法SELECT ... FROM (SELECT * FROM source1 WHERE filter = ?) a JOIN (SELECT * FROM source2 WHERE filter = ?) bON a.key = b.key
资源配置建议
yaml
复制

hengshi-config.yamlexecution:max_parallel_connections: 15 # 根据数据源数调整intermediate_result:max_memory_mb: 4096 # 控制内存使用spill_to_disk_threshold: 1000000 # 行数阈值

五、技术演进方向

衡石科技在异构数据关联领域持续投入研发，重点聚焦三个方向：

智能查询路由：基于历史执行统计，自动选择最优执行路径
增量关联计算：仅处理变更数据，提升时效性
硬件加速：利用GPU加速内存关联运算

某金融客户POC测试显示，采用新一代架构后，极端复杂查询性能可再提升40-60%。

结语

HENGSHI SENSE的"异构过滤"技术通过创新的三层架构设计，在保持数据实时性的同时，实现了跨源查询效率的质的飞跃。对于面临多源数据关联挑战的企业，这种方案提供了比传统ETL和联邦查询更优的技术选择。随着衡石科技持续的技术迭代，我们有理由相信，数据孤岛问题将不再是企业数据分析的障碍。