SpaRk 3.0 引入了许多令人期待的功能，其中之一就是动态分区裁剪。本文将通过图文并茂的方式，帮助大家了解动态分区裁剪的概念。
静态分区裁剪
在深入探讨动态分区裁剪之前，首先需要了解 SpaRk 中的静态分区裁剪。在数据库的标准术语中，裁剪指的是优化器避免读取那些不包含我们所需数据的文件。例如，我们有如下查询 SQL：
在这个简单的查询中，我们旨在匹配 Students 表中 subject = English 的记录。显然，最愚蠢的做法是先扫描所有数据，然后再使用 subject = English 进行过滤，如下图所示：
一个更优的实现是，查询优化器将过滤条件下推至数据源，以避免全量扫描，SpaRk 正是这样处理的，如下图所示：
在静态分区裁剪中，我们的表首先是分区的，分区过滤下推的思想与前面提到的过滤条件下推一致。在这种情况下，如果查询包含针对分区列的过滤条件，则可以在实际查询中跳过许多不必要的分区，从而显著减少数据扫描和磁盘 I/O，提高计算性能。
然而，现实中的查询语句往往复杂得多。通常，我们需要在多张维表与大的事实表之间进行连接。在这种情况下，静态分区裁剪就无法再应用，因为过滤条件存在于连接表的一侧，而对裁剪有效的表在另一侧。例如，考虑以下查询语句：
对于上述查询，较差的查询引擎生成的执行计划如下：
它将两张表的数据关联后再进行过滤。当数据量较大时，效率可想而知。某些优秀的计算引擎可以进行优化，先在一张表中过滤无用数据，再执行连接，这样的效率自然优于前者。然而，如果我们手动操作，可以将 subject = English 的过滤条件下推到 Students 表中，这正是 SpaRk 3.0 所带来的动态分区裁剪优化。
动态分区裁剪
在 SpaRk SQL 中，用户通常使用他们熟悉的编程语言和 API 提交查询，这也是 DataFrames 和 DataSet 的由来。SpaRk 将查询转换为一种易于理解的形式，即查询的逻辑计划。在这一阶段，SpaRk 通过一系列基于规则的转换来优化逻辑计划，随后进入实际的物理计划阶段。在物理规划阶段，SpaRk 生成一个可执行的计划，将计算分配至集群。我将在逻辑计划阶段解释如何实现动态分区裁剪，然后探讨如何在物理计划阶段进一步优化。
逻辑计划阶段优化
假设我们有一个多分区的事实表，为了方便说明，使用不同颜色表示不同的分区。同时，我们有一个较小的维度表，该维度表并不是分区表。现在在这些数据集上进行典型的扫描操作。假设我们仅从维度表读取两行数据，而这两行数据对应着事实表的两个分区。因此，在执行连接操作时，带分区的事实表只需读取这两个分区的数据。
因此，我们无需实际扫描整个事实表。为实现这一优化，可以通过维度表构造一个过滤子查询，并在扫描事实表之前加上该子查询。
通过这种方式，我们在逻辑计划阶段就能确定事实表需要扫描哪些分区。
然而，上述物理计划执行效率仍然较低，因为存在重复的子查询。我们需要找到一种方法来消除这些重复的子查询。为此，SpaRk 在物理计划阶段进行了优化。
物理计划阶段优化
如果维度表较小，SpaRk 可能会以广播哈希连接（broadcast hash join）的形式执行连接。广播哈希连接的实现是将小表的数据广播到所有的 SpaRk Executor 端，这个广播过程与我们手动广播数据的方式相似：首先通过 collect 算子将小表数据从 Executor 端拉到 Driver 端，然后在 Driver 端调用 broadcast 广播到所有 Executor 端。与此同时，大表也会构建哈希表（称为 build Relation），在 Executor 端，广播的数据将与大表的相应分区进行连接，这种连接策略避免了 Shuffle 操作。具体如下：
我们已经了解了广播哈希连接的实现原理。实际上，动态分区裁剪优化就是在广播哈希连接中，当大表进行 build Relation 时，利用维度表的广播结果进行动态过滤，从而避免扫描无用数据。具体如下：
以上就是动态分区裁剪在逻辑计划和物理计划阶段的优化方法。
动态分区裁剪适用条件
并非所有查询都会启用动态裁剪优化，必须满足以下几个条件：
参数必须设置为 true，默认情况下是启用的；需要裁剪的表必须是分区表，并且分区字段必须在连接的 on 条件中；连接类型必须为 INNER、LEFT SEMI（左表是分区表）、LEFT OUTER（右表是分区表）或 RIGHT OUTER（左表是分区表）。即使满足上述条件，动态分区裁剪仍需依据两个参数综合评估其是否有益，只有在满足条件的情况下，才会进行动态分区裁剪。
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