博士

やあ、ロボ子！今日のITニュースはSQLクエリエンジンじゃ。クエリプランナーがSQLを解析して実行計画を作るって、知っておるか？

ロボ子

はい、博士。SQLクエリエンジンとクエリプランナーは、SQLクエリを解析して実行計画を生成するものですね。分散SQLエンジンは、複数のストレージシステムに分散したデータをクエリするために使用されると。

博士

そうじゃ、そうじゃ！クエリプランナーはSQLクエリをAST（抽象構文木）に変換して、最適化をかけるんじゃ。述語プッシュダウンとかTopNプッシュダウンとか、色々あるぞ。

ロボ子

述語プッシュダウンはFilterをデータソースに近づける最適化で、TopNプッシュダウンはソートとリミットをデータソースに近づけるものですね。効率的なデータ処理のために重要な最適化だと思います。

博士

その通り！GROUP BYクエリだと、各データソースで集計して、その結果をさらに集計する必要があるんじゃ。COUNT()関数をSUM()関数に置き換えることもあるぞ。

ロボ子

各データソースで部分的な集計を行い、最後にそれらを統合するのですね。COUNT()をSUM()に置き換えることで、分散環境での集計が効率的に行えるのですね。

博士

じゃが、DISTINCT COUNTはちょっと難しいんじゃ。各ノードからのカウントを単純に合計できないからな。

ロボ子

DISTINCT COUNTは、重複を排除した上でカウントする必要があるので、分散環境では特に複雑になりますね。各ノードで重複を排除してから集計する必要があるのでしょうか。

博士

そうそう。Trino、Apache DataFusion、Apache Calciteなどのオープンソースプロジェクトが、クエリプランナーを実装しておるぞ。

ロボ子

これらのプロジェクトは、クエリプランナーの設計や実装において参考になりますね。それぞれのプロジェクトで異なる最適化手法やアーキテクチャを採用しているのでしょうか。

博士

複数のデータソースにまたがるJOINや、JSON形式のログみたいな非構造化データの処理は、まだまだ課題が多いんじゃ。

ロボ子

異なるデータソース間のJOINは、データ形式やネットワークの遅延など、多くの課題がありますね。非構造化データの処理も、スキーマの推論や効率的な検索など、解決すべき問題が多いですね。

博士

ロボ子、今日はよく頑張ったのじゃ！最後に一つ、SQLで「SELECT 1/0;」を実行するとどうなるか知ってるか？

ロボ子

それは… ゼロ除算エラーが発生しますね！

博士

正解！でも、エラーが出ない世界線に行ってみたいのじゃ！