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docs/cn/guides/90-community/02-rfcs/20240721-external-dictionary.md

@@ -0,0 +1,205 @@
+---
+title: 外部字典
+description: 本RFC提议在Databend中实现外部字典功能，以允许无缝访问来自外部数据源的数据。
+
+---
+
+- RFC PR: [datafuselabs/databend-docs#996](https://github.com/datafuselabs/databend-docs/pull/996)
+- 跟踪问题: [datafuselabs/databend#15901](https://github.com/datafuselabs/databend/issues/15901)
+
+## 概要
+
+实现外部字典功能允许Databend访问来自其他外部数据源的数据。
+
+## 动机
+
+在Databend中访问来自外部数据库（如MySQL）的数据通常需要导出MySQL数据集，然后将其导入Databend数据库。当处理大量信息时，这一过程变得繁琐，并且由于频繁更新可能导致不一致。
+
+引入外部字典功能通过简化Databend与多种数据库系统之间的无缝集成，解决了这些挑战。通过字典创建，直接访问外部数据集实现了实时修改，同时简化了整体数据管理。
+
+## 指南级解释
+
+DICTIONARY使用以下语法进行创建、删除和查询。
+
+1. 创建名为user_info的字典。
+
+```sql
+CREATE DICTIONARY user_info(
+  user_id UInt86,
+  user_name String,
+  user_address String
+)
+primary key(user_id)
+SOURCE(MYSQL(
+  host '[localhost](http://localhost/)'
+  user 'root'
+  password 'root'
+  db 'db_name'
+  table 'table_name'
+));
+```
+
+2. 查询现有字典。
+
+```sql
+SHOW DICTIONARIES;
+```
+
+3. 查询用于创建字典user_info的SQL语句。
+
+```sql
+SHOW CREATE DICTIONARY user_info;
+```
+
+4. 删除字典user_info。
+
+```sql
+DROP DICTIONARY user_info;
+```
+
+您可以使用`dict_get(dict_name, dict_field, dict_id)`从字典中查询数据。
+
+`dict_get`函数接受三个参数：第一个是字典的名称，第二个是要查询的字段，第三个是查询字典的ID。
+
+## 参考级解释
+
+DICTIONARY的相关元数据存储在Databend的meta模块中，并在执行SQL查询时用于检索必要信息。
+
+### 使用protobuf编码数据
+
+Protocol Buffers（Protobuf）是一种高级数据序列化框架，为高性能计算环境提供了一系列优势。其功能包括以紧凑的二进制格式高效存储数据、快速序列化和反序列化过程、跨语言支持以及为数据结构提供定义良好的模式。因此，Databend使用Protobuf来编码数据并将二进制结果转换为数据库。
+
+一个体现该技术精髓的示例Protobuf结构如下：
+
+```protobuf
+syntax = "proto3";
+package databend.meta;
+//描述字典的元数据
+message DictionaryMeta {
+  //字典名称
+  string name = 1;
+  //字典数据源
+  string source = 2;
+  //字典配置选项
+  map<string, string> options = 3;
+  //表的架构，如列数据类型和其他元信息。
+  DataSchema schema = 4;
+  //主键列的ID
+  u32 primary_column_id = 5; 
+}
+```
+
+### 查询DICTIONARY的数据
+
+在`async_function`模块中定义`DictionaryAsyncFunction`，以实现对外部数据的异步读取。
+
+```rust
+enum DictionarySourceEngine {
+     MySQL,
+     PostgreSQL,
+     ..
+}
+```
+
+```rust
+pub struct DictionaryAsyncFunction {
+    engine: DictionarySourceEngine,
+    // 字典地址，例如：mysql://root:[email protected]:3306/default
+    url: String,
+    // 从源表获取值的SQL。
+    // 例如：select name from user_info where id=1;
+    query_sql: String,
+    return_type: DataType,
+    //指定连接数据源的最大尝试时间。
+    connection_timeout: std::time::Duration,
+    //指定查询操作的最大执行时间。
+    query_timeout: std::time::Duration,
+    //用于存储查询可能需要的附加参数，例如SQL查询中的占位符值。
+    params: Vec<ParameterValue>,
+}
+```
+
+将`async_function`模块中的`AsyncFunction`重命名为`AsyncFunctionDesc`，以避免与AsyncFunction的逻辑和物理计划命名冲突。同时，包含`DictionaryAsyncFunction`。定义如下：
+
+```rust
+pub enum AsyncFunctionDesc {
+     SequenceAsyncFunction(SequenceAsyncFunction),
+     DictonaryAsyncFunction(DictionaryAsyncFunction),
+}
+```
+
+在逻辑和物理计划中更新`AsyncFunction`的定义，添加`AsyncFunctionDesc`字段。此过程重用现有逻辑生成字典AsyncFunction的逻辑和物理计划。
+
+- 逻辑计划的结构如下：
+
+```rust
+pub struct AsyncFunction {
+   pub func_name: String,
+   pub display_name: String,
+   pub arguments: Vec<String>,
+   pub return_type: DataType,
+   pub index: IndexType,
+   pub desc: AsyncFunctionDesc,//新增属性
+}
+```
+
+- 物理计划的结构如下：
+
+```rust
+pub struct AsyncFunction {
+   pub plan_id: u32,
+   pub func_name: String,
+   pub display_name: String,
+   pub arguments: Vec<String>,
+   pub return_type: DataType,
+   pub schema: DataSchemaRef,
+   pub input: Box<PhysicalPlan>,
+   pub stat_info: Option<PlanStatsInfo>,
+   pub desc: AsyncFunctionDesc,//新增属性
+}
+```
+
+在实际读取外部数据的pipeline中的`Transform`可以定义如下：
+
+```rust
+pub struct TransformDictionary {
+     ctx: Arc<QueryContext>,
+     dict_func: DictionaryAsyncFunction,
+}
+```
+
+实现`AsyncTransform`特性的`transform`方法，并调用外部数据库获取字典数据。主要过程如下图所示：
+
+<img src="/img/rfc/20240721-external-dictionary/external-dictionary-1.png" alt="获取外部数据的流程图" style={{zoom:"80%"}} />
+
+`dict_get`函数的执行过程总结如下图：
+
+<img src="/img/rfc/20240721-external-dictionary/external-dictionary-2.png" alt="dict_get的流程图" style={{zoom:"80%"}} />
+
+## 未解决问题
+
+- 是否可以使用算法来提高数据字典查询的速度？
+
+## 未来可能性
+
+1. 用户可以通过外部字典连接多种类型的数据源，从同一客户端对各种数据端点进行实时操作，如文件、HTTP接口和其他数据库（如ClickHouse、Redis、MongoDB等）。
+
+   例如，如果数据源是本地CSV文件：
+
+```sql
+CREATE DICTIONARY dict_name
+(
+    ... -- 属性
+)
+SOURCE(FILE(path './user_files/os.csv' format 'CommaSeparated')) -- 源配置
+```
+
+2. 添加更多操作数据字典的函数，如`dict_get_or_default`、`dict_get_or_null`、`dict_has`等。
+
+   例如，`dict_get_or_default(dict_name, dict_field, dict_id, default_value)`包含一个额外的默认值参数，如果未找到目标数据则返回该值。
+
+3. 支持使用TOML格式配置内置字典。
+
+## 参考
+
+[Clickhouse Dictionary](https://clickhouse.com/docs/en/dictionary)