GaussDB SQL调优：建立合适的索引

背景

GaussDB是华为公司倾力打造的自研企业级分布式关系型数据库，该产品具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持优异的分布式事务，同城跨AZ部署，数据0丢失，支持1000+扩展能力，PB级海量存储等企业级数据库特性。拥有云上高可用，高可靠，高安全，弹性伸缩，一键部署，快速备份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。

一、建立合适的索引

在这个Codelabs中，您将体验GaussDB通过建立合适的索引来达到性能调优的实际案例。

1、SQL调优指南

SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现，也可以通过indexscan实现，显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。

2、建立合适的索引

a. 现象描述

查询与销售部所有员工的信息：

SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city FROM staffs,sections,states,places WHERE sections.section_name='Sales' AND staffs.section_id = sections.section_id AND sections.place_id = places.place_id AND places.state_id = states.state_id ORDER BY staff_id;

b. 优化分析

在优化前，没有创建places.place_id和states.state_id索引，执行计划如下：

建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引，执行计划如下：

祝贺您，您已经成功地完成了GasssDB通过建立合适的索引来达到性能调优全流程体验。

3、参考

更多信息请参考GasssDB文档

 

 二、SQL调优之改写SQL消除子查询

在这个Codelabs中，您将体验GaussDB通过改写SQL消除子查询来达到性能调优的实际案例。

1、SQL调优指南

SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现，也可以通过indexscan实现，显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。

2、改写SQL消除子查询

a. 现象描述

表定义如下：

select 1, (select count(*) from customer_address_001 a4 where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk) as GZCS from customer_address_001 a;

 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下：

b. 优化说明

此优化的核心就是消除子查询。分析业务场景发现a.ca_address_sk不为null，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为：

select count(*) from customer_address_001 a4, customer_address_001 a where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk group by a.ca_address_sk;

说明： 为了保证改写的等效性，在customer_address_001. ca_address_sk加了not null约束。

c. 现象描述

某局点客户反馈如下SQL语句的执行时间超过1天未结束：

UPDATE calc_empfyc_c_cusr1 t1 SET ln_rec_count = ( SELECT CASE WHEN current_date - ln_process_date + 1 <= 12 THEN 0 ELSE t2.ln_rec_count END FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 WHERE t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 ) WHERE dsign = '1' AND flag = '1' AND EXISTS (SELECT 1 FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 WHERE t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 );

 

d. 优化说明

很明显，执行计划中存在SubPlan，并且SubPlan中的运算相当重，即此SubPlan是一个明确的性能瓶颈点。 根据SQL语意等价改写SQL消除SubPlan如下：

UPDATE calc_empfyc_c_cusr1 t1 SET ln_rec_count = CASE WHEN current_date - ln_process_date + 1 <= 12 THEN 0 ELSE t2.ln_rec_count END FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 WHERE t1.dsign = '1' AND t1.flag = '1' AND t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1;

改写之后SQL语句在50S内执行完成。

祝贺您，您已经成功地完成了GasssDB通过改写SQL消除子查询来达到性能调优全流程体验。

参考

更多信息请参考GasssDB文档

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