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优化数仓业务视图:过滤条件传递

摘要:在业务功能实现时,经常会用到视图简化查询SQL。但有时候会因为视图降低查询效率,本文主要分析在业务需求满足的情况下,将有效的过滤条件传递到基表,减少运算过程中数据库需要处理的数据量,提升SQL执行效率。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)业务视图优化-过滤条件传递》,作者:卫小毛 。 在业务功能实现时,经常会用到视图简化查询SQL。但有时候会因为视图降低查询效率,本文主要分析在业务需求满足的情况下,将有效的过滤条件传递到基表,减少运算过程中数据库需要处理的数据量,提升SQL执行效率。 SQL举例 SELECT count(1) AS have_done_num, t1.task_def_key_ AS menuguid FROM vw_pay_voucher_bill t2 LEFT JOIN xact_hi_taskinst t1 ON t1.business_key_ = t2.id AND t1.proc_def_key_ = 'pay_voucher_bill' AND t1.operation_flag_ IN ('NORMAL', 'WITHDRAW') AND t1.suspension_state_ = 1 AND t1.org_code_ = t2.mof_div_code AND delete_reason_ = 'completed' AND ext1_ IS NULL WHERE t2.is_deleted = '2' AND t2.fiscal_year = '2022' AND t2.mof_div_code = 'xxxxxxxx0' AND ( agency_id = '5A1xxxxxxxxxxxxxxxxxxx4T5' ) GROUP BY t1.task_def_key_ HAVING t1.task_def_key_ IS NOT NULL; sql分析:以上SQL vw_pay_voucher_bill t2 、xact_hi_taskinst t1 视图和表进行关联查询 根据业务特性分析过滤效果较好的字段为 agency_id 优化前耗时:22s 分析执行计划: 时间主要耗时在 seq scan on pay_voucher_bill v 这一步 看到该表过滤条件仅有mof_div_code、fiscal_year、is_deleted 过滤效果差,几乎全表数据参与过程运算,执行代价高 视图及表结构分析: 视图中关联条件较为有效的过滤条件,bgt_id 字段查询时不会应用。分析视图中“v”和“t”表都存在agency_id 字段,当前t表过滤使用了agency_id字段,可以考虑视图定义中量表关联条件增加 agency_id 字段关联条件需要考虑业务需求。 同业务沟通后可进行优化 优化后耗时:0.4s 对比优化前后SQL查询结果一致 优化总结: 同业务侧研发沟通客户实际需要仅需要查询本单位 (agency_id) 下的数据,但因为SQL和视图设计时,并未将这一有效条件传递给每张表。导致数据库在针对 pay_voucher 进行数据过滤时需要将全表64万+ 数据筛选出来进行运算,仅仅这一步开销就占用了20s+。在优化后(视图中增加agency_id关联信息后,该操作可将agency_id 过滤条件传递给基表 pay_voucher),仅需从pay_voucher 表中获取738行数据进行运算,最终sql耗时降为 0.4s左右。 点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

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解析数仓lazyagg查询重写优化规则

摘要:为了降低调优难度,提升产品易用性,GaussDB(DWS)提供了lazyagg查询重写优化规则。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) lazyagg查询重写优化解析【这次高斯不是数学家】》,作者: OreoreO 。 聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组,值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句则聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组,值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句eze聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组,值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句则聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组,值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句: SELECT a, count(a) FROM t1 GROUP BY a; -- 按a分组并计算分组内重复值的个数 一、Lazy Agg重写规则 数据量大的场景下,聚集运算由于数据量大导致下盘,聚集操作执行时间成为性能瓶颈,从而导致整个查询执行效率非常差。例如: SELECT t2.b, sum(cc) FROM (SELECT b, sum(c) AS cc FROM t1 GROUP BY b) AS s, t2 WHERE s.b=t2.b GROUP BY t2.b; 子查询对t1.b列进行聚集,对t1.c列求和,在外部查询中,同样也存在聚集运算,对子查询的聚集求和列cc列求和。对于这类语句,当子查询的聚集运算较耗时的情况下,可以利用查询重写规则消除子查询的聚集运算,由外部查询的聚集函数统一完成聚集运算。消除子查询后可能导致子查询行数增多,但对于子查询聚集运算时t1.b列的distinct值较多的场景,子查询聚集运算后的行数较原表不会有明显缩减,不会导致外层JOIN运算量的大量增加。即语句可被重写为: SELECT t2.b, sum(cc) FROM (SELECT b, c AS cc FROM t1) AS s, t2 WHERE s.b=t2.b GROUP BY t2.b; 这个改写规则称为Lazy Agg,适用于基表数据量大且distinct值较多的场景。如果重复值较少,那么消除了聚集操作会导致Join后的行数激增,Join性能较差,因此需要将Agg下推到Join之前进行,通过提前的Agg操作减少Join结果的行数,这个改写规则称为Eager Agg。 二、GaussDB(DWS) lazyagg优化 为了降低调优难度,提升产品易用性,GaussDB(DWS)提供了lazyagg查询重写优化规则,可以通过设置guc参数rewrite_rule包含’lazyagg’使用Lazy Agg查询重写优化。开启lazyagg查询重写优化后,对满足条件的场景会优化并消除子查询中的聚集操作。原计划如下所示: lazyagg重写优化后计划如下所示: 可以看到相比于原计划,lazyagg重写优化后消除掉了原计划中的聚集操作,即7号Subquery Scan算子和8号HashAggregate算子。 三、lazyagg优化规格 支持子查询为单一聚集查询或包含聚集子集合操作的查询。集合操作仅支持UNION ALL,可对部分分支子查询进行聚集运算消除。子查询需为JOIN表之一(不在TargetList、Where子句等其他位置)。 支持若外部查询的所有Agg参数列包含于其某个子查询的Agg函数列,则可对该子查询的聚集运算进行消除。 支持所有消除子查询聚集运算后结果正确的聚集函数种类。聚集函数种类结果正确性见下表: 4.场景约束 在上述场景扩展的基础上,对于可能导致结果错误的场景,不进行查询重写,包括但不限于: 不支持消除的Agg函数类型。 子查询中包含其它条件或算子,会导致重写后结果错误,例如HAVING、window agg、LIMIT、OFFSET、AP function、distinct、recursive等。 外层Agg参数列、GROUP BY列或JOIN列中包含volatile函数,如random、timeofday等。 子查询Agg函数外、外部查询Agg函数内有其他表达式或函数操作,如子查询Agg函数列为sum©+1、max©+max(d),外部查询Agg函数列为sum(cc+1)等。 外部查询的JOIN列、GROUP BY列或其它条件中包含子查询Agg函数列。 子查询在LEFT JOIN、RIGHT JOIN的inner边或FULL JOIN中,且子查询Agg函数为count,外部查询Agg函数为sum的。 四、结语 通过本文的分析,相信用户朋友已经充分了解了Lazy Agg重写优化的使用场景,以及GaussDB(DWS)的lazyagg实现方式。希望广大用户能够通过深入的了解,对GaussDB(DWS)的性能调优产生浓厚的兴趣并深度参与进来。 参考文档:GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇四:十八般武艺之SQL改写 【这次高斯不是数学家】有奖征文火热进行中:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/345260 点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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