2个数仓中不等值关联优化案例
1.数仓实践丨主动预防-DWS关键工具安装确认2.一条SQL如何被MySQL架构中的各个组件操作执行的?3.GaussDB(DWS)网络流控与管控效果4.GaussDB(DWS)字符串处理函数返回错误结果集排查5.从缓存的本质说起,说服技术大佬用Redis6.这年头怕数据泄露?全密态数据库:无所谓,我会出手7.华为云新一代分布式数据库GaussDB,给世界一个更优选择8.GaussDB技术解读丨高级压缩9.掌数科技携手华为云GaussDB,助力金融科技创新,联合打造行业标杆10.一文带你全面了解openGemini11.GaussDB(for Redis)多租户:读写权限控制和数据库隔离的完美融合12.5分钟迁移关系型数据库到图数据库13.数仓现网案例丨超大结果集接收异常14.DWS轻量化更新黑科技:宽表加工优化15.数据库行业需要什么样的人才?高校老师这样说16.数仓性能优化:倾斜优化-表达式计算倾斜的hint优化17.GaussDB技术解读系列之SQL Audit,面向应用开发的SQL审核工具18.带你认识数仓的监控系统TopSQL19.带你走进数仓大集群内幕丨详解关于作业hang及残留问题定位20.实时入库不用愁,HStore帮分忧21.openGauss数据库在CentOS上的安装实践22.揭秘华为云GaussDB(for Redis)丨大key治理23.GaussDB(DWS)函数不同写法引发的结果差异24.数仓中典型的几种不下推语句整改案例25.GaussDB技术解读系列之应用无损透明(ALT)26.华为云GaussDB(for Influx)单机版上线,企业降本增效利器来了27.数仓备份经验分享丨详解roach备份原理及问题处理套路28.中国云数据仓库,双第一!29.华为云GaussDB打造最可信的数据库,给世界一个更优选择30.GaussDB技术解读系列:高级压缩之OLTP表压缩31.十年磨一剑的华为云GES,高明在哪32.使用DWS集群,用户被锁定如何解锁33.GaussDB技术解读系列:高安全之密态等值34.GaussDB技术解读:应用无损透明(ALT)35.数仓资源管控理论已掌握,是时候实战了36.row_number函数的不稳定性37.GaussDB技术解读丨数据库迁移创新实践38.聊聊GaussDB AP是如何执行SQL的39.Navicat 携手华为云GaussDB,联合打造便捷高效的数据库开发和建模工具方案40.GaussDB技术解读系列丨运维自动驾驶探索41.一次性全讲透GaussDB(DWS)锁的问题42.GaussDB(DWS)性能调优:Sort+Groupagg聚集引起的性能瓶颈案例43.多主架构:VLDB技术论文《Taurus MM: bringing multi-master to the cloud》解读44.GaussDB(for Redis)游戏实践:玩家下线行为上报45.一文详解数据仓库的物理细粒度备份恢复46.华为云HBase冷热分离最佳实践47.四问复合索引,让你的数据查询速度飞起48.GaussDB(DWS)案例丨MERGE场景下语句不下推引起的性能瓶颈问题49.如何强制SQL走性能更优的hash join50.如何使用GaussDB(DWS)的本地临时表进行数据处理51.华为云GaussDB亮相金融业数据库技术大会
52.2个数仓中不等值关联优化案例
53.数仓实时场景下表行数估算不准确引起的的性能瓶颈问题案例54.详解GuassDB数据库权限命令:GRANT和REVOKE55.DWS临时内存不可用报错: memory temporarily unavailable56.华为云GaussDB城市沙龙活动走进安徽,助力金融行业数字化转型57.理论+应用,带你了解数据库资源池58.人人用数不用愁,动态数据脱敏为您解忧59.实例讲解数据库的数据去重60.数仓实践丨表扫描时过滤行数过多引起的性能瓶颈问题61.实例详解构建数仓中的行列转换62.Proxy下的Prepare透传,让GaussDB(for MySQL)更稳固,性能更卓越63.浅析KV存储之长尾时延解决办法64.实例讲解数据库的定义重载函数65.详解数据库SQL中的三个语句:DROP、TRUNCATE 、DELETE66.华为云GaussDB助力工商银行、华夏银行斩获“十佳卓越实践奖”67.Navicat 基于 GaussDB 主备版的快速入门68.数仓实时算子难以观测,快来试试算子级监控吧69.列举数据库缓存使用场景实例和命令速查表70.带你认识多模数据库GeminiDB架构与应用实践71.3招解决时序数据高基数难题,性能多维度提升!72.数仓性能调优:row_number() over(p)-rn=1性能瓶颈发现和改写套路73.数仓实践丨常量标量子查询做全连接导致整体慢74.细说GaussDB(DWS)的2种查询优化技术75.细说SQL与ETL之间的小秘密76.从概念到实践,带你掌握层次递归查询77.GeminiDB Cassandra接口新特性PITR发布:支持任意时间点恢复78.你的JoinHint为什么不生效79.六步走向无忧,华为云数据库高可用的秘密武器80.数仓调优实践丨SQL改写消除相关子查询81.GaussDB(for MySQL)新特性TDE发布:支持透明数据加密82.详解GaussDB(DWS)通信安全的小妙招:连接认证机制83.GaussDB(for MySQL) RegionlessDB发布:全球数据库技术84.5分钟带您了解DRS录制回放85.ICDM'23 BICE论文解读:基于双向LSTM和集成学习的模型框架86.数仓如何递归查询视图依赖87.支撑核心系统分布式改造,GaussDB为江南农商银行筑稳根基88.近6成金融机构的选择!华为云GaussDB加快金融核心系统转型89.GaussDB(for MySQL)剪枝功能,让查询性能提升70倍!90.2023年度十佳课题公布:华为云GaussDB获权威认可91.详解如何在数仓中搭建细粒度容灾应用92.对话苏光牛:国内数据库市场已进入关键转折点,2024年或是分水岭93.GaussDB通信运维:详解stream连接池设计原理94.GaussDB(for MySQL) Serverless全面商用:无感弹性,极致性价比95.华为云GaussDB支撑农行超级网银业务,性能和稳定性备受认可96.实例详解数据库的游标管理97.数仓实践丨从CU入手优化HStore表98.数仓的等待视图中,为什么会有Hashjoin-nestloop99.如何基于Sharding-JDBC实现GaussDB在客户端应用的读写分离100.如何迅速并识别处理MDL锁阻塞问题本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优:不等值关联优化》,作者: 门前一棵葡萄树。
场景1
使用场景:本案例适合满足以下条件的场景
- 关联条件使用OR连接
- 关联条件中使用同一列做数据筛选
原始语句
SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID AS CHANNEL_ID2 FROM t1 LEFT JOIN t2 ON ( t2.CHANNEL_ID = t1.CHANNEL_ID AND t1.TYPE = 'DR' ) OR ( t2.PARTNER_CHANNEL_CODE = t1.CHANNEL_ID AND t1.TYPE = 'ALL' ) GROUP BY t2.PARTNER_CHANNEL_CODE ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID
性能分析
通过查询计划分析发现,t1表和t2表关联走了NEST LOOP,查询整体耗时45S,NEST LOOP耗时占用整个查询执行耗时的96%。因此考虑能否通过SQL改写或HINT规避NEST LOOP。观察发现t1表和t2表包含两个关联关联条件,两个关联条件之间使用OR连接,属于非等值关联,因此不能走HASH JOIN。进一步分析SQL发现两个关联条件中都使用t1.TYPE进行过滤筛选:
(t2.CHANNEL_ID = t1.CHANNEL_ID AND t1.TYPE='DR') OR (t2.PARTNER_CHANNEL_CODE = t1.CHANNEL_ID AND t1.TYPE='ALL' )
该关联条件包含以下三种关联组合:
- t1表中t1.TYPE='DR'的行,只能使用第一个关联条件与t2表关联;
- t1表中t1.TYPE='ALL'的行,只能使用第二个关联条件与t2表关联;
- t1表中t1.TYPE NOT IN ('ALL','DR')的行,不与t2表关联,直接补空。
t1表中的一行数据只能选择这三个关联条件中的一个与t2表关联,因此该关联条件可以改写为不同关联条件的UNION ALL(UNION会去重,不等价)。
优化改写
改写后SQL如下所示:
SELECT CHANNEL_ID ,COUNTRY_CODE ,BRAND ,CHANNEL_ID FROM ( SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID AS CHANNEL_ID2 FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t2.CHANNEL_ID = t1.CHANNEL_ID WHERE t1.TYPE = 'DR' UNION ALL SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID AS CHANNEL_ID2 FROM t1 t2 ON t2.PARTNER_CHANNEL_CODE = t1.CHANNEL_ID WHERE t1.TYPE='ALL' UNION ALL SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID AS CHANNEL_ID2 FROM t1 LEFT JOIN t2 ON FALSE WHERE t1.TYPE NOT IN ('ALL','DR') ) GROUP BY CHANNEL_ID,COUNTRY_CODE,BRAND,CHANNEL_ID
改写后SQL变为三个子查询的UNION ALL,执行时间缩减至1s以内,性能优化45倍。
场景二
使用场景:本案例适合满足以下条件的场景
- 大表A不等值关联小表B
- B的等值关联字段为主键
【原始语句】
SELECT T.CREATE_INVOICE_USER, T.PERIOD_ID, T.AP_INVOICE_ID, T.AP_INVOICE_NUM, T.AP_BATCH_NAME, EMP1.EMPLOYEE_NO, EMP1.EMPLOYEE_NAME FROM DWACTDI.DWR_AP_GLOBAL_INVOICE_DETAIL_F_I T LEFT JOIN DWRDIM_DW1.DWR_DIM_EMPLOYEE_D EMP1 ON (EMP1.SCD_ACTIVE_IND = 1 AND(T.CREATE_INVOICE_USER = EMP1.EMPLOYEE_NO OR SUBSTR(T.CREATE_INVOICE_USER, 2) = EMP1.EMPLOYEE_NO))
【性能分析】
原始语句执行超时(超过1h),执行计划如下。可以看到执行语句存在大表NestLoop操作
分析发现表dwrdim_dw1.dwr_dim_employee_d是维度表,且关联列employee_no是主键
【优化改写】
SELECT T.CREATE_INVOICE_USER, T.PERIOD_ID, T.AP_INVOICE_ID, T.AP_INVOICE_NUM, T.AP_BATCH_NAME, nvl(EMP1_0.EMPLOYEE_NO, EMP1_1.EMPLOYEE_NO) AS EMPLOYEE_NO, nvl(EMP1_0.EMPLOYEE_NAME, EMP1_1.EMPLOYEE_NAME) AS ERP_ACCOUNTANT_ENAME FROM DWACTDI.DWR_AP_GLOBAL_INVOICE_DETAIL_F_I T LEFT JOIN DWRDIM_DW1.DWR_DIM_EMPLOYEE_D EMP1_0 ON (EMP1_0.SCD_ACTIVE_IND = 1 AND(T.CREATE_INVOICE_USER = EMP1_0.EMPLOYEE_NO)) LEFT JOIN DWRDIM_DW1.DWR_DIM_EMPLOYEE_D EMP1_1 ON (EMP1_1.SCD_ACTIVE_IND = 1 AND(SUBSTR(T.CREATE_INVOICE_USER, 2) = EMP1_1.EMPLOYEE_NO))
改写后执行信息如下
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