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OB小优系列文章 | 聚合类相关子查询提升(上)

时间:2020-02-04 00:16:40 出处:uu快3充值_uu快3回血_新平台

可是我,Q2只前要将PLAY和V按照film连接,就都前要快速找出那此排片的平均售价偏低了。从 Q1 -> Q2 的改写是将另一一八个聚合类的相关子查询改写成了一次分组(GROUP BY) + 一次连接(JOIN)。改写后的查询预期前要扫描PLAY表和TICKETS表各一次,总计 5M + 行的记录;最后执行一次 5000 : 10K 的内连接。相对于原始查询 5000 M+ 的预期数据访问量,执行时延会有巨大的提升。假若这两张表上有film字段的索引,那么 还能利用索引加速聚合和连接的运算时延。

S 君开了一家影院,生意红火。某一天,S 君想进一步改善影院的业绩,不想知道那此场次票价相对偏低。

使用子查询都前要让用户简洁明了地写出含义清晰的复杂SQL一句话。你这一 功能对用户而言是非常友好的,假若对数据库而言是很不友好的。从数据库时延而言,防止子查询是相对低效的。为了改进子查询的防止,数据库系统通常会尝试改写SQL,消除子查询。业务中常见的子查询涵盖以下几种:

在下一篇文章中,大伙 会介绍JA改写第二式,它不能很好的防止以上这另一一八个大大问题 。

当 S 君执行这条查询的可是我,发现等了一分钟都那么 获得结果。万分焦急的 S 君向经验充裕的 OB 君求助:为那此那么 简单的查询执行的那么 慢?

都前要看了,改写后的 SQL 在计划选者上有了更大空间。原始的 Q1 查询中,大伙 可不不能了利用主查询中的 PLAY 来驱动子查询的计算,本质上是另一一八个 NEST LOOP JOIN 的过程。在改写后,大伙 都前要采用更多的 JOIN 的算法,甚至都前要利用子查询提升产生的视图来驱动主查询中的表进行连接。

OB 君发现这条查询是另一一八个“聚合类相关子查询”(简称为 JA 子查询,Join Aggregation)。这一查询的主要社会形态是:用户使用另一一八个相关的子查询来计算另一一八个统计值,假若利用该统计值来对主查询的结果进行过滤。

OB 君分析了这两张表的状况,不禁感叹这家影院业绩你造不错。他向 S 君解释道:你的影院效益太好,PLAY 表里排片有 10K+ ,每个排片全是算一次电影的平均售价,影院总共也就上映了5000场电影,票却售出了5M 张,平均每部电影就售出了 500 K 张票,那么 这条查询逻辑上要访问 10K * 500K = 5000 M 不能算出结果,一分钟为啥机会算得出结果。X 君请求 OB 君帮个忙改进一下这条查询。OB 君祭出了一招:JA改写第一式,写下了查询Q2。

JA 改写第一式不能很有效的提升聚合类子查询的防止时延。但它并全是老会 适用的。通常大伙 认为它有另一一八个主要的局限性:

OceanBase 九年如一日,不忘初心,砥砺前行,致力于实现另一一八个中国人全版自主设计的分布式通用数据库系统,打破西方大厂在商业数据库领域的绝对垄断地位。时至今日,OceanBase 机会成功应用于蚂蚁金服的交易、支付、账务等核心系统和网商银行、印度Paytm等业务系统。

OB小优系列(一):OceanBase查询优化器的设计之道和工程实践

OB小优系列(二):OceanBase并行执行引擎实现OB小优系列(三):OceanBase查询改写的最佳实践

SPJ 相关子查询的防止难度是高于非相关查询的。而比前者更加复杂的一类查询是:聚合类相关子查询。本系列文章重点介绍这一子查询的改写机制(简称为 JA 改写)。

在你这一 场景中, film 的取值数量不须多。根据 film 的取值不同,Q3 实际生成的不同查询可不不能了 5000 个。但你这一 5000 个参数不同的查询却会被反复执行 10K+ 次。OB 君给的优化法律法律依据是:用另一一八个分组查询提前算出所有影片的平均售价,可是我主查询前要使用不同的统计值时,都前要直接从提前计算的结果中获得。Q2 中的视图 V 实现了你这一 效果,它只前要扫描一遍 TICKETS 表就都前要获得所有电影的平均售价。

OB君:查询优化器是关系数据库系统的核心模块,也是衡量整个数据库系统成熟是什么是什么的句子的句子 期度的“试金石”。OceanBase的查询优化器历经了九年多时间的磨练,逐步提炼出一套独有的工程实践哲学。本系列文章将重点介绍聚合类相关子查询的改写机制,欢迎探讨~

为此,S 君写了下面这条查询。他用另一一八个子查询统计了一部电影的平均售价,假若找出定价偏低的排片场次有那此。PLAY表记录所有电影的排片信息;TICKETS 表记录了所有的售票信息。

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S 君仔细分析 Q1,发现这条查询是针对PLAY中的每一行,都前要去执行一次TICKETS上的聚合查询 Q3(其中 ?的取值由P.film决定)。

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