【StoneDB子查询优化】subquery子查询-优化exists场景的join查询优化器的处理-100GB数据量测试
来源:SegmentFault
2023-01-27 13:32:05
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怎么入门数据库编程?需要学习哪些知识点?这是新手们刚接触编程时常见的问题;下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点,希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《【StoneDB子查询优化】subquery子查询-优化exists场景的join查询优化器的处理-100GB数据量测试》,涉及到MySQL、数据库,有需要的可以收藏一下
摘要:
说明如何优化exists的join查询优化器的处理
核心函数:
TwoDimensionalJoiner::ChooseJoinAlgorithm
JoinAlgType TwoDimensionalJoiner::ChooseJoinAlgorithm([[maybe_unused]] MultiIndex &mind, Condition &cond) { JoinAlgType join_alg = JoinAlgType::JTYPE_GENERAL; if (cond[0].IsType_JoinSimple() && cond[0].op == common::Operator::O_EQ) { if ((cond.Size() == 1) && !stonedb_sysvar_force_hashjoin) join_alg = JoinAlgType::JTYPE_MAP; // available types checked inside else join_alg = JoinAlgType::JTYPE_HASH; } else { if (cond[0].IsType_JoinSimple() && (cond[0].op == common::Operator::O_MORE_EQ || cond[0].op == common::Operator::O_MORE || cond[0].op == common::Operator::O_LESS_EQ || cond[0].op == common::Operator::O_LESS)) join_alg = JoinAlgType::JTYPE_SORT; } return join_alg; }
选择join优化器问题分析:
- 仅判定join simple场景,未判断exists子句
- cond[0].IsType_JoinSimple() 如果走入了else分支,相当于被执行了两次

ChooseJoinAlgorithm函数优化:
- 加入exists的判定, 以 IsType_JoinSimple 和 == common::Operator::O_EQ条件对待
- 优化代码结构, 清理冗余的cond[0].IsType_JoinSimple()执行
- 其他逻辑不做任何修改
JoinAlgType TwoDimensionalJoiner::ChooseJoinAlgorithm([[maybe_unused]] MultiIndex &mind, Condition &cond) { do { if (cond[0].IsExists()) { break; } if (!cond[0].IsType_JoinSimple()) { return JoinAlgType::JTYPE_GENERAL; } if (cond[0].op == common::Operator::O_EQ) { break; } if (cond[0].op == common::Operator::O_MORE_EQ || cond[0].op == common::Operator::O_MORE || cond[0].op == common::Operator::O_LESS_EQ || cond[0].op == common::Operator::O_LESS) { return JoinAlgType::JTYPE_SORT; } } while (0); JoinAlgType join_alg = JoinAlgType::JTYPE_HASH; if ((!stonedb_sysvar_force_hashjoin) && (cond.Size() == 1)) join_alg = JoinAlgType::JTYPE_MAP; // available types checked inside return join_alg; }
代码优化后exists场景分析:
- 如果未开启强制hash join查询, 且cond.Size() == 1, 则进行JTYPE_MAP查询
- 需要强制开启hash join才可进入hash join查询, 当前测试不开启强制的hash join. 以JTYPE_MAP进行测试
优化走JTYPE_MAP查询测试:
MAP子查询耗时:
mysql> select -> o_orderpriority, -> count(*) as order_count -> from -> orders -> where -> o_orderdate >= date '1993-07-01' -> and o_orderdate and exists ( -> select -> * -> from -> lineitem -> where -> l_orderkey = o_orderkey -> and l_commitdate ) -> group by -> o_orderpriority -> order by -> o_orderpriority ; +-----------------+-------------+ | o_orderpriority | order_count | +-----------------+-------------+ | 1-URGENT | 1147477 | | 2-HIGH | 1146447 | | 3-MEDIUM | 1146770 | | 4-NOT SPECIFIED | 1146281 | | 5-LOW | 1146801 | +-----------------+-------------+ 5 rows in set (27.36 sec)
MAP子查询对比之前的子查询耗时:

JTYPE_MAP逻辑的火焰图

强制走JTYPE_HASH查询测试:
强制开启hash join优化, 对比同样场景下与map查询的区别
HASH子查询耗时:
mysql> select -> o_orderpriority, -> count(*) as order_count -> from -> orders -> where -> o_orderdate >= date '1993-07-01' -> and o_orderdate and exists ( -> select -> * -> from -> lineitem -> where -> l_orderkey = o_orderkey -> and l_commitdate ) -> group by -> o_orderpriority -> order by -> o_orderpriority ; +-----------------+-------------+ | o_orderpriority | order_count | +-----------------+-------------+ | 1-URGENT | 1147477 | | 2-HIGH | 1146447 | | 3-MEDIUM | 1146770 | | 4-NOT SPECIFIED | 1146281 | | 5-LOW | 1146801 | +-----------------+-------------+ 5 rows in set (27.60 sec)
HASH子查询的火焰图:

今天关于《【StoneDB子查询优化】subquery子查询-优化exists场景的join查询优化器的处理-100GB数据量测试》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
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