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经验总结:SQL语句改写规则

根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践,总结发现:通过一定的规则调整SQL语句,在保证结果正确的基础上,能够提高SQL执行效率。如果遵守这些规则,常常能够大幅度提升业务查询效率。

  • 使用union all代替union

    union在合并两个集合时会执行去重操作,而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间,因此,在一些实际应用场景中,如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠,可用union all替代union以便提升性能。

  • join列增加非空过滤条件

    若join列上的NULL值较多,则可以加上is not null过滤条件,以实现数据的提前过滤,提高join效率。

  • not in转not exists

    not in语句需要使用nestloop anti join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。

    如下所示,如果t2.d2字段中没有null值(t2.d2字段在表定义中not null)查询可以修改为

    SELECT * FROM t1 WHERE  NOT EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.c1=t2.d2);
    

    产生的计划如下:

    QUERY PLAN
    ------------------------------
    Hash Anti Join
    Hash Cond: (t1.c1 = t2.d2)
    ->  Seq Scan on t1
    ->  Hash
    ->  Seq Scan on t2
    (5 rows)
    
  • 选择hashagg。

    查询中GROUP BY语句如果生成了groupagg+sort的plan性能会比较差,可以通过加大work_mem的方法生成hashagg的plan,因为不用排序而提高性能。

  • 尝试将函数替换为case语句。

    openGauss函数调用性能较低,如果出现过多的函数调用导致性能下降很多,可以根据情况把可下推函数的函数改成CASE表达式。

  • 避免对索引使用函数或表达式运算。

    对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。

  • 尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。

  • 对复杂SQL语句进行拆分。

    对于过于复杂并且不易通过以上方法调整性能的SQL可以考虑拆分的方法,把SQL中某一部分拆分成独立的SQL并把执行结果存入临时表,拆分常见的场景包括但不限于:

    • 作业中多个SQL有同样的子查询,并且子查询数据量较大。
    • Plan cost计算不准,导致子查询hash bucket太小,比如实际数据1000W行,hash bucket只有1000。
    • 函数(如substr,to_number)导致大数据量子查询选择度计算不准。

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