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GaussDB SQL调优:建立合适的索引

时间:2024-09-27 14:25:13浏览次数:9  
标签:ln GaussDB SQL t2 调优 address id


背景
GaussDB是华为公司倾力打造的自研企业级分布式关系型数据库,该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持优异的分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+扩展能力,PB级海量存储等企业级数据库特性。拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。

一、建立合适的索引
在这个Codelabs中,您将体验GaussDB通过建立合适的索引来达到性能调优的实际案例。

1、SQL调优指南
SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”,即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效,节省资源开销,以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候,可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现,也可以通过indexscan实现,显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。

2、建立合适的索引
a. 现象描述
查询与销售部所有员工的信息:

SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city  
FROM staffs,sections,states,places  
WHERE sections.section_name='Sales'  
AND staffs.section_id = sections.section_id  
AND sections.place_id = places.place_id  
AND places.state_id = states.state_id  
ORDER BY staff_id;

b. 优化分析
在优化前,没有创建places.place_id和states.state_id索引,执行计划如下:

建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引,执行计划如下:

祝贺您,您已经成功地完成了GasssDB通过建立合适的索引来达到性能调优全流程体验。

3、参考
更多信息请参考GasssDB文档

二、SQL调优之改写SQL消除子查询
在这个Codelabs中,您将体验GaussDB通过改写SQL消除子查询来达到性能调优的实际案例。

1、SQL调优指南
SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”,即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效,节省资源开销,以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候,可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现,也可以通过indexscan实现,显然indexscan可以以更小的代价实现相同的效果。

2、改写SQL消除子查询
a. 现象描述
表定义如下:

select  
    1, 
    (select count(*) from customer_address_001 a4 where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk) as GZCS  
from customer_address_001 a;

此SQL性能较差,查看发现执行计划中存在SubPlan,具体如下:

b. 优化说明
此优化的核心就是消除子查询。分析业务场景发现a.ca_address_sk不为null,那么从SQL语义出发,可以等价改写SQL为:

select  
count(*)  
from customer_address_001 a4, customer_address_001 a 
where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk 
group by  a.ca_address_sk;

说明: 为了保证改写的等效性,在customer_address_001. ca_address_sk加了not null约束。

c. 现象描述
某局点客户反馈如下SQL语句的执行时间超过1天未结束:

UPDATE calc_empfyc_c_cusr1 t1 
SET ln_rec_count = 
 ( 
    SELECT CASE WHEN current_date - ln_process_date + 1 <= 12 THEN 0 ELSE t2.ln_rec_count END  
    FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 
    WHERE t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 
) 
WHERE dsign = '1' 
AND flag = '1' 
AND EXISTS 
    (SELECT 1 
    FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 
    WHERE t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 
    );

d. 优化说明
很明显,执行计划中存在SubPlan,并且SubPlan中的运算相当重,即此SubPlan是一个明确的性能瓶颈点。 根据SQL语意等价改写SQL消除SubPlan如下:

UPDATE calc_empfyc_c_cusr1 t1 
SET ln_rec_count = CASE WHEN current_date - ln_process_date + 1 <= 12 THEN 0 ELSE t2.ln_rec_count END 
FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 
WHERE  
t1.dsign = '1' AND t1.flag = '1'  
AND t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1;

改写之后SQL语句在50S内执行完成。

祝贺您,您已经成功地完成了GasssDB通过改写SQL消除子查询来达到性能调优全流程体验。

参考
更多信息请参考GasssDB文档

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标签:ln,GaussDB,SQL,t2,调优,address,id
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