文章目录引言一、问题背景1.1 客户场景中的典型痛点1.2 业界普遍面临的两大难点1.2.1 语义安全性Equivalence1.2.2 代价评估Cost二、传统方案的局限三、金仓数据库基于代价的连接条件下推设计3.1 能不能推等价性判定Equivalence3.2 值不值推代价模型Cost3.3 工作流程四、效果验证4.1 最小化用例4.2 复杂场景验证未下推时的执行过程下推后的执行过程性能对比五、总结写在最后引言在实际的业务系统中SQL往往并不像教科书示例那样简洁。随着业务复杂度的提升CTE、多层子查询、窗口函数、聚集计算被大量用于组织逻辑。然而这类SQL在带来可读性的同时也给查询优化器带来了巨大的挑战尤其是在JOIN条件无法有效提前过滤数据的场景下性能问题尤为突出。本文将围绕一个在真实客户场景中频繁出现的问题——复杂查询中JOIN条件下推失败导致的性能瓶颈系统性地介绍一种基于代价模型的连接条件下推Cost-based Join Predicate Pushdown的设计与实现思路。一、问题背景1.1 客户场景中的典型痛点在很多客户业务中SQL通常采用如下模式来组织逻辑在子查询或CTE中完成大量计算去重、聚集、窗口函数等在外层再与其他表进行JOIN并施加高选择性的过滤条件例如SELECT*FROM(SELECTDISTINCT*FROMs1)sJOINs2ONs.as2.aWHEREs2.b3;从业务语义上看这条SQL没有任何问题但从执行角度看却隐藏着严重的性能隐患子查询s需要对s1做全量扫描并去重外层s2.b 3的高选择性条件无法影响子查询的扫描范围导致子查询输出一个巨大的中间结果集后续JOIN、聚集等操作都发生在“大数据量”之上性能急剧下降根本问题并不在JOIN本身而在于过滤发生得不够早。1.2 业界普遍面临的两大难点将JOIN条件下推到子查询内部看起来是一个直观有效的优化方向但在数据库内核层面这个问题远没有想象中简单主要体现在两个方面1.2.1 语义安全性EquivalenceJOIN条件下推本质上是在改变谓词生效的位置。如果处理不当很容易改变SQL的语义尤其是在以下场景中聚集GROUP BY窗口函数Window FunctionDISTINCT / UNION含有副作用或非确定性函数的表达式因此不是所有JOIN条件都可以安全地下推必须有严格的等价性判定。1.2.2 代价评估Cost即便在语义上等价下推也未必“划算”下推后可能触发参数化执行外层基数较大时可能导致子查询被重复执行N次极端情况下性能反而出现灾难性下降这意味着JOIN条件下推不仅要“能推”还要“值得推”。二、传统方案的局限传统优化器在面对上述SQL时通常会采用如下执行策略完整执行子查询扫描基表做DISTINCT/UNION/窗口函数等复杂操作生成一个大的中间结果集再与外层表进行JOIN并施加过滤条件这一策略的致命问题在于外层的高选择性JOIN/WHERE条件无法反向约束子查询的扫描范围。当子查询本身计算复杂、数据量大时这种执行路径几乎必然成为性能瓶颈。三、金仓数据库基于代价的连接条件下推设计在金仓数据库最新的V009R002C014版本中针对上述问题我们引入了一套“等价性 代价模型”双重约束的连接条件下推机制。整体思路可以概括为两步3.1 能不能推等价性判定Equivalence在这一阶段优化器的目标不是“尽可能多地下推”而是只识别绝对安全的下推机会分析子查询结构判断是否满足语义等价条件对复杂子查询聚集、窗口、UNION等进行约束性判定将JOIN条件拆分为可参数化部分依赖外层列和子查询内部列符合条件的JOIN谓词会被改写为参数化过滤条件注入到子查询的扫描或过滤阶段中。这一步解决的是“推下去之后结果会不会变”3.2 值不值推代价模型Cost在通过等价性校验后并不会立刻选择下推而是进入代价评估阶段评估下推前后的执行路径比较子查询扫描行数、中间结果规模评估参数化执行带来的重复计算成本选择整体代价最低的执行计划如果代价模型判断下推收益不足甚至可能带来性能回退则优化器会自动放弃下推选择其他执行路径。这一步解决的是“推下去之后真的会更快吗”3.3 工作流程下推决策的整体流程如下图所示┌─────────────────────────────────────┐ │ 解析JOIN条件 │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ Step 1: 等价性判定 │ │ ┌─────────────────────────────┐ │ │ │ 检查子查询结构是否支持下推 │ │ │ │ 拆分谓词为参数化部分和本地部分 │ │ │ └─────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 是否通过等价性校验 │ │ ┌──────────┴──────────┐ │ │ 是 否 │ │ ↓ ↓ │ │ ┌───────────────┐ ┌───────────┐ │ │ │ Step 2: 代价评估 │ │ 放弃下推 │ │ │ └───────────────┘ └───────────┘ │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 下推收益是否为正 │ │ ┌──────────┴──────────┐ │ │ 是 否 │ │ ↓ ↓ │ │ ┌───────────────┐ ┌───────────┐ │ │ │ 执行下推计划 │ │ 保留原计划 │ │ │ └───────────────┘ └───────────┘ │ └─────────────────────────────────────┘四、效果验证4.1 最小化用例首先我们用一个简单的场景来验证下推效果SELECT*FROM(SELECTDISTINCT*FROMs3)s3,s1WHEREs1.s1as3.s3a;测试结果执行模式执行时间说明未下推84ms子查询全表扫描 去重下推后0.14ms子查询扫描阶段被JOIN条件裁剪中间结果规模显著下降性能提升数量级明显。作为对比我们观察某D厂商数据库不支持下推的表现EXPLAINSELECT/*use_nl (s3 s1)*/*FROM(SELECTDISTINCT*FROMs3)s3,s1WHEREs1.s1as3.s3a;执行时间约为1.62ms虽然比未下推的84ms好但仍远低于金仓下推后的0.14ms。4.2 复杂场景验证接下来我们用一个更复杂的SQL来测试EXPLAINANALYZESELECT*FROM(SELECT*FROM(SELECTDISTINCT*FROMs3UNIONSELECTDISTINCT*FROMs3 a)s3,s1WHEREs1.s1ds3.s3a)sJOIN(SELECT*FROM(SELECTs3a,SUM(s3b)OVER(PARTITIONBYs3a)s3dFROMs3)s3,s1WHEREs1.s1as3.s3a)jONs.s3dj.s3a;这个SQL包含了UNION、DISTINCT、窗口函数、多层子查询等复杂结构是真实业务场景的典型代表。未下推时的执行过程左侧子查询处理UNION左右两侧对基表进行去重全扫描产生很大的结果集A结果集A与基表s1连接产生中间结果集B右侧子查询对基表s3进行分组并计算窗口函数得到大的中间结果集C结果集C与基表s1连接得到结果集D最后两个较大的中间结果集B和D进行连接在这个过程中子查询几乎需要对表进行全表扫描耗费大量时间。下推后的执行过程JOIN条件提前参与子查询扫描多个子查询由“全量扫描”转为“选择性扫描”筛选后的结果集再进行后续的连接操作性能对比执行模式执行时间扫描方式未下推1081ms全量扫描下推后0.23ms选择性扫描性能提升超过4700倍这个结果清晰地表明当我们将连接条件推入子查询后数据在扫描阶段就被筛选裁剪大幅减少了扫描时间和后续连接操作的开销整体查询从全量扫描变为筛选性扫描带来了质的飞跃。五、总结在复杂查询优化中连接条件下推并不是一个简单的规则改写问题而是一个典型的成本驱动型优化问题只做规则不看代价可能带来灾难性性能回退只看代价不保证等价会直接破坏SQL语义通过“等价性保障 基于代价的决策”的组合设计我们可以在安全前提下最大化JOIN条件的过滤能力显著减少子查询阶段的数据扫描与中间结果规模在复杂SQL场景中获得数量级的性能提升这类优化对于OLAP、混合负载以及复杂报表型查询尤为关键也将成为未来查询优化器演进的重要方向之一。写在最后金仓数据库V009R002C014版本中引入的基于代价的连接条件下推机制是我们对复杂查询优化的一次深入探索。它不仅仅是简单地“把条件推下去”而是在确保语义正确的前提下通过代价模型做出最优决策。这种设计理念也反映了现代数据库优化器的发展趋势从基于规则的优化RBO走向基于代价的优化CBO从单纯的“能做”走向理性的“该做”。希望本文的分享能对您在复杂SQL性能优化方面的实践有所启发。如果您对金仓数据库的这一特性感兴趣欢迎下载最新版本进行体验。