# 语句下推调优 #### 语句下推介绍 目前，DWS优化器在分布式框架下指定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划以及发送语句的分布式执行计划。 - 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 - 分布式执行计划：指CN对查询语句进行编译和优化，生成计划树，再将计划树发送给DN进行执行，并在执行完毕后返回结果到CN。 - 发送语句的分布式执行计划：上述两种方式都不可行时，将可下推的查询部分组成查询语句（多为基表扫描语句）下推到DN进行执行，获取中间结果到CN，然后在CN执行剩下的部分。 在"发送语句的分布式执行计划"策略中，要将大量中间结果从DN发送到CN，并且要在CN运行不能下推的部分语句，会导致CN成为性能瓶颈（带宽、存储、计算等）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择该策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有[不支持下推的函数]或者[不支持下推的语法]。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 #### 查看执行计划是否下推 执行计划是否下推可以依靠如下方法快速判断： 1. 将GUC参数"[enable_fast_query_shipping](https://support.huaweicloud.com/devg-dws/dws_04_0936.html#ZH-CN_TOPIC_0000001764491796__s9b7f64f4f112450490c8c74b520cc915)"设置为off，使查询优化器使用分布式框架策略。 ``` SET enable_fast_query_shipping = off; ``` 2. 查看执行计划。 如果执行计划中有Data Node Scan节点，那么此执行计划为不可下推的执行计划；如果执行计划中有Streaming节点，那么计划是可以下推的。 例如如下业务SQL： ``` select count(ss.ss_sold_date_sk order by ss.ss_sold_date_sk)c1 from store_sales ss, store_returns sr where sr.sr_customer_sk = ss.ss_customer_sk; ``` 执行计划如下，可以看出此SQL语句不能下推。 ``` QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------- Aggregate -> Hash Join Hash Cond: (ss.ss_customer_sk = sr.sr_customer_sk) -> Data Node Scan on store_sales "_REMOTE_TABLE_QUERY_" Node/s: All datanodes -> Hash -> Data Node Scan on store_returns "_REMOTE_TABLE_QUERY_" Node/s: All datanodes (8 rows) ``` #### 不支持下推的语法 以如下三个表定义说明不支持下推的SQL语法。 ``` CREATE TABLE CUSTOMER1 ( C_CUSTKEY BIGINT NOT NULL , C_NAME VARCHAR(25) NOT NULL , C_ADDRESS VARCHAR(40) NOT NULL , C_NATIONKEY INT NOT NULL , C_PHONE CHAR(15) NOT NULL , C_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL , C_MKTSEGMENT CHAR(10) NOT NULL , C_COMMENT VARCHAR(117) NOT NULL ) DISTRIBUTE BY hash(C_CUSTKEY); CREATE TABLE test_stream(a int,b float); --float不支持重分布 CREATE TABLE sal_emp ( c1 integer[] ) DISTRIBUTE BY replication; ``` - 不支持returning语句下推。 ``` explain update customer1 set C_NAME = 'a' returning c_name; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Update on customer1 (cost=0.00..0.00 rows=30 width=187) Node/s: All datanodes Node expr: c_custkey -> Data Node Scan on customer1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=187) Node/s: All datanodes (5 rows) ``` - count(distinct expr)中的字段不支持重分布，则不支持下推。 ``` explain verbose select count(distinct b) from test_stream; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Aggregate (cost=2.50..2.51 rows=1 width=8) Output: count(DISTINCT test_stream.b) -> Data Node Scan on test_stream "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=8) Output: test_stream.b Node/s: All datanodes Remote query: SELECT b FROM ONLY public.test_stream WHERE true (6 rows) ``` - 不支持distinct on用法下推。 ``` explain verbose select distinct on (c_custkey) c_custkey from customer1 order by c_custkey; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Unique (cost=49.83..54.83 rows=30 width=8) Output: customer1.c_custkey -> Sort (cost=49.83..52.33 rows=30 width=8) Output: customer1.c_custkey Sort Key: customer1.c_custkey -> Data Node Scan on customer1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=8) Output: customer1.c_custkey Node/s: All datanodes Remote query: SELECT c_custkey FROM ONLY public.customer1 WHERE true (9 rows) ``` - Fulljoin的join列如果不支持重分布，则不支持下推。 ``` explain select * from test_stream t1 full join test_stream t2 on t1.a=t2.b; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Hash Full Join (cost=0.38..0.82 rows=30 width=24) Hash Cond: ((t1.a)::double precision = t2.b) -> Data Node Scan on test_stream "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=12) Node/s: All datanodes -> Hash (cost=0.00..0.00 rows=30 width=12) -> Data Node Scan on test_stream "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=12) Node/s: All datanodes (7 rows) ``` - 不支持数组表达式下推。 ``` explain verbose select array[c_custkey,1] from customer1 order by c_custkey; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Sort (cost=49.83..52.33 rows=30 width=8) Output: (ARRAY[customer1.c_custkey, 1::bigint]), customer1.c_custkey Sort Key: customer1.c_custkey -> Data Node Scan on "__REMOTE_SORT_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=8) Output: (ARRAY[customer1.c_custkey, 1::bigint]), customer1.c_custkey Node/s: All datanodes Remote query: SELECT ARRAY[c_custkey, 1::bigint], c_custkey FROM ONLY public.customer1 WHERE true ORDER BY 2 (7 rows) ``` - Subplan在多个线程间共享不支持下推。 ``` postgres=# explain verbose select c_custkey in (select c_custkey from customer1) b from customer1; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Data Node Scan on customer1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=2.50..5.00 rows=1000 width=8) Output: (hashed SubPlan 1) Node/s: All datanodes Remote query: SELECT c_custkey FROM ONLY public.customer1 WHERE true SubPlan 1 -> Data Node Scan on customer "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=1000 width=8) Output: public.customer.c_custkey Node/s: All datanodes Remote query: SELECT c_custkey FROM ONLY public.customer1 WHERE true (9 rows) ``` - With Recursive当前版本不支持下推的场景和原因如下： | **序号** | **场景** | **不下推原因** | |:---|:---|:---| | 1 | 包含外表、HDFS表的查询场景 | LOG: SQL can't be shipped, reason: RecursiveUnion contains HDFS Table or ForeignScan is not shippable（LOG为CN日志中打印的不下推原因，下同） 外表、HDFS表，当前版本暂不支持下推。 | | 2 | 多nodegroup场景 | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive under multi-nodegroup scenario is not shippable 基表存储nodegroup不相同，或者计算nodegroup与基表不相同，当前版本暂不支持下推。 | | 3 | ``` WITH recursive t_result AS ( SELECT dm,sj_dm,name,1 as level FROM test_rec_part WHERE sj_dm > 10 UNION SELECT t2.dm,t2.sj_dm,t2.name||' > '||t1.name,t1.level+1 FROM t_result t1 JOIN test_rec_part t2 ON t2.sj_dm = t1.dm ) SELECT * FROM t_result t; ``` | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive does not contain "ALL" to bind recursive \& none-recursive branches UNION不带ALL，需要去重。 | | 4 | ``` WITH RECURSIVE x(id) AS ( select count(1) from pg_class where oid=1247 UNION ALL SELECT id+1 FROM x WHERE id < 5 ), y(id) AS ( select count(1) from pg_class where oid=1247 UNION ALL SELECT id+1 FROM x WHERE id < 10 ) SELECT y.*, x.* FROM y LEFT JOIN x USING (id) ORDER BY 1; ``` | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive contains system table is not shippable 基表中有系统表。 | | 5 | ``` WITH RECURSIVE t(n) AS ( VALUES (1) UNION ALL SELECT n+1 FROM t WHERE n < 100 ) SELECT sum(n) FROM t; ``` | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive contains only values rte is not shippable 基表扫描只有VALUES子句，仅在CN上即可完成执行。 | | 6 | ``` select a.ID,a.Name, ( with recursive cte as ( select ID, PID, NAME from b where b.ID = 1 union all select parent.ID,parent.PID,parent.NAME from cte as child join b as parent on child.pid=parent.id where child.ID = a.ID ) select NAME from cte limit 1 ) cName from ( select id, name, count(*) as cnt from a group by id,name ) a order by 1,2; ``` | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive recursive term correlated only is not shippable 相关子查询的关联条件仅在递归部分，非递归部分无关联条件。 | | 7 | ``` WITH recursive t_result AS ( select * from( SELECT dm,sj_dm,name,1 as level FROM test_rec_part WHERE sj_dm < 10 order by dm limit 6 offset 2) UNION all SELECT t2.dm,t2.sj_dm,t2.name||' > '||t1.name,t1.level+1 FROM t_result t1 JOIN test_rec_part t2 ON t2.sj_dm = t1.dm ) SELECT * FROM t_result t; ``` | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive contains conflict distribution in none-recursive(Replicate) recursive(Hash) 非递归部分带limit为Replicate计划，递归部分为Hash计划，计划存在冲突。 | | 8 | ``` with recursive cte as ( select * from rec_tb4 where id<4 union all select h.id,h.parentID,h.name from ( with recursive cte as ( select * from rec_tb4 where id<4 union all select h.id,h.parentID,h.name from rec_tb4 h inner join cte c on h.id=c.parentID ) SELECT id ,parentID,name from cte order by parentID ) h inner join cte c on h.id=c.parentID ) SELECT id ,parentID,name from cte order by parentID,1,2,3; ``` | LOG: SQL can't be shipped, reason: Recursive CTE references recursive CTE "cte" 多层Recursive嵌套，即recursive的递归部分又嵌套另一个recursive查询。 | #### 不支持下推的函数 首先介绍函数的易变性。在DWS中共分三种形态： - **IMMUTABLE** 表示该函数在给出同样的参数值时总是返回同样的结果。 - **STABLE** 表示该函数不能修改数据库，对相同参数值，在同一次表扫描里，该函数的返回值不变，但是返回值可能在不同SQL语句之间变化。 - **VOLATILE** 表示该函数值可以在一次表扫描内改变，因此不会做任何优化。 函数易变性可以查询pg_proc的provolatile字段获得，i代表IMMUTABLE，s代表STABLE，v代表VOLATILE。另外，在pg_proc中的proshippable字段，取值范围为t/f/NULL，这个字段与provolatile字段一起用于描述函数是否下推。 - 如果函数的provolatile属性为i，则无论proshippable的值是否为t，则函数始终可以下推。 - 如果函数的provolatile属性为s或v，则仅当proshippable的值为t时，函数可以下推。 - random如果出现CTE中，也不下推。因为这种场景下下推可能出现结果错误。 对于用户自定义函数，可以在创建函数的时候指定provolatile和proshippable属性的值，详细请参考CREATE FUNCTION。 对于函数不能下推的场景： - 如果是系统函数，建议根据业务等价替换这个函数。 - 如果是自定义函数，建议分析客户业务场景，看函数的provolatile和proshippable属性定义是否正确。 #### 实例分析：自定义函数 对于自定义函数，如果对于确定的输入，有确定的输出，则应将函数定义为immutable类型。 利用TPCDS的销售信息举例，需要写一个函数来获取商品的打折情况，即定义一个计算折扣的函数： ``` CREATE FUNCTION func_percent_2 (NUMERIC, NUMERIC) RETURNS NUMERIC AS 'SELECT $1 / $2 WHERE $2 > 0.01' LANGUAGE SQL VOLATILE; ``` 执行下列语句： ``` SELECT func_percent_2(ss_sales_price, ss_list_price) FROM store_sales; ``` 其执行计划为： ![](https://support.huaweicloud.com/devg-dws/figure/zh-cn_image_0000001811610629.png "点击放大") 可见，func_percent_2并没有被下推，而是将ss_sales_price和ss_list_price收到CN上，再进行计算，消耗大量CN的资源，而且计算缓慢。 由于该自定义函数对确定的输入有确定的输出，如果将该自定义函数改为： ``` CREATE FUNCTION func_percent_1 (NUMERIC, NUMERIC) RETURNS NUMERIC AS 'SELECT $1 / $2 WHERE $2 > 0.01' LANGUAGE SQL IMMUTABLE; ``` 执行语句： ``` SELECT func_percent_1(ss_sales_price, ss_list_price) FROM store_sales; ``` 其执行计划为： ![](https://support.huaweicloud.com/devg-dws/figure/zh-cn_image_0000001764492284.png "点击放大") 可见函数func_percent_1被下推到DN执行，提升了执行效率（TPCDS 1000X，3CN18DN，查询效率提升100倍以上）。 #### 其他典型不下推案例集 请参考[案例：典型不下推语句整改案例集](https://support.huaweicloud.com/devg-dws/dws_04_0478.html)。