经验总结：SQL语句改写规则
- 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
1SELECT * 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。
GaussDB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。
- 如果where条件中出现了 >= 和 <= 同一个值，由于当前不支持范围等价类推导，尽量把条件改为 = 查询。
如：SELECT * FROM t1 WHERE c1 >= 1 AND c1 <= 1 修改为SELECT * FROM t1 WHERE c1 = 1。
对于范围查询，优化器在计算选择率时误差相对等值查询较大，所以尽可能把范围查询改为等值查询。
- 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。
