更新时间:2022-03-24 GMT+08:00
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子查询调优

子查询背景介绍

应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询,这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰,尤其是在一些比较复杂的查询语句中,子查询有更完整、更独立的语义,会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解,因此得到了广泛的应用。

GaussDB(for openGauss)根据子查询在SQL语句中的位置把子查询分成了子查询、子链接两种形式。

  • 子查询SubQuery:对应于查询解析树中的范围表RangeTblEntry,更通俗一些指的是出现在FROM语句后面的独立的SELECT语句。
  • 子链接SubLink:对应于查询解析树中的表达式,更通俗一些指的是出现在where/on子句、targetlist里面的语句。

    综上,对于查询解析树而言,SubQuery的本质是范围表、而SubLink的本质是表达式。针对SubLink场景而言,由于SubLink可以出现在约束条件、表达式中,按照GaussDB(for openGauss)对sublink的实现,sublink可以分为以下几类:

    • exist_sublink:对应EXIST、NOT EXIST语句
    • any_sublink:对应op ALL(select…)语句,其中OP可以是IN,<,>,=操作符
    • all_sublink:对应op ALL(select…)语句,其中OP可以是IN,<,>,=操作符
    • rowcompare_sublink:对应record op (select …)语句
    • expr_sublink:对应(SELECT with single targetlist item ...)语句
    • array_sublink:对应ARRAY(select…)语句
    • cte_sublink:对应with query(…)语句

    其中OLAP、HTAP场景中常用的sublink为exist_sublink、any_sublink,在GaussDB(for openGauss)的优化引擎中对其应用场景做了优化(子链接提升),由于SQL语句中子查询的使用的灵活性,会带来SQL子查询过于复杂造成性能问题。子查询从大类上来看,分为非相关子查询和相关子查询:

    • 非相关子查询None-Correlated SubQuery

      子查询的执行不依赖于外层父查询的任何属性值。这样子查询具有独立性,可独自求解,形成一个子查询计划先于外层的查询求解。

      例如:

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      select t1.c1,t1.c2
      from t1
      where t1.c1 in (
          select c2
          from t2
          where t2.c2 IN (2,3,4)
      );
                                QUERY PLAN
      ---------------------------------------------------------------
      Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
         ->  Hash Right Semi Join
               Hash Cond: (t2.c2 = t1.c1)
               ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
                     Spawn on: All datanodes
                     ->  Seq Scan on t2
                           Filter: (c2 = ANY ('{2,3,4}'::integer[]))
               ->  Hash
                     ->  Seq Scan on t1
      (10 rows)
      
    • 相关子查询Correlated-SubQuery

      子查询的执行依赖于外层父查询的一些属性值(如下列示例t2.c1 = t1.c1条件中的t1.c1)作为内层查询的一个AND-ed条件。这样的子查询不具备独立性,需要和外层查询按分组进行求解。

      例如:

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      22
      select t1.c1,t1.c2
      from t1
      where t1.c1 in (
          select c2
          from t2
          where t2.c1 = t1.c1 AND t2.c2 in (2,3,4)
      );
                                       QUERY PLAN
      -----------------------------------------------------------------------
      Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
         ->  Seq Scan on t1
               Filter: (SubPlan 1)
               SubPlan 1
                 ->  Result
                       Filter: (t2.c1 = t1.c1)
                       ->  Materialize
                               ->  Streaming(type: BROADCAST)
                                   Spawn on: All datanodes
                                   ->  Seq Scan on t2
                                         Filter: (c2 = ANY ('{2,3,4}'::integer[]))
      (12 rows)
      

GaussDB(for openGauss)对SubLink的优化

针对SubLink的优化策略主要是让内层的子查询提升(pullup),能够和外表直接做关联查询,从而避免生成SubPlan+Broadcast內表的执行计划。判断子查询是否存在性能风险,可以通过explain查询语句查看Sublink的部分是否被转换成SubPlan+Broadcast的执行计划。

例如:

  • 目前GaussDB(for openGauss)支持的Sublink-Release场景
    • IN-Sublink无相关条件
      • 不能包含上一层查询的表中的列(可以包含更高层查询表中的列)。
      • 不能包含易变函数。

    • Exist-Sublink包含相关条件

      Where子句中必须包含上一层查询的表中的列,子查询的其它部分不能含有上层查询的表中的列。其它限制如下。

      • 子查询必须有from子句。
      • 子查询不能含有with子句。
      • 子查询不能含有聚集函数。
      • 子查询里不能包含集合操作、排序、limit、windowagg、having操作。
      • 不能包含易变函数。

    • 包含聚集函数的等值相关子查询的提升

      子查询的where条件中必须含有来自上一层的列,而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断,且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下。

      • 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。
      • 子查询的Select关键字后,必须有且仅有一个输出列,此输出列必须是聚集函数(如max),并且聚集函数的参数(t2.c2)不能是来自外层表(t1)中的列。聚集函数不能是count。
        例如,下列示例可以提升。
        1
        2
        3
        select * from t1 where c1 >(
               select max(t2.c1) from t2 where t2.c1=t1.c1
        );
        

        下列示例不能提升,因为子查询没有聚集函数。

        1
        2
        3
        select * from t1 where c1 >(
               select  t2.c1 from t2 where t2.c1=t1.c1
        );
        

        下列示例不能提升,因为子查询有两个输出列。

        1
        2
        3
        select * from t1 where (c1,c2) >(
               select  max(t2.c1),min(t2.c2) from t2 where t2.c1=t1.c1
        );
        
      • 子查询必须是from子句。
      • 子查询中不能有groupby、having、集合操作。
      • 子查询只能是inner join。
        例如:下列示例不能提升。
        1
        2
        3
        select * from t1 where c1 >(
               select max(t2.c1) from t2 full join t3 on (t2.c2=t3.c2) where t2.c1=t1.c1
        );
        
      • 子查询的targetlist中不能包含返回set的函数。
      • 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列,而且此列必须和子查询层涉及表中的列做相等判断,且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的上层中的列。例如:下列示例中的最内层子链接可以提升。
        1
        2
        3
        4
        5
        select * from t3 where t3.c1=(
                select t1.c1
                from t1 where c1 >(
                        select max(t2.c1) from t2 where t2.c1=t1.c1 
        ));
        

        基于上面的示例,再加一个条件,则不能提升,因为最内侧子查询引用了上层中的列。示例如下:

        1
        2
        3
        4
        5
        6
        select * from t3 where t3.c1=(
                select t1.c1
                from t1 where c1 >(
                       select max(t2.c1) from t2 where t2.c1=t1.c1 and t3.c1>t2.c2
        
        ));
        
    • 提升OR子句中的SubLink

      当WHERE过滤条件中有OR连接的EXIST相关SubLink,

      例如:

      1
      2
      3
      select a, c from t1
      where t1.a = (select avg(a) from t3 where t1.b = t3.b) or
      exists (select * from t4 where t1.c = t4.c);
      

      将OR-ed连接的EXIST相关子查询OR字句的提升过程:

      1. 提取where条件中,or子句中的opExpr。为:t1.a = (select avg(a) from t3 where t1.b = t3.b)
      2. 这个op操作中包含subquery,判断是否可以提升,如果可以提升,重写subquery为:select avg(a), t3.b from t3 group by t3.b,生成not null条件t3.b is not null,并将这个opexpr用这个not null条件替换。此时SQL变为:
        1
        2
        3
        select a, c
        from t1 left join (select avg(a) avg, t3.b from t3 group by t3.b)  as t3 on (t1.a = avg and t1.b = t3.b)
        where t3.b is not null or exists (select * from t4 where t1.c = t4.c);
        
      3. 再次提取or子句中的exists sublink,exists (select * from t4 where t1.c = t4.c),判断是否可以提升,如果可以提升,转换subquery为:select t4.c from t4 group by t4.c生成NotNull条件t4.c is not null提升查询,SQL变为:
        1
        select t1.a, t1.c from t1 left join (select avg(a) avg, t3.b from t3 group by t3.b) as t3 on (t1.a = avg and t1.b = t3.b) left join (select t5.c from t5 group by t5.c) as t5 on (t1.c = t5.c) where t3.b is not null or t5.c is not null;
        

  • 目前GaussDB(for openGauss)不支持的Sublink-Release场景

    除了以上场景之外都不支持Sublink提升,因此关联子查询会被计划成SubPlan+Broadcast的执行计划,当inner表的数据量较大时则会产生性能风险。

    如果相关子查询中跟外层的两张表做join,那么无法提升该子查询,需要通过将父SQL创建成with子句,然后再跟子查询中的表做相关子查询查询。

    例如:

    1
    2
    select distinct t1.a, t2.a
    from t1 left join t2 on t1.a=t2.a and not exists (select a,b from test1 where test1.a=t1.a and test1.b=t2.a);
    

    改写为

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    with temp as
    (
            select * from (select t1.a as a, t2.a as b from t1 left join t2 on t1.a=t2.a)
    
    )
    select distinct a,b
    from temp
    where not exists (select a,b from test1 where temp.a=test1.a and temp.b=test1.b);
    
    • 出现在targetlist里的相关子查询无法提升(不含count)

      例如:

      1
      2
      3
      4
      explain (costs off)
      select (select c2 from t2 where t1.c1 = t2.c1) ssq, t1.c2
      from t1
      where t1.c2 > 10;
      

      执行计划为:

       1
       2
       3
       4
       5
       6
       7
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       9
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      11
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      18
      explain (costs off)
      select (select c2 from t2 where t1.c1 = t2.c1) ssq, t1.c2
      from t1
      where t1.c2 > 10;
                            QUERY PLAN
      ------------------------------------------------------
       Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
         ->  Seq Scan on t1
               Filter: (c2 > 10)
               SubPlan 1
                 ->  Result
                       Filter: (t1.c1 = t2.c1)
                       ->  Materialize
                             ->  Streaming(type: BROADCAST)
                                   Spawn on: All datanodes
                                   ->  Seq Scan on t2
      (11 rows)
      

      由于相关子查询出现在targetlist(查询返回列表)里,对于t1.c1=t2.c1不匹配的场景仍然需要输出值,因此使用left-outerjoin关联T1&T2确保t1.c1=t2.c1在不匹配时,子SSQ能够返回不匹配的补空值。

      SSQ和CSSQ的解释如下:

      • SSQ:ScalarSubQuery一般指返回1行1列scalar值的sublink,简称SSQ。
      • CSSQ:Correlated-ScalarSubQuery和SSQ相同不过是指包含相关条件的SSQ。

      上述SQL语句可以改写为:

      1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      with ssq as
      (
          select t2.c2 from t2
      )
      select ssq.c2, t1.c2
      from t1 left join ssq on t1.c1 = ssq.c2
      where t1.c2 > 10;
      

      改写后的执行计划为:

       1
       2
       3
       4
       5
       6
       7
       8
       9
      10
      11
      12
      13
                      QUERY PLAN
      -------------------------------------------
       Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
         ->  Hash Right Join
               Hash Cond: (t2.c2 = t1.c1)
               ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)
                     Spawn on: All datanodes
                     ->  Seq Scan on t2
               ->  Hash
                     ->  Seq Scan on t1
                           Filter: (c2 > 10)
      (10 rows)
      

      可以看到出现在SSQ返回列表里的相关子查询SSQ,已经被提升成Right Join,从而避免当內表T2较大时出现SubPlan+Broadcast计划导致性能变差。

    • 出现在targetlist里的相关子查询无法提升(带count)

      例如:

      1
      2
      3
      select (select count(*) from t2 where t2.c1=t1.c1) cnt, t1.c1, t3.c1
      from t1,t3
      where t1.c1=t3.c1 order by cnt, t1.c1;
      

      执行计划为

       1
       2
       3
       4
       5
       6
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      20
                                  QUERY PLAN
      ------------------------------------------------------------------
       Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
         ->  Sort
               Sort Key: ((SubPlan 1)), t1.c1
               ->  Hash Join
                     Hash Cond: (t1.c1 = t3.c1)
                     ->  Seq Scan on t1
                     ->  Hash
                           ->  Seq Scan on t3
                     SubPlan 1
                       ->  Aggregate
                             ->  Result
                                   Filter: (t2.c1 = t1.c1)
                                   ->  Materialize
                                         ->  Streaming(type: BROADCAST)
                                               Spawn on: All datanodes
                                               ->  Seq Scan on t2
      (17 rows)
      

      由于相关子查询出现在targetlist(查询返回列表)里,对于t1.c1=t2.c1不匹配的场景仍然需要输出值,因此使用left-outerjoin关联T1&T2确保t1.c1=t2.c1在不匹配时子SSQ能够返回不匹配的补空值,但是这里带了count语句及时在t1.c1=t2.t1不匹配时需要输出0,因此可以使用一个case-when NULL then 0 else count(*)来代替。

      上述SQL语句可以改写为:

       1
       2
       3
       4
       5
       6
       7
       8
       9
      10
      11
      with ssq as
      (
          select count(*) cnt, c1 from t2 group by c1
      )
      select case when
                  ssq.cnt is null then 0
                  else ssq.cnt
             end cnt, t1.c1, t3.c1
      from t1 left join ssq on ssq.c1 = t1.c1,t3
      where t1.c1 = t3.c1
      order by ssq.cnt, t1.c1;
      

      改写后的执行计划为

       1
       2
       3
       4
       5
       6
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       8
       9
      10
      11
      12
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      14
      15
      16
      17
      18
        QUERY PLAN
      -----------------------------------------------------
       Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
         ->  Sort
               Sort Key: (count(*)), t1.c1
               ->  Hash Join
                     Hash Cond: (t1.c1 = t3.c1)
                     ->  Hash Left Join
                           Hash Cond: (t1.c1 = t2.c1)
                           ->  Seq Scan on t1
                           ->  Hash
                                 ->  HashAggregate
                                       Group By Key: t2.c1
                                       ->  Seq Scan on t2
                     ->  Hash
                           ->  Seq Scan on t3
      (15 rows)
      
    • 相关条件为不等值场景

      例如:

      1
      2
      3
      select t1.c1, t1.c2
      from t1
      where t1.c1 = (select agg() from t2.c2 > t1.c2);
      

      对于非等值相关条件的SubLink目前无法提升,从语义上可以通过做2次join(一次CorrelationKey,一次rownum自关联)达到提升改写的目的。

      改写方案有两种。

      • 子查询改写方式
        1
        2
        3
        4
        5
        6
        7
        select t1.c1, t1.c2
        from t1, (
            select t1.rowid, agg() aggref
            from t1,t2
            where t1.c2 > t2.c2 group by t1.rowid
        ) dt /* derived table */
        where t1.rowid = dt.rowid AND t1.c1 = dt.aggref;
        
      • CTE改写方式
         1
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
        10
        WITH dt as
        (
            select t1.rowid, agg() aggref
            from t1,t2
            where t1.c2 > t2.c2 group by t1.rowid
        )
        select t1.c1, t1.c2
        from t1, derived_table
        where t1.rowid = derived_table.rowid AND
        t1.c1 = derived_table.aggref;
        
    • 目前尚无高效的实现表、中间结果集的全局唯一rowid,因此目前此类场景很难改写,建议通过业务层进行规避,或者可以使用t1.xc_nodeid + t1.ctid进行rowid关联,但是xc_nodeid的重复率较高会导致join关联效率变低,而xc_node_id+ctid类型无法作为hashjoin的关联条件。
    • 对于AGG类型为count(*)时需要进行CASE-WHEN对没有match的场景补0处理,非COUNT(*)场景NULL处理。
    • CTE改写方式如果有sharescan支持性能上能够更优。

更多优化示例

示例1:修改基表为replicate表,并且在过滤列上创建索引。

create table master_table (a int); 
create table sub_table(a int, b int); 
select a from master_table group by a having a in (select a from sub_table); 

上述事例中存在一个相关性子查询,为了提升查询的性能,可以将sub_table修改为一个relication表,并且在字段a上创建一个index。

示例2:修改select语句,将子查询修改为和主表的join,或者修改为可以提升的subquery,但是在修改前后需要保证语义的正确性。

explain (costs off)select * from master_table as t1 where t1.a in (select t2.a from sub_table as t2 where t1.a = t2.b); 
                        QUERY PLAN 
---------------------------------------------------------- 
 Streaming (type: GATHER) 
   Node/s: All datanodes 
   ->  Seq Scan on master_table t1 
         Filter: (SubPlan 1) 
         SubPlan 1 
           ->  Result 
                 Filter: (t1.a = t2.b) 
                 ->  Materialize 
                       ->  Streaming(type: BROADCAST) 
                             Spawn on: All datanodes 
                             ->  Seq Scan on sub_table t2 
(11 rows)

上面事例计划中存在一个subPlan,为了消除这个subPlan可以修改语句为:

explain(costs off) select * from master_table as t1 where exists (select t2.a from sub_table as t2 where t1.a = t2.b and t1.a = t2.a); 
                    QUERY PLAN 
-------------------------------------------------- 
 Streaming (type: GATHER) 
   Node/s: All datanodes 
   ->  Hash Semi Join 
         Hash Cond: (t1.a = t2.b) 
         ->  Seq Scan on master_table t1 
         ->  Hash 
               ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE) 
                     Spawn on: All datanodes 
                     ->  Seq Scan on sub_table t2 
(9 rows)

从计划可以看出,subPlan消除了,计划变成了两个表的semi join,这样会大大提高执行效率。

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