印刻数据库

外观

GaussDB 查询重写技术 ​

查询重写的定义 ​

查询重写是指数据库优化器在执行SQL查询前，将原始查询转换为逻辑等价但执行效率更高的形式的过程。查询重写是GaussDB查询优化的重要组成部分，可以显著提高查询性能。

查询重写的作用 ​

  1. 提高查询性能：通过优化查询结构，减少数据扫描量和计算量
  2. 减少资源消耗：降低CPU、内存和I/O资源的使用
  3. 改善执行计划：帮助优化器生成更好的执行计划
  4. 支持复杂查询：将复杂查询转换为优化器可以处理的形式
  5. 实现高级功能：实现视图、物化视图、分区表等高级功能

基本查询重写技术 ​

常量折叠 ​

常量折叠是指在查询编译阶段，将可以预先计算的常量表达式替换为计算结果。

示例：

sql
-- 原始查询
SELECT * FROM t WHERE a = 1 + 2;

-- 重写后
SELECT * FROM t WHERE a = 3;

优化效果：避免了在查询执行时重复计算常量表达式，减少了CPU开销。

谓词下推 ​

谓词下推是指将WHERE子句中的谓词尽可能地推到数据访问层，减少需要扫描的数据量。

示例：

sql
-- 原始查询
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id) WHERE t1.a > 10;

-- 重写后
SELECT * FROM (SELECT * FROM t1 WHERE t1.a > 10 JOIN t2 ON t1.id = t2.id);

优化效果：减少了JOIN操作的数据量，提高了查询性能。

连接消除 ​

连接消除是指当连接操作不影响查询结果时，将连接操作消除，减少查询的复杂度。

示例：

sql
-- 原始查询
SELECT t1.* FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.id WHERE t2.id IS NULL;

-- 重写后（当t2.id是主键时）
SELECT t1.* FROM t1 WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM t2 WHERE t1.id = t2.id);

优化效果：将JOIN操作转换为EXISTS子查询，可能生成更高效的执行计划。

子查询重写 ​

子查询重写是指将子查询转换为JOIN操作或其他更高效的形式。

示例：

sql
-- 原始查询
SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT id FROM t2 WHERE a > 10);

-- 重写后
SELECT t1.* FROM t1 JOIN (SELECT DISTINCT id FROM t2 WHERE a > 10) t2 ON t1.id = t2.id;

优化效果：将IN子查询转换为JOIN操作，可能利用索引提高查询性能。

高级查询重写技术 ​

视图重写 ​

视图重写是指将视图引用展开为对应的基表查询，然后进行优化。

示例：

sql
-- 创建视图
CREATE VIEW v AS SELECT id, name FROM t WHERE a > 10;

-- 原始查询
SELECT * FROM v WHERE id < 100;

-- 重写后
SELECT id, name FROM t WHERE a > 10 AND id < 100;

优化效果：将视图引用展开后，可以进行谓词合并和下推，提高查询性能。

物化视图重写 ​

物化视图重写是指当查询可以通过物化视图满足时，直接使用物化视图的数据，而不是重新执行查询。

示例：

sql
-- 创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mv AS SELECT a, COUNT(*) FROM t GROUP BY a;

-- 原始查询
SELECT a, COUNT(*) FROM t GROUP BY a;

-- 重写后（当物化视图数据新鲜时）
SELECT * FROM mv;

优化效果：直接使用物化视图的数据，避免了重新计算，显著提高了查询性能。

分区表重写 ​

分区表重写是指根据查询条件，只访问相关的分区，而不是全表扫描。

示例：

sql
-- 原始查询（t是按时间分区的表）
SELECT * FROM t WHERE time >= '2023-01-01' AND time < '2023-02-01';

-- 重写后
SELECT * FROM t PARTITION (p202301) WHERE time >= '2023-01-01' AND time < '2023-02-01';

优化效果：只扫描相关分区，减少了数据扫描量，提高了查询性能。

CTE重写 ​

CTE（Common Table Expression）重写是指对WITH子句中的CTE进行优化，包括物化CTE或内联CTE。

示例：

sql
-- 原始查询
WITH cte AS (SELECT * FROM t WHERE a > 10) SELECT * FROM cte WHERE b < 20;

-- 重写后（内联CTE）
SELECT * FROM t WHERE a > 10 AND b < 20;

优化效果：内联CTE后，可以进行谓词合并和优化，提高查询性能。

查询重写的实现机制 ​

规则系统 ​

GaussDB的规则系统允许用户定义自定义的查询重写规则。

示例：

sql
-- 创建重写规则
CREATE RULE rewrite_rule AS ON SELECT TO v WHERE new.id < 100 DO INSTEAD SELECT id, name FROM t WHERE a > 10 AND id < 100;

优化器重写 ​

GaussDB的查询优化器内置了多种查询重写规则，在查询编译阶段自动应用。

主要重写规则：

  • 常量折叠和传播
  • 谓词下推和合并
  • 连接顺序优化
  • 子查询重写
  • 视图展开
  • 分区裁剪

执行计划缓存 ​

GaussDB会缓存优化后的执行计划，避免重复进行查询重写和优化。

配置示例：

sql
ALTER SYSTEM SET plan_cache_mode = auto;
ALTER SYSTEM SET plan_cache_size = 1000;

查询重写的监控与调优 ​

查看查询重写情况 ​

可以通过EXPLAIN命令查看查询重写后的执行计划。

示例：

sql
EXPLAIN VERBOSE SELECT * FROM v WHERE id < 100;

监控重写性能 ​

使用pg_stat_statements视图监控查询重写的性能效果。

示例：

sql
SELECT 
  query,
  calls,
  total_time,
  mean_time,
  rows
FROM pg_stat_statements 
ORDER BY total_time DESC 
LIMIT 10;

调优重写参数 ​

GaussDB提供了多个参数用于控制查询重写行为。

enable_rewrite ​

控制是否启用查询重写。

默认值：on

配置示例：

sql
ALTER SYSTEM SET enable_rewrite = on;

enable_material ​

控制是否启用CTE物化。

默认值：on

配置示例：

sql
ALTER SYSTEM SET enable_material = on;

enable_partition_pruning ​

控制是否启用分区裁剪。

默认值：on

配置示例：

sql
ALTER SYSTEM SET enable_partition_pruning = on;

查询重写的最佳实践 ​

合理使用视图 ​

  1. 避免复杂视图：复杂视图可能导致查询重写困难
  2. 使用物化视图：对于频繁访问的复杂查询，使用物化视图提高性能
  3. 避免嵌套视图：嵌套视图会增加查询重写的复杂度
  4. 为视图添加注释：说明视图的用途和使用注意事项

优化子查询 ​

  1. 避免相关子查询：相关子查询性能较差，尽量转换为JOIN操作
  2. 使用EXISTS代替IN：对于大表，EXISTS通常比IN更高效
  3. 使用LIMIT限制子查询结果：减少子查询返回的数据量
  4. 为子查询添加合适的索引：提高子查询的执行效率

优化JOIN操作 ​

  1. 选择合适的JOIN顺序：将小表放在JOIN的左侧
  2. 使用合适的JOIN类型：根据业务需求选择INNER JOIN、LEFT JOIN等
  3. 避免笛卡尔积：确保JOIN条件正确，避免产生笛卡尔积
  4. 为JOIN列添加索引：提高JOIN操作的执行效率

优化WHERE子句 ​

  1. 将过滤条件放在WHERE子句中：便于谓词下推
  2. 避免在列上使用函数：会导致索引失效
  3. 使用绑定变量：提高执行计划缓存的命中率
  4. 避免使用OR条件：可以考虑使用UNION代替

查询重写的常见问题 ​

重写后的查询性能下降 ​

原因：

  • 优化器选择了不合适的重写规则
  • 统计信息不准确
  • 索引设计不合理
  • 重写规则与实际数据分布不匹配

处理方法：

  1. 查看执行计划：分析重写后的执行计划
  2. 收集统计信息：使用ANALYZE命令更新统计信息
  3. 调整重写参数：禁用特定的重写规则
  4. 优化查询语句：修改原始查询，引导优化器进行更好的重写

重写规则冲突 ​

原因：

  • 多个重写规则同时应用，导致冲突
  • 自定义规则与系统规则冲突
  • 规则优先级设置不合理

处理方法：

  1. 检查重写规则：查看所有适用的重写规则
  2. 调整规则优先级：修改规则的优先级
  3. 禁用冲突规则：禁用导致冲突的规则
  4. 简化查询：简化查询语句，减少重写规则的应用

重写导致结果不一致 ​

原因：

  • 重写规则存在逻辑错误
  • 自定义规则不符合逻辑等价性
  • 数据类型转换导致精度丢失
  • NULL值处理不当

处理方法：

  1. 验证结果一致性：对比重写前后的查询结果
  2. 检查重写规则：检查重写规则的逻辑正确性
  3. 测试边界情况：测试NULL值、极值等边界情况
  4. 使用显式转换：对于数据类型转换，使用显式转换函数

常见问题（FAQ） ​

Q1: 查询重写和查询优化有什么区别？ ​

A1: 查询重写和查询优化的区别：

  • 查询重写：将原始查询转换为逻辑等价但执行效率更高的形式，是查询优化的一部分
  • 查询优化：包括查询重写、执行计划生成和执行计划选择等多个阶段
  • 关系：查询重写是查询优化的前置阶段，为后续的执行计划生成提供优化后的查询

Q2: 如何查看查询是否被重写？ ​

A2: 查看查询是否被重写的方法：

  • 使用EXPLAIN VERBOSE命令：可以看到重写后的查询
  • 使用EXPLAIN ANALYZE命令：可以看到实际执行的查询计划
  • 查看数据库日志：启用查询重写日志，记录重写过程
  • 使用系统视图：通过pg_stat_statements视图查看优化前后的查询

Q3: 如何强制禁用特定的重写规则？ ​

A3: 强制禁用特定重写规则的方法：

  • 使用SET命令临时禁用：`SET enable_rewrite = off;
  • 在查询中使用提示（hint）：`/*+ NO_REWRITE */ SELECT * FROM v;
  • 修改系统参数：`ALTER SYSTEM SET enable_rewrite = off;
  • 禁用特定规则：对于自定义规则，可以禁用特定的规则

Q4: 为什么有时候查询重写会导致性能下降？ ​

A4: 查询重写导致性能下降的原因：

  • 优化器选择了不合适的重写规则
  • 统计信息不准确，导致优化器做出错误的决策
  • 重写后的查询无法有效利用索引
  • 重写增加了查询的复杂度
  • 实际数据分布与优化器假设不符

Q5: 如何优化复杂查询的重写？ ​

A5: 优化复杂查询重写的方法：

  • 简化查询结构：将复杂查询拆分为多个简单查询
  • 使用物化视图：将频繁访问的复杂查询结果物化
  • 收集准确的统计信息：确保优化器有准确的数据分布信息
  • 为查询添加提示：引导优化器进行更好的重写
  • 调整重写参数：根据实际情况调整重写相关参数

Q6: 物化视图和普通视图的重写有什么区别？ ​

A6: 物化视图和普通视图重写的区别：

  • 普通视图：每次查询时都会展开为基表查询，然后进行重写和优化
  • 物化视图：查询时直接使用物化视图的数据，避免了重复计算
  • 更新机制：普通视图数据实时更新，物化视图需要手动或自动刷新
  • 性能：物化视图查询性能更好，但维护成本更高

Q7: 如何选择合适的查询重写策略？ ​

A7: 选择合适查询重写策略的方法：

  • 根据查询类型：不同类型的查询适合不同的重写策略
  • 根据数据分布：根据实际数据分布选择重写策略
  • 根据业务需求：考虑查询的响应时间要求和资源消耗
  • 根据系统配置：考虑系统的硬件配置和参数设置
  • 进行性能测试：通过测试比较不同重写策略的性能

Q8: 查询重写对应用程序有什么影响？ ​

A8: 查询重写对应用程序的影响：

  • 性能提升：查询重写可以显著提高查询性能
  • 透明性：查询重写对应用程序是透明的，不需要修改应用代码
  • 计划缓存：重写后的执行计划会被缓存，提高后续查询的性能
  • 行为一致性：重写后的查询结果与原始查询结果完全一致
  • 调试难度：重写后的查询可能更复杂，增加了调试难度

查询重写案例分析 ​

案例1：视图重写优化 ​

问题描述：一个复杂视图的查询性能较差，执行时间超过10秒。

处理过程：

  1. 分析视图定义：查看视图的定义，发现视图包含多个JOIN和子查询
  2. 查看执行计划：使用EXPLAIN命令查看重写后的执行计划，发现没有进行有效的谓词下推
  3. 优化视图定义：简化视图定义，减少JOIN和子查询的数量
  4. 添加索引：为视图中的关键列添加索引
  5. 使用物化视图：将视图转换为物化视图，定期刷新
  6. 验证效果：查询时间从10秒减少到0.1秒

优化效果：

  • 查询性能提升了100倍
  • 资源消耗显著降低
  • 应用程序响应时间大大缩短

案例2：子查询重写优化 ​

问题描述：一个包含IN子查询的查询执行缓慢，需要5秒才能完成。

处理过程：

  1. 分析查询语句：原始查询包含一个IN子查询，子查询返回大量数据
  2. 查看执行计划：发现子查询被转换为嵌套循环JOIN，效率较低
  3. 重写查询：将IN子查询转换为EXISTS子查询
  4. 添加索引：为子查询中的连接列添加索引
  5. 验证效果：查询时间从5秒减少到0.5秒

优化效果：

  • 查询性能提升了10倍
  • 减少了内存和CPU的使用
  • 执行计划更高效

案例3：分区表重写优化 ​

问题描述：一个分区表的查询没有进行分区裁剪，导致全表扫描，执行时间较长。

处理过程：

  1. 分析查询语句：查询条件包含分区键，但没有进行分区裁剪
  2. 检查分区表定义：确认分区表定义正确
  3. 收集统计信息：使用ANALYZE命令更新统计信息
  4. 调整参数：确保enable_partition_pruning参数为on
  5. 验证效果：查询只扫描了相关分区，执行时间从10秒减少到1秒

优化效果：

  • 查询性能提升了10倍
  • 减少了I/O资源的使用
  • 执行计划更高效