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文档:v3.0

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v3.1/
v3.0/
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v2.0/
v1.1

其他版本:
最新(v5.0)

典型SQL调优

SQL调优是一个不断分析与尝试的过程: 试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。


SQL自诊断

用户在执行查询或者执行INSERT/DELETE/UPDATE/CREATE TABLE AS语句时，可能会遇到性能问题。这种情况下，通过查询PG_CONTROL_GROUP_CONFIG，GS_SESSION_MEMORY_DETAIL视图的warning字段可以获得对应查询可能导致性能问题的告警信息，为性能调优提供参考。

SQL自诊断的告警类型与resource_track_level的设置有关系。如果resource_track_level设置为query，则可以诊断多列/单列统计信息未收集和SQL不下推的告警。如果resource_track_level设置为operator，则可以诊断所有的告警场景。

SQL自诊断的诊断范围与resource_track_cost的设置有关系。当SQL的代价大于resource_track_cost时，SQL才会被诊断。SQL的代价可以通过explain来确认。


告警场景

目前支持对多列/单列统计信息未收集导致性能问题的场景上报告警。

如果存在单列或者多列统计信息未收集，则上报相关告警。调优方法可以参考更新统计信息和统计信息调优。

告警信息示例:

整表的统计信息未收集：

Statistic Not Collect:
    schema_test.t1

单列统计信息未收集：

Statistic Not Collect:
    schema_test.t2(c1,c2)

多列统计信息未收集：

Statistic Not Collect:
    schema_test.t3((c1,c2))

单列和多列统计信息未收集：

Statistic Not Collect:
    schema_test.t4(c1,c2)    schema_test.t4((c1,c2))

规格约束

  1. 告警字符串长度上限为2048。如果告警信息超过这个长度（例如存在大量未收集统计信息的超长表名，列名等信息）则不告警，只上报warning:

    WARNING, "Planner issue report is truncated, the rest of planner issues will be skipped"

  2. 如果query存在limit节点（即查询语句中包含limit），则不会上报limit节点以下的Operator级别的告警。


子查询调优

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。

MogDB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MogDB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MogDB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:

      select t1.c1,t1.c2
from t1
where t1.c1 in (
    select c2
    from t2
    where t2.c2 IN (2,3,4)
);
                              QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------
Hash Join
    Hash Cond: (t1.c1 = t2.c2)
    ->  Seq Scan on t1
        Filter: (c1 = ANY ('{2,3,4}'::integer[]))
  ->  Hash
        ->  HashAggregate
          Group By Key: t2.c2
                ->  Seq Scan on t2
                  Filter: (c2 = ANY ('{2,3,4}'::integer[]))
    (9 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:

       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
    ------------------------------------------------------------------------
     Seq Scan on t1
       Filter: (SubPlan 1)
       SubPlan 1
         ->  Seq Scan on t2
               Filter: ((c1 = t1.c1) AND (c2 = ANY ('{2,3,4}'::integer[])))
    (5 rows)

MogDB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的执行计划。

例如:

img

箭头右侧执行计划应替换成下面的执行计划:

QUERY PLAN
--------------------------------
Seq Scan on t1
Filter: (SubPlan 1)
SubPlan 1
->  Seq Scan on t2
Filter: (c1 = t1.c1)
(5 rows)

  • 目前MogDB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。

        img

        箭头右侧执行计划应替换成下面的执行计划:

        QUERY PLAN
--------------------------------------
Hash Join
Hash Cond: (t1.c1 = t2.c2)
->  Seq Scan on t1
->  Hash
->  HashAggregate
Group By Key: t2.c2
->  Seq Scan on t2
Filter: (c1 = 1)
(8 rows)

    • 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。

      • 不能包含易变函数。

        img

        箭头右侧执行计划应替换成下面的执行计划:

        QUERY PLAN
--------------------------------
Hash Join
Hash Cond: (t1.c1 = t2.c1)
-> Seq Scan on t1
-> Hash
-> HashAggregate
Group By Key: t2.c1
-> Seq Scan on t2
(7 rows)

    • 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。

        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。

        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。

        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。

        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:

        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:

      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:

        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:

         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)
    left join (select t4.c from t4 group by t4.c) where t3.b is not null or t4.c is not null;

  • 目前MogDB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:

    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

    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：

      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:

      explain (costs off)
select (select c2 from t2 where t1.c1 = t2.c1) ssq, t1.c2
from t1
where t1.c2 > 10;
           QUERY PLAN
--------------------------------
 Seq Scan on t1
   Filter: (c2 > 10)
   SubPlan 1
     ->  Seq Scan on t2
           Filter: (t1.c1 = c1)
(5 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。

      img 说明: 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:

      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:

       QUERY PLAN
---------------------------------
Hash Right Join
  Hash Cond: (ssq.c2 = t1.c1)
  CTE ssq
    ->  Seq Scan on t2
  ->  CTE Scan on ssq
  ->  Hash
        ->  Seq Scan on t1
              Filter: (c2 > 10)
(8 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:

      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

       QUERY PLAN
--------------------------------------------
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
                ->  Seq Scan on t2
                      Filter: (c1 = t1.c1)
(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，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:

      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

                    QUERY PLAN
-------------------------------------------
Sort
  Sort Key: ssq.cnt, t1.c1
  CTE ssq
    ->  HashAggregate
          Group By Key: t2.c1
          ->  Seq Scan on t2
  ->  Hash Join
        Hash Cond: (t1.c1 = t3.c1)
        ->  Hash Left Join
              Hash Cond: (t1.c1 = ssq.c1)
              ->  Seq Scan on t1
              ->  Hash
                    ->  CTE Scan on ssq
      ->  Hash
              ->  Seq Scan on t3
(15 rows)

    • 相关条件为不等值场景

      例如:

      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

        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

        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;

      须知:

      • 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:**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 t1 where t1.c1 in (select t2.c1 from t2 where t1.c1 = t2.c2);
           QUERY PLAN
--------------------------------
 Seq Scan on t1
   Filter: (SubPlan 1)
   SubPlan 1
     ->  Seq Scan on t2
           Filter: (t1.c1 = c2)
(5 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 t1 where exists (select t2.c1 from t2 where t1.c1 = t2.c2 and t1.c1 = t2.c1);
                QUERY PLAN
------------------------------------------
 Hash Join
   Hash Cond: (t1.c1 = t2.c2)
   ->  Seq Scan on t1
   ->  Hash
         ->  HashAggregate
               Group By Key: t2.c2, t2.c1
               ->  Seq Scan on t2
                     Filter: (c2 = c1)
(8 rows)

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


统计信息调优

MogDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括: pg_class表中的relpages和reltuples；pg_statistic表中的stadistinct、stanullfrac、stanumbersN、stavaluesN、histogram_bounds等。


实例分析1: 未收集统计信息导致查询性能差

在很多场景下，由于查询中涉及到的表或列没有收集统计信息，会对查询性能有很大的影响。

表结构如下所示:

CREATE TABLE LINEITEM
(
L_ORDERKEY         BIGINT        NOT NULL
, L_PARTKEY        BIGINT        NOT NULL
, L_SUPPKEY        BIGINT        NOT NULL
, L_LINENUMBER     BIGINT        NOT NULL
, L_QUANTITY       DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_EXTENDEDPRICE  DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_DISCOUNT       DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_TAX            DECIMAL(15,2) NOT NULL
, L_RETURNFLAG     CHAR(1)       NOT NULL
, L_LINESTATUS     CHAR(1)       NOT NULL
, L_SHIPDATE       DATE          NOT NULL
, L_COMMITDATE     DATE          NOT NULL
, L_RECEIPTDATE    DATE          NOT NULL
, L_SHIPINSTRUCT   CHAR(25)      NOT NULL
, L_SHIPMODE       CHAR(10)      NOT NULL
, L_COMMENT        VARCHAR(44)   NOT NULL
) with (orientation = column, COMPRESSION = MIDDLE);

CREATE TABLE ORDERS
(
O_ORDERKEY        BIGINT        NOT NULL
, O_CUSTKEY       BIGINT        NOT NULL
, O_ORDERSTATUS   CHAR(1)       NOT NULL
, O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2) NOT NULL
, O_ORDERDATE     DATE NOT NULL
, O_ORDERPRIORITY CHAR(15)      NOT NULL
, O_CLERK         CHAR(15)      NOT NULL
, O_SHIPPRIORITY  BIGINT        NOT NULL
, O_COMMENT       VARCHAR(79)   NOT NULL
)with (orientation = column, COMPRESSION = MIDDLE);

查询语句如下所示:

explain verbose select
count(*) as numwait
from
lineitem l1,
orders
where
o_orderkey = l1.l_orderkey
and o_orderstatus = 'F'
and l1.l_receiptdate > l1.l_commitdate
and not exists (
select
*
from
lineitem l3
where
l3.l_orderkey = l1.l_orderkey
and l3.l_suppkey <> l1.l_suppkey
and l3.l_receiptdate > l3.l_commitdate
)
order by
numwait desc;

当出现该问题时，可以通过如下方法确认查询中涉及到的表或列有没有做过analyze收集统计信息。

  1. 通过explain verbose执行query分析执行计划时会提示WARNING信息，如下所示:

    WARNING:Statistics in some tables or columns(public.lineitem.l_receiptdate, public.lineitem.l_commitdate, public.lineitem.l_orderkey, public.lineitem.l_suppkey, public.orders.o_orderstatus, public.orders.o_orderkey) are not collected.
HINT:Do analyze for them in order to generate optimized plan.

  2. 可以通过在pg_log目录下的日志文件中查找以下信息来确认是当前执行的query是否由于没有收集统计信息导致查询性能变差。

    2017-06-14 17:28:30.336 CST 140644024579856 20971684 [BACKEND] LOG:Statistics in some tables or columns(public.lineitem.l_receiptdate, public.lineitem.l_commitdate, public.lineitem.l_orderkey, public.linei
tem.l_suppkey, public.orders.o_orderstatus, public.orders.o_orderkey) are not collected.
2017-06-14 17:28:30.336 CST 140644024579856 20971684 [BACKEND] HINT:Do analyze for them in order to generate optimized plan.

当通过以上方法查看到哪些表或列没有做analyze，可以通过对WARNING或日志中上报的表或列做analyze可以解决由于为收集统计信息导致查询变慢的问题。


算子级调优

一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。

如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的: (51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。

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算子级调优示例

**示例1：**基表扫描时，对于点查或者范围扫描等过滤大量数据的查询，如果使用SeqScan全表扫描会比较耗时，可以在条件列上建立索引选择IndexScan进行索引扫描提升扫描效率。

postgres=#  explain (analyze on, costs off) select * from store_sales where ss_sold_date_sk = 2450944;
 id |             operation          |       A-time        | A-rows | Peak Memory  | A-width
----+--------------------------------+---------------------+--------+--------------+---------
  1 | ->  Streaming (type: GATHER)   | 3666.020            |   3360 | 195KB        |
  2 |    ->  Seq Scan on store_sales | [3594.611,3594.611] |   3360 | [34KB, 34KB] |
(2 rows)

 Predicate Information (identified by plan id)
-----------------------------------------------
   2 --Seq Scan on store_sales
         Filter: (ss_sold_date_sk = 2450944)
         Rows Removed by Filter: 4968936
postgres=#  create index idx on store_sales_row(ss_sold_date_sk);
CREATE INDEX
postgres=#  explain (analyze on, costs off) select * from store_sales_row where ss_sold_date_sk = 2450944;
 id |                   operation                    |     A-time      | A-rows | Peak Memory  | A-width
----+------------------------------------------------+-----------------+--------+--------------+----------
  1 | ->  Streaming (type: GATHER)                   | 81.524          |   3360 | 195KB        |
  2 |    ->  Index Scan using idx on store_sales_row | [13.352,13.352] |   3360 | [34KB, 34KB] |
(2 rows)

上述例子中，全表扫描返回3360条数据，过滤掉大量数据，在ss_sold_date_sk列上建立索引后，使用IndexScan扫描效率显著提高，从3.6秒提升到13毫秒。

**示例2：**如果从执行计划中看，两表join选择了NestLoop，而实际行数比较大时，NestLoop Join可能执行比较慢。如下的例子中NestLoop耗时181秒，如果设置参数enable_mergejoin=off关掉Merge Join，同时设置参数enable_nestloop=off关掉NestLoop，让优化器选择HashJoin，则Join耗时提升至200多毫秒。

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示例3：通常情况下Agg选择HashAgg性能较好，如果大结果集选择了Sort+GroupAgg，则需要设置enable_sort=off，HashAgg耗时明显优于Sort+GroupAgg。

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