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PawSQL优化案例分析:TPC-H Query 9性能提升1195.14%

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PawSQL
发布2024-09-26 16:23:57
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发布2024-09-26 16:23:57
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引言

PawSQL对TPC-H基准的Query 9进行的自动性能优化后,Query9的性能提升了1195.14%。本文将根据PawSQL的优化过程,探讨其优化 SQL 性能的有效策略与实际效果。通过对比优化前后的查询结构、索引设计及执行计划,阐述如何实现显著的性能提升。

本文的案例可在线查看:https://pawsql.com/statement/1837384704875499522

TPC-H Query 9介绍:TPC-H 的第9个查询统计每个国家每年所有被订购零件的总利润。其查询特性如下:

  • 包含分组、排序、聚集操作
  • 存在多表连接和子查询
  • 使用了全匹配的LIKE 操作符

1️⃣ 查询重写优化

原始查询:‍

代码语言:javascript
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SELECT profit.nation, profit.o_year, SUM(profit.amount) AS sum_profit
FROM (
    SELECT nation.n_name AS nation, EXTRACT(YEAR FROM orders.o_orderdate) AS o_year,
           lineitem.l_extendedprice * (1 - lineitem.l_discount) - partsupp.ps_supplycost * lineitem.l_quantity AS amount
    FROM part, supplier, lineitem, partsupp, orders, nation
    WHERE supplier.s_suppkey = lineitem.l_suppkey
      AND partsupp.ps_suppkey = lineitem.l_suppkey
      AND partsupp.ps_partkey = lineitem.l_partkey
      AND part.p_partkey = lineitem.l_partkey
      AND orders.o_orderkey = lineitem.l_orderkey
      AND supplier.s_nationkey = nation.n_nationkey
      AND part.p_name LIKE '%dim%'
) AS profit
GROUP BY profit.nation, profit.o_year
ORDER BY profit.nation, profit.o_year DESC;

优化后的查询:‍

代码语言:javascript
复制
SELECT profit_nation.n_name AS nation, EXTRACT(YEAR FROM profit_orders.o_orderdate) AS o_year,
       SUM(profit_lineitem.l_extendedprice * (1 - profit_lineitem.l_discount) - profit_partsupp.ps_supplycost * profit_lineitem.l_quantity) AS sum_profit
FROM part AS profit_part, supplier AS profit_supplier,
     lineitem AS profit_lineitem, partsupp AS profit_partsupp,
     orders AS profit_orders, nation AS profit_nation
WHERE profit_supplier.s_suppkey = profit_lineitem.l_suppkey
  AND profit_partsupp.ps_suppkey = profit_lineitem.l_suppkey
  AND profit_partsupp.ps_partkey = profit_lineitem.l_partkey
  AND profit_part.p_partkey = profit_lineitem.l_partkey
  AND profit_orders.o_orderkey = profit_lineitem.l_orderkey
  AND profit_supplier.s_nationkey = profit_nation.n_nationkey
  AND profit_part.p_name LIKE '%dim%'
GROUP BY profit_nation.n_name, o_year
ORDER BY profit_nation.n_name, o_year DESC;

重写优化要点

  • 消除子查询:将子查询的逻辑提升到主查询中,简化结构。
  • 表别名重命名:提高查询的可读性与可维护性。
  • 保持计算逻辑:确保查询的业务逻辑未发生变化。

2️⃣ 🔍索引优化策略

PawSQL 提出的索引优化方案:

代码语言:javascript
复制
CREATE INDEX PAWSQL_IDX0485218972 ON tpch.lineitem(L_PARTKEY, L_SUPPKEY, L_SHIPDATE);
CREATE INDEX PAWSQL_IDX0214365528 ON tpch.supplier(S_NATIONKEY, S_SUPPKEY, S_NAME, S_ADDRESS);
CREATE INDEX PAWSQL_IDX0327029402 ON tpch.part(P_NAME);

索引优化分析

  • lineitem 表索引:针对连接条件和日期过滤的字段,减少 I/O 操作。
  • supplier 表索引:覆盖连接和查询字段,避免回表,提高检索效率。
  • part 表索引:通过 LIKE 操作符优化 p_name 的模糊匹配。

3️⃣ 执行计划对比

优化前的执行计划

  • 嵌套循环连接:广泛使用 Nested loop 连接,效率较低。
  • 全表扫描:对 lineitem 表进行全表扫描,涉及 60,175 行数据。
  • 依赖主键索引:主要依赖主键索引连接各表。

优化后的执行计划

  • 连接顺序优化:仍使用嵌套循环,但连接顺序优化。
  • 索引扫描:利用新创建的 PAWSQL_IDX0327029402 索引,扫描 part 表时,处理行数从 60,175 减少至 114。
  • lineitem 表精确查找:避免全表扫描,使用PAWSQL_IDX0485218972 进行精准匹配,进一步降低处理行数。

最终,处理的总行数从 60,175 降低到 3,513 行。

4️⃣ 性能提升分析

  • 执行时间:从 260 毫秒减少到 20 毫秒。
  • 性能提升:达到 1195.14% 的提升。
  • 主要因素:索引优化显著改善了数据访问方式,减少了处理的行数。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-09-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 PawSQL 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 引言
  • TPC-H Query 9介绍:TPC-H 的第9个查询统计每个国家每年所有被订购零件的总利润。其查询特性如下:
  • 1️⃣ 查询重写优化
    • 重写优化要点:
    • 2️⃣ 🔍索引优化策略
      • 索引优化分析:
      • 3️⃣ 执行计划对比
        • 优化前的执行计划:
          • 优化后的执行计划:
          • 4️⃣ 性能提升分析
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