一、WHERE中有很多IN判斷怎么提速
WHERE 中的 IN 是要過濾出某字段值包含在給定枚舉值集合中的記錄,比如:查出某幾個城市的客戶、某些類型的訂單等等。
數(shù)據(jù)庫做 IN 過濾時,要用字段值和值集合的成員作比較計算。若采用順序查找,要比較 1 到 n 次(n 是值集合大?。?。即使在值集合有序的情況下用二分法查找,也要比較數(shù)次。數(shù)據(jù)量較大時比較次數(shù)會非常多,IN 的速度就會很慢,而且值集合越大速度越慢。
如果在過濾時不再做比較計算,性能就能得到大幅提高!
首先,確定 IN 可能取值的列表。可能值通常不會太多,一般都保存在一個選項表中。如果沒有現(xiàn)成的選項表,要遍歷原數(shù)據(jù)得到所有可能值,保存成一個選項表。然后轉(zhuǎn)換原數(shù)據(jù),把 IN 字段值替換為選項表中對應(yīng)記錄的序號(位置),另存成一份新數(shù)據(jù)。
對替換后的新數(shù)據(jù)做 IN 判斷時,先生成一個與選項表等長的布爾值集合,其第 i 個值由選項表的第 i 個成員是否在 IN 的值集合中決定,在就是 true,不在就是 false。
然后遍歷新數(shù)據(jù),用 IN 字段值(也就是選項表的序號)去取布爾值集合中的成員,是 true 就符合過濾條件,否則就不符合。
這種方法本質(zhì)上是將“集合值比較”轉(zhuǎn)換為“序號引用”,省去了比較計算,性能會大幅提升。而且計算時間和值集合大小無關(guān),不會隨著 IN 枚舉值的增多而增加。
但是,SQL 不支持通過序號(位置)直接取集合中的成員,無法實現(xiàn)這種優(yōu)化方法。
集算器 SPL 支持序號引用,可以很方便的實現(xiàn)這個優(yōu)化方法。
1、 數(shù)據(jù)預(yù)處理,轉(zhuǎn)換為序號。
=cs.run(dim1.pos@b(f1):f1),遍歷原數(shù)據(jù),使用 pos 函數(shù)查到原數(shù)據(jù) f1 字段在選項表 dim1 中對應(yīng)記錄的序號,用這個序號代替原來的 f1 字段值,另存一份新數(shù)據(jù)。dim1 預(yù)先按照 f1 對應(yīng)值排好序了,所以這里采用二分法查找,預(yù)處理的速度更快。
2、 對預(yù)處理好的新數(shù)據(jù)做 IN 過濾計算。
假設(shè)傳入值集合為 arg_F1,生成布爾值集合的代碼是:
b1=dim1.(arg_F1.contain@b(~)),arg_F1 有序,所以這里也是二分法查找。
然后就可以用新方法過濾新數(shù)據(jù)了:
=file(“T.ctx”).open().cursor(…;b1(f1) && …),用 f1 中的序號,直接去取布爾值集合中的成員,成員是 true 則滿足過濾條件,否則就不滿足。這時不需要再做比較計算,性能會大幅提高。
實測表明,在同等硬件環(huán)境下,用 SPL 實現(xiàn)的這種方案比 Spark 上的 SQL 快了上百倍。
延伸閱讀:
二、聯(lián)合索引 (a,b,c)
聯(lián)合索引 (a,b,c) 實際建立了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個索引。
我們可以將組合索引想成書的一級目錄、二級目錄、三級目錄,如index(a,b,c),相當(dāng)于a是一級目錄,b是一級目錄下的二級目錄,c是二級目錄下的三級目錄。要使用某一目錄,必須先使用其上級目錄,一級目錄除外。
聯(lián)合索引的優(yōu)勢
1) 減少開銷
建一個聯(lián)合索引 (a,b,c) ,實際相當(dāng)于建了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個索引。每多一個索引,都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對于大量數(shù)據(jù)的表,使用聯(lián)合索引會大大的減少開銷!
2)覆蓋索引
對聯(lián)合索引 (a,b,c),如果有如下 sql 的,
?SELECT a,b,c from table where a=’xx’ and b = ‘xx’;
那么 MySQL 可以直接通過遍歷索引取得數(shù)據(jù),而無需回表,這減少了很多的隨機(jī) io 操作。減少 io 操作,特別是隨機(jī) io 其實是 DBA 主要的優(yōu)化策略。所以,在真正的實際應(yīng)用中,覆蓋索引是主要的提升性能的優(yōu)化手段之一。
3)效率高
索引列多,通過聯(lián)合索引篩選出的數(shù)據(jù)越少。比如有 1000W 條數(shù)據(jù)的表,有如下SQL:
?select col1,col2,col3 from table where col1=1 and col2=2 and col3=3;
復(fù)制
假設(shè):假設(shè)每個條件可以篩選出 10% 的數(shù)據(jù)。
A. 如果只有單列索引,那么通過該索引能篩選出 1000W10%=100w 條數(shù)據(jù),然后再回表從 100w 條數(shù)據(jù)中找到符合 col2=2 and col3= 3 的數(shù)據(jù),然后再排序,再分頁,以此類推(遞歸);B. 如果是(col1,col2,col3)聯(lián)合索引,通過三列索引篩選出 1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知。