SQL调优指南—SQL调优进阶—JOIN优化和执行

基本概念

JOIN是SQL查询中常见的操作，逻辑上说，它的语义等价于将两张表做笛卡尔积，然后根据过滤条件保留满足条件的数据。JOIN多数情况下是依赖等值条件做的JOIN，即Equi-Join，用来根据某个特定列的值连接两张表的数据。

子查询是指嵌套在SQL内部的查询块，子查询的结果作为输入，填入到外层查询中，从而用于计算外层查询的结果。子查询可以出现在SQL语句的很多地方，比如在SELECT子句中作为输出的数据，在FROM子句中作为输入的一个视图，在WHERE子句中作为过滤条件等。

本文讨论的均为不下推的JOIN算子。如果JOIN被下推到LogicalView中，其执行方式由存储层MySQL自行选择。

JOIN类型

PolarDB-X支持Inner Join，Left Outer Join和Right Outer Join这3种常见的JOIN类型。下面是几种不同类型JOIN示例：

/* Inner Join */
SELECT * FROM A, B WHERE A.key = B.key;
/* Left Outer Join */
SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.key = B.key;
/* Right Outer Join */
SELECT * FROM A RIGHT OUTER JOIN B ON A.key = B.key;

还支持Semi-Join和Anti-Join。Semi Join和Anti Join无法直接用SQL语句来表示，通常由包含关联项的EXISTS或IN子查询转换得到。如下为Semi-Join和Anti-Join的示例。

/* Semi Join - 1 */

JOIN算法

目前，PolarDB-X支持Nested-Loop Join、Hash Join、Sort-Merge Join和Lookup Join（BKAJoin）等JOIN算法。

Nested-Loop Join (NLJoin)

Nested-Loop Join通常用于非等值的JOIN。它的工作方式如下：

1. 拉取内表（右表，通常是数据量较小的一边）的全部数据，缓存到内存中。
2. 遍历外表数据，对于外表的每行：

• • 对于每一条缓存在内存中的内表数据。
  • 构造结果行，并检查是否满足JOIN条件，如果满足条件则输出。

1. 如下为Nested-Loop Join示例：

> EXPLAIN SELECT * FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey < s_suppkey;
NlJoin(condition="ps_suppkey < s_suppkey", type="inner")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="partsupp_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp`")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier`")

通常来说，Nested-Loop Join是效率最低的JOIN操作，一般只有在JOIN条件不含等值（例如上面的例子）或者内表数据量极小的情况下才会使用。通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用Nested-Loop Join以及确定JOIN顺序：

/+TDDL:NL_JOIN(outer_table, inner_table)/ SELECT ...

其中inner_table 和outer_table也可以是多张表的JOIN结果，例如：

/+TDDL:NL_JOIN((outer_table_a, outer_table_b), (inner_table_c, inner_table_d))/ SELECT ...

Hash Join

Hash Join是等值JOIN最常用的算法之一。它的原理如下所示：

• 拉取内表（右表，通常是数据量较小的一边）的全部数据，写进内存中的哈希表。
• 遍历外表数据，对于外表的每行：

• • 根据等值条件JOIN Key查询哈希表，取出0-N匹配的行（JOIN Key相同）。
  • 构造结果行，并检查是否满足JOIN条件，如果满足条件则输出。

• Hash Join示例：

> EXPLAIN SELECT  FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey = s_suppkey;
HashJoin(condition="ps_suppkey = s_suppkey", type="inner")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="partsupp_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp`")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier`")

Hash Join常出现在JOIN数据量较大的复杂查询、且无法通过索引Lookup来改善，这种情况下Hash Join是最优的选择。例如上面的例子中，partsupp表和supplier表均为全表扫描，数据量较大，适合使用HashJoin。由于Hash Join的内表需要用于构造内存中的哈希表，内表的数据量一般小于外表。通常优化器可以自动选择出最优的JOIN顺序。如果需要手动控制，也可以通过下面的Hint。

通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用Hash Join以及确定JOIN顺序：

/+TDDL:HASH_JOIN(table_outer, table_inner)/ SELECT ...

Lookup Join (BKAJoin)

Lookup Join是另一种常用的等值JOIN算法，常用于数据量较小的情况。它的原理如下：

1. 遍历外表（左表，通常是数据量较小的一边）数据，对于外表中的每批（例如1000行）数据。
2. 将这一批数据的JOIN Key拼成一个IN (....)条件，加到内表的查询中。
3. 执行内表查询，得到JOIN匹配的行。
4. 借助哈希表，为外表的每行找到匹配的内表行，组合并输出。

Lookup Join (BKAJoin）示例：

> EXPLAIN SELECT  FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey = s_suppkey AND ps_partkey = 123;
BKAJoin(condition="ps_suppkey = s_suppkey", type="inner")
  LogicalView(tables="partsupp_3", sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp` WHERE (`ps_partkey` = ?)")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier` WHERE (`s_suppkey` IN ('?'))")

Lookup Join通常用于外表数据量较小的情况，例如上面的例子中，左表partsupp由于存在ps_partkey = 123的过滤条件，仅有几行数据。此外，右表的s_suppkey IN ( ... )查询命中了主键索引，这也使得Lookup Join的查询代价进一步降低。

通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用LookupJoin以及确定JOIN顺序：

/+TDDL:BKA_JOIN(table_outer, table_inner)/ SELECT ...

说明 Lookup Join的内表只能是单张表，不可以是多张表JOIN的结果。

Sort-Merge Join

Sort-Merge Join是另一种等值JOIN算法，它依赖左右两边输入的顺序，必须按JOIN Key排序。它的原理如下：

1. 开始Sort-Merge Join之前，输入端必须排序（借助MergeSort或MemSort）。
2. 比较当前左右表输入的行，并按以下方式操作，不断消费左右两边的输入：

• • 如果左表的JOIN Key较小，则消费左表的下一条数据。
  • 如果右表的JOIN Key较小，则消费右表的下一条数据。
  • 如果左右表JOIN Key相等，说明获得了1条或多条匹配，检查是否满足JOIN条件并输出。

Lookup Join (BKAJoin）示例：

> EXPLAIN SELECT  FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey = s_suppkey ORDER BY s_suppkey;
SortMergeJoin(condition="ps_suppkey = s_suppkey", type="inner")
  MergeSort(sort="ps_suppkey ASC")
    LogicalView(tables="QIMU_0000_GROUP,QIMU_0001_GROUP.partsupp_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp` ORDER BY `ps_suppkey`")
  MergeSort(sort="s_suppkey ASC")
    LogicalView(tables="QIMU_0000_GROUP,QIMU_0001_GROUP.supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier` ORDER BY `s_suppkey`")

上面执行计划中的 MergeSort算子以及下推的ORDER BY，这保证了Sort-Merge Join两边的输入按JOIN Key即s_suppkey (ps_suppkey)排序。

Sort-Merge Join由于需要额外的排序步骤，通常Sort-Merge Join并不是最优的。但是，某些情况下客户端查询恰好也需要按JOIN Key排序（上面的例子），这时候使用Sort-Merge Join是较优的选择。

通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用Sort-Merge Join

/+TDDL:SORT_MERGE_JOIN(table_a, table_b)/ SELECT ...

JOIN顺序

在多表连接的场景中，优化器的一个很重要的任务是决定各个表之间的连接顺序，因为不同的连接顺序会影响中间结果集的大小，进而影响到计划整体的执行代价。

例如，对于4张表JOIN（暂不考虑下推的情形），JOIN Tree可以有如下3种形式，同时表的排列又有4! = 24种，一共有72种可能的JOIN顺序。

下面是几种不同类型JOIN示例：

/ Inner Join */
SELECT * FROM A, B WHERE A.key = B.key;
/ Left Outer Join /
SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.key = B.key;
/ Right Outer Join /
SELECT  FROM A RIGHT OUTER JOIN B ON A.key = B.key;

还支持Semi-Join和Anti-Join。Semi Join和Anti Join无法直接用SQL语句来表示，通常由包含关联项的EXISTS或IN子查询转换得到。如下为Semi-Join和Anti-Join的示例。

/ Semi Join - 1 */
SELECT * FROM Emp WHERE Emp.DeptName IN (
   SELECT DeptName FROM Dept
)
 / Semi Join - 2 /
SELECT * FROM Emp WHERE EXISTS (
  SELECT * FROM Dept WHERE Emp.DeptName = Dept.DeptName
)
/ Anti Join - 1 /
SELECT * FROM Emp WHERE Emp.DeptName NOT IN (
   SELECT DeptName FROM Dept
)
 / Anti Join - 2 /
SELECT * FROM Emp WHERE NOT EXISTS (
  SELECT * FROM Dept WHERE Emp.DeptName = Dept.DeptName
)

JOIN算法

目前，PolarDB-X支持Nested-Loop Join、Hash Join、Sort-Merge Join和Lookup Join（BKAJoin）等JOIN算法。

Nested-Loop Join (NLJoin)

Nested-Loop Join通常用于非等值的JOIN。它的工作方式如下：

1. 拉取内表（右表，通常是数据量较小的一边）的全部数据，缓存到内存中。
2. 遍历外表数据，对于外表的每行：

• • 对于每一条缓存在内存中的内表数据。
  • 构造结果行，并检查是否满足JOIN条件，如果满足条件则输出。

1. 如下为Nested-Loop Join示例：

> EXPLAIN SELECT * FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey < s_suppkey;
NlJoin(condition="ps_suppkey < s_suppkey", type="inner")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="partsupp_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp`")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier`")

通常来说，Nested-Loop Join是效率最低的JOIN操作，一般只有在JOIN条件不含等值（例如上面的例子）或者内表数据量极小的情况下才会使用。通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用Nested-Loop Join以及确定JOIN顺序：

/+TDDL:NL_JOIN(outer_table, inner_table)/ SELECT ...

其中inner_table 和outer_table也可以是多张表的JOIN结果，例如：

/+TDDL:NL_JOIN((outer_table_a, outer_table_b), (inner_table_c, inner_table_d))/ SELECT ...

Hash Join

Hash Join是等值JOIN最常用的算法之一。它的原理如下所示：

• 拉取内表（右表，通常是数据量较小的一边）的全部数据，写进内存中的哈希表。
• 遍历外表数据，对于外表的每行：

• • 根据等值条件JOIN Key查询哈希表，取出0-N匹配的行（JOIN Key相同）。
  • 构造结果行，并检查是否满足JOIN条件，如果满足条件则输出。

• Hash Join示例：

> EXPLAIN SELECT  FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey = s_suppkey;
HashJoin(condition="ps_suppkey = s_suppkey", type="inner")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="partsupp_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp`")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier`")

Hash Join常出现在JOIN数据量较大的复杂查询、且无法通过索引Lookup来改善，这种情况下Hash Join是最优的选择。例如上面的例子中，partsupp表和supplier表均为全表扫描，数据量较大，适合使用HashJoin。由于Hash Join的内表需要用于构造内存中的哈希表，内表的数据量一般小于外表。通常优化器可以自动选择出最优的JOIN顺序。如果需要手动控制，也可以通过下面的Hint。

通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用Hash Join以及确定JOIN顺序：

/+TDDL:HASH_JOIN(table_outer, table_inner)/ SELECT ...

Lookup Join (BKAJoin)

Lookup Join是另一种常用的等值JOIN算法，常用于数据量较小的情况。它的原理如下：

1. 遍历外表（左表，通常是数据量较小的一边）数据，对于外表中的每批（例如1000行）数据。
2. 将这一批数据的JOIN Key拼成一个IN (....)条件，加到内表的查询中。
3. 执行内表查询，得到JOIN匹配的行。
4. 借助哈希表，为外表的每行找到匹配的内表行，组合并输出。

Lookup Join (BKAJoin）示例：

> EXPLAIN SELECT  FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey = s_suppkey AND ps_partkey = 123;
BKAJoin(condition="ps_suppkey = s_suppkey", type="inner")
  LogicalView(tables="partsupp_3", sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp` WHERE (`ps_partkey` = ?)")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier` WHERE (`s_suppkey` IN ('?'))")

Lookup Join通常用于外表数据量较小的情况，例如上面的例子中，左表partsupp由于存在ps_partkey = 123的过滤条件，仅有几行数据。此外，右表的s_suppkey IN ( ... )查询命中了主键索引，这也使得Lookup Join的查询代价进一步降低。

通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用LookupJoin以及确定JOIN顺序：

/+TDDL:BKA_JOIN(table_outer, table_inner)/ SELECT ...

说明 Lookup Join的内表只能是单张表，不可以是多张表JOIN的结果。

Sort-Merge Join

Sort-Merge Join是另一种等值JOIN算法，它依赖左右两边输入的顺序，必须按JOIN Key排序。它的原理如下：

1. 开始Sort-Merge Join之前，输入端必须排序（借助MergeSort或MemSort）。
2. 比较当前左右表输入的行，并按以下方式操作，不断消费左右两边的输入：

• • 如果左表的JOIN Key较小，则消费左表的下一条数据。
  • 如果右表的JOIN Key较小，则消费右表的下一条数据。
  • 如果左右表JOIN Key相等，说明获得了1条或多条匹配，检查是否满足JOIN条件并输出。

Lookup Join (BKAJoin）示例：

> EXPLAIN SELECT  FROM partsupp, supplier WHERE ps_suppkey = s_suppkey ORDER BY s_suppkey;
SortMergeJoin(condition="ps_suppkey = s_suppkey", type="inner")
  MergeSort(sort="ps_suppkey ASC")
    LogicalView(tables="QIMU_0000_GROUP,QIMU_0001_GROUP.partsupp_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT * FROM `partsupp` AS `partsupp` ORDER BY `ps_suppkey`")
  MergeSort(sort="s_suppkey ASC")
    LogicalView(tables="QIMU_0000_GROUP,QIMU_0001_GROUP.supplier_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT  FROM `supplier` AS `supplier` ORDER BY `s_suppkey`")

上面执行计划中的 MergeSort算子以及下推的ORDER BY，这保证了Sort-Merge Join两边的输入按JOIN Key即s_suppkey (ps_suppkey)排序。

Sort-Merge Join由于需要额外的排序步骤，通常Sort-Merge Join并不是最优的。但是，某些情况下客户端查询恰好也需要按JOIN Key排序（上面的例子），这时候使用Sort-Merge Join是较优的选择。

通过如下Hint可以强制PolarDB-X使用Sort-Merge Join

/+TDDL:SORT_MERGE_JOIN(table_a, table_b)*/ SELECT ...

JOIN顺序

在多表连接的场景中，优化器的一个很重要的任务是决定各个表之间的连接顺序，因为不同的连接顺序会影响中间结果集的大小，进而影响到计划整体的执行代价。

例如，对于4张表JOIN（暂不考虑下推的情形），JOIN Tree可以有如下3种形式，同时表的排列又有4! = 24种，一共有72种可能的JOIN顺序。