MariaDB 中如何实现哈希聚合?

哈希聚合是 MariaDB 中使用的一种聚合算法,用于在大型数据集上高效计算 SUM、COUNT、MAX 和 MIN 等聚合函数。它的工作原理是根据分组键将数据分成组,将每个组散列到单独的内存缓冲区中,然后计算每个缓冲区上的聚合函数。

以下是 MariaDB 中哈希聚合的实现方式:

  1. 查询优化器首先识别查询中的分组列,并确定哈希聚合是否是适合使用的算法。
  2. 如果选择哈希聚合,查询优化器将创建一个中间结果集,其中包含分组列和聚合函数中使用的列。
  3. 然后根据分组键的哈希值将中间结果集划分为多个较小的分区。每个分区都存储在单独的内存缓冲区中。
  4. 对于每个分区,计算聚合函数并将结果存储在内存中。
  5. 处理完所有分区后,结果将组合成最终结果集并返回给用户。

哈希聚合对于大型数据集非常有效,因为它可以跨多个 CPU 核心和内存缓冲区并行计算。但是,它需要大量内存来存储中间结果,因此它可能不适合涉及大量组或聚合函数的查询。

在 MariaDB 中,您可以使用 SHOW STATUS LIKE 'Handler_read%' 和 SHOW STATUS LIKE 'Handler_tmp%' 命令监控哈希聚合性能和内存使用情况。这些命令将显示有关哈希聚合算法执行的读写操作数量的统计信息,以及用于临时表和缓冲区的内存量。

DEMO

以下是 MariaDB 中哈希聚合如何工作的demo。

考虑下面名为"sales"的表,其中包含公司的销售数据:

sql 复制代码
CREATE TABLE sales (
    id INT,
    product VARCHAR(50),
    category VARCHAR(50),
    sales_date DATE,
    amount DECIMAL(10,2)
);

让我们用一些示例数据填充表:

sql 复制代码
INSERT INTO sales VALUES
(1, 'Product 1', 'Category A', '2021-01-01', 100),
(2, 'Product 2', 'Category B', '2021-01-01', 200),
(3, 'Product 1', 'Category A', '2021-01-02', 150),
(4, 'Product 2', 'Category B', '2021-01-02', 250),
(5, 'Product 3', 'Category C', '2021-01-01', 300),
(6, 'Product 3', 'Category C', '2021-01-02', 350);

现在,假设我们要按产品和类别计算总销售额。我们可以使用哈希聚合来实现这一点,如下所示:

vbnet 复制代码
EXPLAIN SELECT product, category, SUM(amount) as total_sales
FROM sales
GROUP BY product, category;

解释计划的输出将是:

Shell

sql 复制代码
+------+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
| id   | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                     |
+------+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
|    1 | SIMPLE      | sales | index | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL |    6 |   100.00 | Using index; Using temporary; Using filesort; Using hash  |
+------+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------------------------+

在此查询中,GROUP BY 子句按产品和类别对销售数据进行分组。 SUM 函数计算每个组的总销售额。由于数据集很大,因此使用哈希聚合而不是基于排序的聚合来有效地计算结果。

在哈希聚合中,使用哈希函数根据分组键(本例中为产品和类别)将数据划分为存储桶。然后计算每个存储桶的聚合函数,并将结果组合起来产生最终输出。此方法比基于排序的聚合更有效,因为它避免了昂贵的排序操作,并且只需要对数据进行一次传递。

该查询的输出将是:

diff 复制代码
+-----------+------------+-------------+
| product   | category   | total_sales |
+-----------+------------+-------------+
| Product 1 | Category A | 250.00      |
| Product 2 | Category B | 450.00      |
| Product 3 | Category C | 650.00      |
+-----------+------------+-------------+

总之,哈希聚合是数据库系统中使用的一种强大技术,可有效计算大型数据集上的聚合函数。在 MariaDB 中,哈希聚合可用于计算 SUM、COUNT、MAX、MIN 和 AVG 等聚合函数,在处理基于排序的聚合成本过高的大型数据集时特别有用。

相关推荐
Ai 编码助手2 小时前
MySQL中distinct与group by之间的性能进行比较
数据库·mysql
白云如幻3 小时前
MySQL排序查询
数据库·mysql
苹果醋33 小时前
Java8->Java19的初步探索
java·运维·spring boot·mysql·nginx
stars_User4 小时前
MySQL数据库面试题(下)
数据库·mysql
Yaml44 小时前
智能化健身房管理:Spring Boot与Vue的创新解决方案
前端·spring boot·后端·mysql·vue·健身房管理
yanwushu4 小时前
Xserver v1.4.2发布,支持自动重载 nginx 配置
mysql·nginx·php·个人开发·composer
蓝眸少年CY5 小时前
MySQL 【流程控制】函数
mysql
掘金-我是哪吒6 小时前
微服务mysql,redis,elasticsearch, kibana,cassandra,mongodb, kafka
redis·mysql·mongodb·elasticsearch·微服务
zmgst7 小时前
canal1.1.7使用canal-adapter进行mysql同步数据
java·数据库·mysql
令狐少侠20117 小时前
explain执行计划分析 ref_
mysql