SQL优化示例 - 技术栈

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示例一

原sql

select ... from A join B on A.key = B.key
 where A.userid>10
 and B.userid<10 and A.dt='20120417'and B.dt='20120417';

优化后sql

select .... from (select .... from A where dt='201200417'and userid>10) a
join
(select .... from B where dt='201200417'and userid < 10) b
on a.key = b.key;

优化原因

尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段

示例二

优化背景

如日志中，常会有信息丢失的问题，比如全网日志中的user_id，如果取其中的user_id和bmw_users关联，就会碰到数据倾斜的问题。

原sql

select * from log a join bmw_users b
on a.user_id = b.user_id

优化后sql

解决方法1

select * from log a join bmw_users b
on a.user_id is not null
and a.user_id = b.user_id
union all
select * from log a
where a.user_id is null

解决方法2

select * from log a
left outer join bmw_users b
on case when a.user_id is null then concat('dp_hive',rand())
else a.user_id end = b.user_id;

优化原因

2比1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。

1方法log读取两次，jobs是2。

2方法job数是1 。

这个优化适合无效id(比如-99,'',null等)产生的倾斜问题。把空值的key变成一个字符串加上随机数，就能把倾斜的数据分到不同的reduce上 ,解决数据倾斜问题。因为空值不参与关联，即使分到不同的reduce上，也不影响最终的结果。

附上hadoop通用关联的实现方法（关联通过二次排序实现的，关联的列为paritionkey,关联的列c1和表的tag组成排序的group key,根据parition key分配reduce。同一reduce内根据group key排序）

示例三

优化背景

比如推广效果表要和商品表关联，效果表中的auction id列既有商品id,也有数字id,和商品表关联得到商品的信息。

建议写法

select * from effect a
join (
select auction_id as auction_id from auctions
union all
select auction_string_id as auction_id from auctions
) b
on a.auction_id = b.auction_id

优化原因

这样写的好处,1个MR作业,商品表只读取一次，推广效果表只读取一次。把这个sql换成MR代码的话，map的时候，把a表的记录打上标签a,商品表记录每读取一条，打上标签b，变成两个<key ,value>对，<b,数字id>，<b,字符串id>。所以商品表的hdfs读只会是一次

示例四

优化背景

先join生成临时表，在union all还是写嵌套查询

原sql

select * from (
   select * from t1
   union all
   select * from t4
   union all
   select * from t2
   join t3
   on t2.id = t3.id
   )

优化后sql

insert overwrite table t5
select * from t2
 join t3
 on t2.id = t3.id;
select * from (t1 union all t4 union all t5) ;

优化原因

inceptor在union all优化上可以做得更智能（把子查询当做临时表），这样可以减少开发人员的负担。出现这个问题的原因应该是union all目前的优化只局限于非嵌套查询。如果写MR程序这一点也不是问题，就是multi inputs。

示例五

优化背景

使用map join解决数据倾斜的常景下小表关联大表的问题，但如果小表很大，怎么解决

原sql

select * from log a
left outer join members b
on a.memberid = b.memberid    members有600w+的记录

优化后sql

select /*+mapjoin(x)*/* from log a
 left outer join (
  select /*+mapjoin(c)*/ d.*
    from (
     select distinct memberid from log
      ) c
    join members d
   on c.memberid = d.memberid
    )x
 on a.memberid = b.memberid

优化原因

先根据log取所有的memberid，然后mapjoin 关联members取今天有日志的members的信息，然后在和log做mapjoin。

假如，log里memberid有上百万个，这就又回到原来map join问题。所幸，每日的会员uv不会太多，有交易的会员不会太多，有点击的会员不会太多，有佣金的会员不会太多等等。所以这个方法能解决很多场景下的数据倾斜问题。

其他优化建议

尽量原子化操作，尽量避免一个SQL包含复杂逻辑,可以使用中间表来完成复杂的逻辑；

join操作,小表要注意放在join的左边（目前TCL里面很多都小表放在join的右边）。否则会引起磁盘和内存的大量消耗；