查询优化简介
Apache Calcite 对 SQL 进行优化是指通过一系列的规则和策略,将原始的 SQL 查询转换为更高效的执行计划,从而提高查询性能。优化过程通常包括逻辑优化和物理优化两个阶段。
逻辑优化
逻辑优化主要集中在对查询的逻辑执行计划进行改进,而不涉及具体的物理执行细节。逻辑优化的目标是简化查询、减少不必要的计算、优化数据访问路径等。
常见的逻辑优化
下面介绍常见的逻辑优化,最终对比原始和结果逻辑计划进行差异比较。得到优化后的逻辑计划最终再完成执行物理数据查询。
谓词下推(Predicate Pushdown)
将过滤条件尽可能早地应用,以减少中间结果集的大小。
java
-- 原始查询
SELECT e.name, e.salary, d.name AS department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE e.salary > 1000 AND d.name = 'Sales';
-- 可能得原始逻辑计划
LogicalProject(name=[$0], salary=[$1], department_name=[$3])
LogicalFilter(condition=[AND(>($1, 1000), =($3, 'Sales'))])
LogicalJoin(condition=[=($2, $4)], joinType=[inner])
LogicalTableScan(table=[[employees]])
LogicalTableScan(table=[[departments]])
在这个计划中,过滤条件 e.salary > 1000 和 d.name = 'Sales' 是在 LogicalJoin 之后才应用的,这意味着在连接之前没有减少数据量。
优化后的逻辑计划(谓词下推)
通过谓词下推优化,过滤条件尽早应用,以减少中间结果集的大小:
java
LogicalProject(name=[$0], salary=[$1], department_name=[$3])
LogicalJoin(condition=[=($2, $4)], joinType=[inner])
LogicalFilter(condition=[>($1, 1000)])
LogicalTableScan(table=[[employees]])
LogicalFilter(condition=[=($3, 'Sales')])
LogicalTableScan(table=[[departments]])
在这个优化后的计划中,过滤条件 e.salary > 1000 被推到 employees 表的扫描之前,过滤条件 d.name = 'Sales' 被推到 departments 表的扫描之前。这样可以在连接之前减少数据量,提高查询性能。
投影下推(Projection Pushdown)
只保留查询中实际需要的列,避免不必要的列传输和计算。
假设我们有一个表 employees,包含以下列:id, name, department_id, salary, address。我们需要查询 department_id 为 10 的员工的 name 和 salary。
原始查询
sql
SELECT name, salary
FROM employees
WHERE department_id = 10;
原始逻辑计划
java
LogicalProject(name=[$1], salary=[$3])
LogicalFilter(condition=[=($2, 10)])
LogicalTableScan(table=[[employees]])
在这个计划中,LogicalTableScan 扫描了整个 employees 表的所有列,然后在 LogicalFilter 中应用过滤条件,最后在 LogicalProject 中选择所需的列。这意味着在扫描表时,所有列都被读取,即使只需要 name 和 salary 列。
优化后的逻辑计划(投影下推)
通过投影下推优化,尽早选择所需的列,以减少不必要的数据传输:
java
LogicalProject(name=[$1], salary=[$3])
LogicalFilter(condition=[=($2, 10)])
LogicalTableScan(table=[[employees]], projects=[name, salary, department_id])
在这个优化后的计划中,LogicalTableScan 只扫描 name, salary 和 department_id 列,而不是整个表的所有列。这样可以减少数据传输量,提高查询性能。
总结
Calcite的逻辑查询优化的一个重要目标是通过减少关系表达式树的深度、操作数量、连接顺序。来优化查询。最终这种优化可以为后续优化提高效率。
减少关系表达式树的深度
- 谓词下推:将过滤条件尽早应用,以减少中间结果集的大小。例如,将 WHERE 子句中的条件下推到扫描操作之前。
- 投影下推:将选择的列尽早应用,以减少中间结果集的宽度。例如,将 SELECT 子句中的列选择下推到扫描操作之前。
减少操作数量
- 子查询合并:将子查询合并到主查询中,以减少嵌套查询的数量。
- 合并相邻操作:合并相邻的同类操作,例如相邻的投影操作,以减少不必要的操作。
优化连接顺序:
重新排列连接顺序
- 通过重新排列连接操作的顺序,减少连接操作的成本。例如,将小表放在连接操作的内侧。