标量子查询优化（二）

1、Left join与标量子查询

Left join：返回包括左表的所有记录和右表满足关联关系的记录，不满足的记录置为空。

标量子查询：子查询返回的是单一值的标量。

Left join和标量子查询关联：left join中右表的关联列如果是唯一值，那么在实际的语句中可以改写成标量子查询。

2、问题语句

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select * 
  from (select t1.id, 
                 t1.c1, 
                 sumc2, 
                 rownum rn 
            from t1 
       left join (select sum(c2) sumc2,c1 from t2 group by c1) t2
              on t1.c1=t2.c1  order by t1.c2 desc) tt 
 where rn>0 
   and rn<=25;
执行计划：
1   #NSET2: [36, 25, 20] 
2     #PRJT2: [36, 25, 20]; exp_num(4), is_atom(FALSE) 
3       #PRJT2: [36, 25, 20]; exp_num(4), is_atom(FALSE) 
4         #SORT3: [36, 25, 20]; key_num(1), partition_key_num(0), is_distinct(FALSE), top_flag(0), is_adaptive(0)
5           #TOPN2: [35, 25, 20]; top_num(25), top_off(0)
6             #RN: [35, 100000, 20] 
7               #HASH RIGHT JOIN2: [35, 100000, 20]; key_num(1), ret_null(0), KEY(T2.C1=T1.C1)
8                 #PRJT2: [17, 500, 8]; exp_num(2), is_atom(FALSE) 
9                   #HAGR2: [17, 500, 8]; grp_num(1), sfun_num(1), distinct_flag[0]; slave_empty(0) keys(T2.C1) 
10                    #CSCN2: [10, 100000, 8]; INDEX33555511(T2); btr_scan(1)
11                #CSCN2: [10, 100000, 12]; INDEX33555509(T1); btr_scan(1)

语句的右表(select sum(c2) sumc2,c1 from t2 group by c1) t2与t1表关联的列是c1,已经做分组去重，是具有唯一性，求的是每组c1对应的c2总和（sum）相当于

（select sum(c2) sumc2 from t2 where c1=(t1.c1)）。因此我们可以转换成标量子查询如下

css 复制代码

select * 
  from (select t1.id, 
                 t1.c1, 
                 (select sum(c2) sumc2 from t2 where  t2.c1=t1.c1) sumc2, 
                 rownum rn 
            from t1 order by t1.c2 desc
      ) tt 
 where rn>0 
   and rn<=25;
执行计划：
1   #NSET2: [12, 25, 24] 
2     #PIPE2: [12, 25, 24] 
3       #PRJT2: [12, 25, 24]; exp_num(5), is_atom(FALSE) 
4         #PRJT2: [12, 25, 24]; exp_num(5), is_atom(FALSE) 
5           #SORT3: [12, 25, 24]; key_num(1), partition_key_num(0), is_distinct(FALSE), top_flag(0), is_adaptive(0)
6             #TOPN2: [11, 25, 24]; top_num(25), top_off(0)
7               #RN: [11, 100000, 24] 
8                 #CSCN2: [11, 100000, 24]; INDEX33555509(T1); btr_scan(1)
9       #SPL2: [1, 1, 8]; key_num(1), spool_num(0), is_atom(TRUE), has_var(1), sites(-)
10        #PRJT2: [1, 1, 8]; exp_num(1), is_atom(TRUE) 
11          #AAGR2: [1, 1, 8]; grp_num(0), sfun_num(1), distinct_flag[0]; slave_empty(0)
12            #BLKUP2: [1, 200, 8]; IDX_T2_C1(T2)
13              #SSEK2: [1, 200, 8]; scan_type(ASC), IDX_T2_C1(T2), scan_range[var2,var2], is_global(0)

主查询是分页查询，这里分页获取25行，达梦数据库对标量子查询做了延迟计算，我们可以看看autotrace中的情况

这里可以看到标量子查询只需要获取25行数据的sum值，从而性能得到提升。改写后语句的执行效率提升几倍。

3、达梦数据库对left join做了优化处理

css 复制代码

select count(*)
            from t1 
       left join (select sum(c2) sumc2,c1 from t2 group by c1) t2
              on t1.c1=t2.c1
执行计划：
1   #NSET2: [10, 1, 4] 
2     #PRJT2: [10, 1, 4]; exp_num(1), is_atom(FALSE) 
3       #FAGR2: [10, 1, 4]; sfun_num(1)

语句求count时，我们从left join的理解中可以知道，返回的是左表数据以及右表满足的数据，如果右表关联列没有重复值，数据量其实求的是左表的结果数据量，因此达梦数据库计划中直接去掉右表，而求左表的全部数据就是求counter，就迅速返回结果。

4、小结

语句中做left join，右表的关联列是唯一值，主查询获取的结果集较少，那么改写成标量子查询能够大大提升性能。