金仓数据库全链路性能优化：从SQL到存储的效率提升方案

云边有个稻草人2025-12-20 11:18

目录

一、性能管理：告别"盲调"，用可视化工具精准定位瓶颈

[1. SQL语句参数值统计：揪出参数倾斜导致的慢查询](#1. SQL语句参数值统计：揪出参数倾斜导致的慢查询)

[2. 数据库时间模型动态性能视图：把全链路耗时拆解开看](#2. 数据库时间模型动态性能视图：把全链路耗时拆解开看)

[3. SQL调优建议器：新手也能搞定慢SQL](#3. SQL调优建议器：新手也能搞定慢SQL)

二、优化器与执行优化：底层算子重构，解决传统SQL痛点

[1. NOT IN子查询优化：从全表扫描到索引连接，速度提3倍](#1. NOT IN子查询优化：从全表扫描到索引连接，速度提3倍)

[2. OR转union all：解决OR条件索引失效问题](#2. OR转union all：解决OR条件索引失效问题)

[3. UNION外层条件下推：减少无效数据计算，效率翻倍](#3. UNION外层条件下推：减少无效数据计算，效率翻倍)

[4. Agg排序优化：ListAgg减少排序次数，聚合更快](#4. Agg排序优化：ListAgg减少排序次数，聚合更快)

三、存储性能优化：自治事务，高并发短事务救星

四、接口性能优化：JDBC+NDP，应用交互提速明显

[1. JDBC元信息查询优化：批量返回，告别多次请求](#1. JDBC元信息查询优化：批量返回，告别多次请求)

[2. NDP批量DML：高吞吐写入，比传统JDBC快6倍](#2. NDP批量DML：高吞吐写入，比传统JDBC快6倍)

五、实测总结：全链路优化，业务性能蜕变

正文开始------

真正能解决业务瓶颈的，必须是覆盖SQL解析、执行引擎、存储架构到接口交互的全链路优化。这段时间深度实操金仓数据库的优化特性，从可视化调优工具到底层执行引擎的重构，实实在在感受到了效率的量级提升。下面就结合我实际踩过的坑、测过的数据，把核心优化点拆解开讲清楚，还原完整的落地过程。

一、性能管理：告别"盲调"，用可视化工具精准定位瓶颈

1. SQL语句参数值统计：揪出参数倾斜导致的慢查询

这个功能会自动采集SQL执行时的参数分布，比如过滤条件里的取值频率、参数类型匹配情况，还会生成热力报告。

2. 数据库时间模型动态性能视图：把全链路耗时拆解开看

这个动态视图特别实用，能把数据库处理请求的全流程，拆成解析、计划、执行、IO、锁等待这几个维度，每个维度的耗时都能精准统计。

可运行的查询语句：

sql 复制代码 
-- 查询数据库时间模型耗时分布（单位：毫秒）
SELECT 
  metric_name,
  total_time,
  round(total_time / sum(total_time) over () * 100, 2) AS time_ratio
FROM 
  sys_time_model
WHERE 
  total_time > 0
ORDER BY 
  total_time DESC;
3. SQL调优建议器：新手也能搞定慢SQL

对于不擅长手动调优的同学，这个建议器简直是福音。只要把慢SQL丢进去，它就会结合参数统计和执行计划，自动生成可执行的优化方案，连SQL都帮你写好。

还是以之前的订单慢查询为例：

sql 复制代码 
-- 原始慢SQL（执行耗时5.2s，全表扫描）
SELECT * FROM order_info 
WHERE create_time > '2025-01-01' 
  AND user_id = 1001;

-- 调用金仓调优建议器（通过系统函数触发）
SELECT * FROM sys_sql_tuning_advise(
  'SELECT * FROM order_info WHERE create_time > ''2025-01-01'' AND user_id = 1001;'
);

建议器返回的结果很具体，不是空泛的理论：

sql 复制代码 
建议1：为order_info表添加联合索引 idx_user_create(user_id, create_time)
建议2：避免SELECT *，仅查询业务需要的字段（如order_id, amount, create_time）
建议3：将create_time的字符串条件改为日期类型，避免隐式转换

按照建议优化后，SQL耗时直接从5.2s降到0.3s，优化后的SQL如下，可直接运行：

sql 复制代码 
-- 创建联合索引
CREATE INDEX idx_user_create ON order_info(user_id, create_time);

-- 优化后查询
SELECT order_id, amount, create_time 
FROM order_info 
WHERE create_time > TO_DATE('2025-01-01', 'YYYY-MM-DD') 
  AND user_id = 1001;

二、优化器与执行优化：底层算子重构，解决传统SQL痛点

金仓在优化器和执行层下了不少功夫，针对传统SQL的几个经典痛点做了深度重构。比如NOT IN子查询、OR条件、UNION外层过滤、ListAgg排序这些常见场景，优化后性能提升特别明显。

1. NOT IN子查询优化：从全表扫描到索引连接，速度提3倍

用过NOT IN子查询的同学都知道，数据量一大就容易触发全表扫描，特别慢。金仓的优化器会自动把NOT IN转换成"左连接+NULL过滤"，还会自动走索引，效率直接拉满。

给大家上实测的代码对比，数据量100万条，耗时差异很直观：

sql 复制代码 
-- 原始NOT IN写法（数据量100万条，耗时2.1s）
SELECT * FROM user_info 
WHERE user_id NOT IN (SELECT user_id FROM blacklist);

-- 金仓优化后执行计划对应的SQL（耗时0.7s）
SELECT u.* FROM user_info u
LEFT JOIN blacklist b ON u.user_id = b.user_id
WHERE b.user_id IS NULL;
2. OR转union all：解决OR条件索引失效问题

这是个很经典的问题：当OR条件涉及不同字段时，传统优化器会直接放弃索引走全表扫描。金仓会自动把OR转换成union all，分别走对应字段的索引，性能提升特别明显。

优化流程图见下：

实测代码对比，同样的数据量，耗时差了7倍多：

sql 复制代码 
-- 原始SQL（OR条件，全表扫描，耗时1.5s）
SELECT * FROM goods 
WHERE category_id = 10 OR price < 100;

-- 金仓优化后执行的SQL（走双索引，耗时0.2s）
SELECT * FROM goods WHERE category_id = 10
UNION ALL
SELECT * FROM goods WHERE price < 100 AND category_id != 10;
3. UNION外层条件下推：减少无效数据计算，效率翻倍

传统UNION的逻辑很死板，会先把所有子查询的结果合并，再过滤外层条件，中间会产生大量无效数据。金仓会智能把外层条件"下推"到每个子查询里，提前过滤掉无用数据，中间结果集能缩小80%以上。

优化前后的逻辑对比：

实测代码对比，耗时从2.0s降到0.4s，提升5倍：

sql 复制代码 
-- 原始SQL（UNION后过滤，中间结果10万条，耗时2.0s）
SELECT * FROM order_202501
UNION
SELECT * FROM order_202502
WHERE create_time > '2025-01-15';

-- 金仓优化后执行的SQL（条件下推，中间结果2万条，耗时0.4s）
SELECT * FROM order_202501 WHERE create_time > '2025-01-15'
UNION
SELECT * FROM order_202502 WHERE create_time > '2025-01-15';
4. Agg排序优化：ListAgg减少排序次数，聚合更快

用ListAgg做字符串聚合时，传统实现会先按分组字段排序，聚合后又要按结果字段排序，两次排序特别耗资源。金仓优化了算子逻辑，把两次排序合并成一次，直接复用排序结果做聚合，效率提升很明显。

优化前后的算子流程对比：

实测数据对比，不用改SQL，优化器自动处理：

sql 复制代码 
-- 原始ListAgg写法（多次排序，耗时1.8s）
SELECT 
  user_id,
  LISTAGG(order_id, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY create_time) AS order_list
FROM order_info
GROUP BY user_id;

-- 金仓优化后执行（一次排序，耗时0.5s）
-- 注：金仓优化器自动改写执行计划，无需手动修改SQL
SELECT 
  user_id,
  LISTAGG(order_id, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY create_time) AS order_list
FROM order_info
GROUP BY user_id;

三、存储性能优化：自治事务，高并发短事务救星

金仓的存储层优化，核心是"自治事务"这个功能。它能自动识别事务类型，比如是短事务还是长事务、只读还是读写，然后动态调整锁策略和日志刷盘频率，减少事务之间的资源竞争。

核心架构逻辑很清晰：

四、接口性能优化：JDBC+NDP，应用交互提速明显

数据库和应用的交互效率，直接影响整体业务响应速度。金仓在接口层针对JDBC和自研的NDP协议做了专项优化，实测下来，交互成本降低了不少。

1. JDBC元信息查询优化：批量返回，告别多次请求

传统JDBC查询表元信息很麻烦，比如用DatabaseMetaData.getColumns查100张表，就得发起100次请求，耗时特别长。金仓加了"元信息缓存+批量接口"，一次请求就能搞定，效率提升太多。

Java代码对比：

java 复制代码 
// 传统JDBC元信息查询（100张表，耗时8s）
DatabaseMetaData metaData = connection.getMetaData();
for (String tableName : tableNames) {
    ResultSet rs = metaData.getColumns(null, null, tableName, "%");
    // 处理元信息...
}

// 金仓优化后的JDBC元信息查询（100张表，耗时1.2s）
KingbaseDatabaseMetaData kbMetaData = (KingbaseDatabaseMetaData) connection.getMetaData();
// 批量查询多张表的元信息
ResultSet rs = kbMetaData.getBatchColumns(null, null, tableNames.toArray(new String[0]), "%");
// 处理元信息...
2. NDP批量DML：高吞吐写入，比传统JDBC快6倍

金仓自研的NDP协议，在批量插入、更新、删除这些操作上优势很明显。核心是减少了网络交互次数，数据写入吞吐量直接拉满。

上完整的NDP批量插入代码，可直接运行，还加了传统JDBC的对比：

java 复制代码 
import com.kingbase8.jdbc.ndp.NdpPreparedStatement;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.math.BigDecimal;

public class NdpBatchInsertDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // NDP连接配置
        String url = "jdbc:kingbase8://127.0.0.1:54321/test?protocolType=ndp";
        String user = "system";
        String password = "123456";

        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password)) {
            String sql = "INSERT INTO goods (id, name, price) VALUES (?, ?, ?)";
            try (NdpPreparedStatement pstmt = (NdpPreparedStatement) conn.prepareStatement(sql)) {
                // 批量插入10000条数据
                for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
                    pstmt.setInt(1, i);
                    pstmt.setString(2, "goods_" + i);
                    pstmt.setBigDecimal(3, new BigDecimal(i * 10.5));
                    pstmt.addBatch();
                }
                // 执行批量操作（耗时仅0.8s，传统JDBC需5.2s）
                long start = System.currentTimeMillis();
                pstmt.executeBatch();
                System.out.println("批量插入耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
            }
        }
    }
}

五、实测总结：全链路优化，业务性能蜕变

从最开始用可视化工具精准找到瓶颈，不用再对着日志翻来覆去；到执行层自动解决NOT IN、OR这些传统SQL的老毛病；再到存储层的自治事务、接口层的NDP协议提升交互速度，这套全链路优化组合拳下来，"降本增效"是真真切切能感受到的。

这次金仓数据库全链路性能优化的实操经历，让我彻底告别了过去"凭经验盲调"的低效模式。

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