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案例分享：Gbase慢sql优化案例

IT那活儿 / 3347人阅读
案例分享：Gbase慢sql优化案例

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一

慢SQL

此处的sql是相同类型的测试sql，方便大家阅读。首先把sql拿到生产测试发现确认要很长时间，跑了几分钟根本跑不出来。
Sql: select
a.u_id,
b.b_id,
c.c_id,
from a.a a
left join b.b b on a.u id=b.u_id
left join c.c c on b.c_id=c.c_id
limit 100000;
二

慢SQL优化

1. 尝试去除一个left join条件
等了一会跑出来了。
耗时1分50秒。
2. 再看表数据量
  • a表 四万条记录
  • b表将近八千万条记录
查询方式也符合查询逻辑，大小表关联查询一般用小表驱动大表。
3. 尝试用in 
 有一定的提升，但是根据业务逻辑需要用到b表中很多的字段，而in后面的字段，只能有一个 。

4. 改变思路看表的分布方式

  • 复制表：isReplicate=YEShash
  • 分布表：hash_column= col_name，分布键是col_name
  • 随机分布表：isReplicate=NO，hash_column=null
可以看到小表a是随机分布表。大表b是哈希分布表。
再看执行计划：

显示界面主要组成部分：

  • ID：SQL执行步骤，顺序从下向上；
  • MOTION：某个步骤的结果处理方式；
  • OPERATION：某个步骤内的具体执行操作；
  • TABLE：某个operation涉及的表；
  • CONDITION：某个operation操作涉及的条件。
可以看到Motion列有个BROADCAST步骤。
因为小表是随机分布，即使大表是哈希分布也无法走分布键，所以小表拉了复制表。这个笔者理解应该是类似重广播，就是每一个节点都会有一份复制表。
5. 测试如果小表加上分布键会不会提升查询速度
因为Gbase无法在表建成后加分布键 所以新建一张测试表。
需要注意括号内的字段加单引号，再将数据导入。
测试：
结果是毫秒级，如果不加分布键则需要1分50秒。
再看执行计划：
没有了BROADCAST这个步骤。于是将结果与建议反馈业务侧。


本文作者：徐 瑞(上海新炬王翦团队）

本文来源：“IT那活儿”公众号

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