多表join时，对某些字段进行模糊查询，如何提高查询效率？如何优化SQL？

为了提高多表关联查询中涉及多个字段模糊查询的效率，您可以采取以下策略进行优化：

问题描述

业务场景中执行多表JOIN操作，并在多个字段上应用模糊查询时遇到查询时间较长的问题。

优化措施

1. 更新统计信息

• 操作步骤：定期更新参与JOIN和模糊查询的表的统计信息，以帮助优化器生成更高效的执行计划。
• 示例代码：

  ANALYZE <tablename>;
  

• 注意事项： 确保统计信息反映了数据的最新分布情况，有助于优化JOIN选择和数据分布。

2. 选择合适的分布列（Distribution Key）

• 操作步骤：分析JOIN条件，确保相关联的表使用相同的或兼容的Distribution Key，以便实现Local JOIN，减少数据重分布。

• 示例代码：

  BEGIN;
  CREATE TABLE tmp(a INT, b INT, c INT);
  CALL SET_TABLE_PROPERTY('tmp', 'distribution_key', 'a');
  COMMIT;
  
  BEGIN;
  CREATE TABLE tmp1(a INT, b INT, c INT);
  CALL SET_TABLE_PROPERTY('tmp1', 'distribution_key', 'a'); -- 假设a为JOIN键
  COMMIT;
  

• 注意事项： 正确设置Distribution Key可以避免数据倾斜，提升JOIN性能。

3. 使用Runtime Filter

• 操作说明：Hologres支持Runtime Filter自动优化JOIN过程中的过滤行为，适用于多表JOIN尤其是大表JOIN小表场景。
• 注意事项：无需手动配置，但需确保系统版本支持此功能，并监控其效果。

4. 优化JOIN Order算法

• 操作步骤：根据JOIN关系复杂度，考虑调整优化器的JOIN Order策略，如使用query或greedy算法减少优化耗时。
• 示例代码（仅示意，具体语法请参考实际系统文档）:

  SET join_order = greedy;
  

5. 优化模糊查询

• 操作建议：针对模糊查询，尝试使用全文索引（如果适用）或者预计算匹配结果来加速查询。对于LIKE操作，尽量避免前缀模糊查询（如LIKE '%keyword%'），因其无法有效利用索引。

6. 调整Shard数与资源

• 操作步骤：根据实例规格和业务增长情况，评估是否需要调整Shard数量，特别是在实例扩容后。
• 注意事项： 扩容超过5倍时，应重新评估并可能调整Shard数以适应新的资源规模。

7. 优化Motion算子

• 操作建议：通过Explain SQL检查执行计划，识别并优化高耗时的Motion算子，如通过调整分布列减少不必要的数据重分布。

总结

结合上述策略，通过更新统计信息、合理设置Distribution Key、利用Runtime Filter特性、优化JOIN策略、针对性地处理模糊查询、适时调整Shard配置以及优化数据分布方式，可以显著提升多表JOIN查询的效率。务必根据实际数据特性和业务需求，综合运用这些优化手段。