云数据仓库ADB性能怎么样，支不支持大数据量下的join联表查询？

云原生数据仓库AnalyticDB（简称ADB）在性能方面表现出色，特别是在大数据量下的查询和联表操作中，提供了多种优化手段以确保高效运行。以下是针对您问题的详细解答：

1. ADB的性能表现

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版专注于OLAP领域，能够处理百亿条甚至更多量级的数据，并实现毫秒级计算。其核心优势包括： - 高并发支持：ADB支持PB级数据的实时分析，适用于高并发场景。 - 弹性扩展：支持按需扩缩容，无论是按量付费还是包年包月模式，都能灵活调整资源。 - 复杂查询能力：通过TPC-H和TPC-DS标准测试集验证，ADB能够高效处理多表Join、子查询、Group By等复杂SQL查询。

2. 支持大数据量下的Join联表查询

ADB完全支持大数据量下的Join联表查询，并提供了多种优化方法来提升性能。以下是一些关键优化技术：

2.1 使用STRAIGHT_JOIN优化Join顺序

当已知最佳连接顺序时，可以使用STRAIGHT_JOIN强制指定Join的左右表顺序，避免优化器选择不合理的执行计划。例如：

SELECT count(*)
FROM region STRAIGHT_JOIN nation ON n_regionkey = r_regionkey
STRAIGHT_JOIN customer ON c_nationkey = n_nationkey
WHERE r_name = 'ASIA';

此方法适用于3.1.3.0及以上版本的集群。

2.2 Left Join转Right Join

当左表较小而右表较大时，将Left Join转换为Right Join可以显著减少内存消耗。例如：

/*+O_CBO_RULE_SWAP_OUTER_JOIN=true*/
SELECT * FROM small_table LEFT JOIN large_table ON condition;

优化后，PeakMemory可以从515MB降至889KB。

2.3 基于主外键约束的JOIN消除

通过声明主外键关系，ADB可以利用JOIN消除技术优化查询计划。例如：

/*+ PK_FK_DEPENDENCY_ENABLED = true*/
EXPLAIN
SELECT s.sr_sale_id, s.sr_store_sk, s.sr_item_sk
FROM store_returns s, item
WHERE sr_item_sk = i_item_sk;

此功能需要集群内核版本为3.1.10或以上。

2.4 手动调整Join顺序

通过添加/*+ reorder_joins=false*/的Hint关闭自动调整Join顺序功能，并手动调整Join顺序以优化性能。例如：

/*+ reorder_joins=false */
SELECT c_custkey, c_name, Sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) AS revenue
FROM customer c, orders o, nation n, lineitem l
WHERE c_custkey = o_custkey AND c_nationkey = n_nationkey AND l_orderkey = o_orderkey
GROUP BY c_custkey, c_name;

这种方法适用于复杂的多表Join场景。

2.5 使用Nested Loop JOIN

对于涉及少量数据的查询，启用Nested Loop JOIN可以提升性能。例如：

SET enable_nestloop = on;
SELECT *
FROM t1 JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1
WHERE t1.c2 >= '230769548' AND t1.c2 < '230769549'
LIMIT 100;

此方法适用于过滤条件高度选择性的场景。

3. 数据分布与分区优化

为了进一步提升Join查询性能，ADB提供了数据分布和分区优化策略： - 选择合适的分布键：建议选择高频率出现在查询条件中且值分布均匀的列作为分布键，例如交易ID、用户ID等。避免使用日期、时间类型的列作为分布键，因为容易导致数据倾斜。 - 定义分区键：如果单个分片的数据量较大，可以通过定义分区键将数据划分为多个分区，加快数据过滤速度。

4. 实时物化视图加速查询

对于频繁查询的场景，可以使用实时物化视图加速查询结果的获取。例如：

CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW mv AS SELECT * FROM base WHERE id > 40;

实时物化视图特别适合以下场景： - 查询结果相对于基表仅包含少量行或列。 - 需要经过大量计算处理的聚合操作。 - 基表中增量数据更新量远小于全量数据。

5. 性能监控与诊断

ADB提供了全面的性能监控和诊断工具，帮助用户快速定位和解决性能瓶颈： - 一键诊断：通过控制台发起诊断，生成包含Bad SQL检测、异常Pattern检测、业务指标检测等内容的报告。 - 慢查询分析：识别消耗资源最多的慢查询，优化内存、CPU和磁盘I/O的使用。

6. 注意事项

• 统计信息更新：确保统计信息及时更新，避免因统计信息过期导致优化器选择错误的执行计划。
• 写入性能影响：实时物化视图虽然能大幅提升查询性能，但对写入性能有一定影响，尤其是在复杂JOIN和多层嵌套场景下。
• 硬件配置：选择合适的集群规格和节点数量，确保系统能够应对高并发和大数据量的查询需求。

综上所述，云原生数据仓库AnalyticDB在大数据量下的Join联表查询中表现优异，并提供了丰富的优化手段和工具。通过合理配置分布键、分区键以及使用实时物化视图等技术，可以显著提升查询性能，满足企业级数据分析需求。