PolarDB这个条 SQL,强行列存的效果还没有行存查询高,怎么回事?

PolarDB这个条 SQL,强行列存的效果还没有行存查询高,怎么回事?SELECT
/+ SET_VAR(cost_threshold_for_imci=0) /
roi.merchant_id,
roi.sku_id,
roi.machine_code,
roi.door_num,
roi.sku_name,
SUM(
CASE
roi.create_type
WHEN 1 THEN
roi.sku_num
WHEN 3 THEN
roi.sku_num
WHEN 2 THEN

  • roi.sku_num
    WHEN 5 THEN
    roi.sku_num
    WHEN 6 THEN
  • roi.sku_num ELSE 0
    END
    ) AS skuSaleNum,
    SUM(
    CASE
    roi.create_type
    WHEN 1 THEN
    roi.amount
    WHEN 3 THEN
    roi.amount
    WHEN 2 THEN
    • roi.amount
      WHEN 5 THEN
      roi.amount
      WHEN 6 THEN
    • roi.amount ELSE 0
      END
      ) AS skuSaleAmount
      FROM
      r_order_item roi
      WHERE
      roi.order_id IN (
      SELECT
      r.order_id
      FROM
      r_order r
      WHERE
      r.anomaly_status IN ( 1, 9 )
      AND r.close_type IN ( 0, 1, 5, 9, 10 )
      AND r.company_id = 314
      AND r.merchant_id = 2532
      AND r.create_time BETWEEN '2024-04-01 22:07:13.389'
      AND '2024-04-18 23:59:59.999'
      AND r.amount != 0
      )
      AND roi.STATUS = 1
      AND roi.sku_id NOT IN ( 2, 10 )
      GROUP BY
      roi.machine_id,
      roi.door_num,
      roi.sku_id
      ORDER BY
      skuSaleNum DESC

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三分钟热度的鱼 2024-04-24 23:33:38 63 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

问题分析

您提到的SQL语句在强制使用列存索引(通过/*+ SET_VAR(cost_threshold_for_imci=0) */)后,查询性能反而不如行存查询。这种情况可能由以下几个原因导致:


1. 查询代价模型与优化器选择

PolarDB的优化器会根据查询的预估执行代价来决定是否使用列存索引。即使强制指定列存索引,如果查询涉及的数据量较小或查询模式不适合列存索引,优化器可能会选择次优的执行计划。

  • 数据量不足:列存索引适合处理大规模扫描和聚合操作。如果查询涉及的数据量较少,列存索引的优势无法体现,甚至可能因为额外的开销(如统计信息计算、数据块过滤等)导致性能下降。
  • 复杂条件过滤:您的SQL包含多个过滤条件(如r.anomaly_status IN (1, 9)r.close_type IN (0, 1, 5, 9, 10)等),这些条件可能导致列存索引的粗糙索引机制无法有效过滤数据,从而增加不必要的数据访问。

建议: - 使用EXPLAIN查看执行计划,确认是否真正使用了列存索引,并检查是否有过多的数据块被扫描。 - 如果数据量较小,考虑移除强制列存索引的Hint,让优化器自行选择更优的执行计划。


2. 列存索引覆盖性不足

列存索引只能访问被其所覆盖的列。如果SQL中涉及的列未被列存索引完全覆盖,优化器可能需要回退到行存索引以补充缺失的列数据,这会导致额外的开销。

  • 检查列存索引覆盖性:使用存储过程dbms_imci.check_columnar_index()验证SQL中涉及的所有列是否被列存索引覆盖。例如:

    CALL dbms_imci.check_columnar_index('SELECT roi.merchant_id, roi.sku_id, ... FROM r_order_item roi WHERE ...');
    

    如果返回结果中存在未被覆盖的列,说明列存索引不完整,需为相关表创建完整的列存索引。

  • 生成列存索引DDL:如果发现列存索引不完整,可以使用dbms_imci.columnar_advise()生成相应的DDL语句,确保所有涉及的列都被覆盖。


3. 查询模式不适合列存索引

列存索引适合处理大规模扫描和聚合操作,但对于某些特定的查询模式(如点查、小范围查询、复杂JOIN等),其性能可能不如行存索引。

  • 复杂JOIN操作:您的SQL中包含子查询(roi.order_id IN (SELECT r.order_id FROM r_order r WHERE ...)),这种复杂的JOIN操作可能导致列存索引的性能优势无法体现。
  • GROUP BY和ORDER BY:虽然列存索引对聚合操作有一定加速效果,但如果分组字段或排序字段未被列存索引覆盖,可能会导致额外的开销。

建议: - 确认子查询和JOIN操作是否可以通过改写优化。例如,将子查询改写为JOIN,减少嵌套层级。 - 检查GROUP BYORDER BY字段是否被列存索引覆盖。


4. 资源负载与并行查询限制

列存索引的性能依赖于并行查询的能力。如果集群资源负载较高,或者并行查询未能有效拆分任务,可能导致列存索引的性能下降。

  • 并行查询未生效:使用EXPLAIN查看执行计划,确认是否启用了并行查询(如Parallel Scan字段)。如果未启用,可能是由于以下原因:
    • 查询数据量不足以触发并行查询。
    • 集群地址为可读可写模式,默认路由到主节点,而主节点可能未开启并行查询。
  • 资源负载抖动:如果集群资源负载较高,可能导致并行查询被限制回退为串行执行。

建议: - 确保SQL被转发到只读列存节点,并通过/* FORCE_IMCI_NODES */强制指定列存节点执行。 - 检查集群资源负载,避免高负载情况下执行复杂查询。


5. Hint设置不当

您使用了/*+ SET_VAR(cost_threshold_for_imci=0) */强制指定列存索引,但这种方式可能忽略了其他影响性能的因素。

  • 阈值设置过低:将cost_threshold_for_imci设置为0可能导致优化器忽略实际的查询代价,选择次优的执行计划。
  • Hint冲突:如果同时使用了其他Hint(如FORCE_SLAVE),可能导致执行计划混乱。

建议: - 尝试移除SET_VAR Hint,观察优化器是否能自动选择更优的执行计划。 - 如果必须使用Hint,确保与其他Hint无冲突。


6. 其他潜在问题

  • 统计信息不准确:列存索引依赖统计信息进行数据块过滤。如果统计信息未及时更新,可能导致优化器选择错误的执行计划。
  • 查询特性限制:某些SQL特性(如窗口函数、递归查询等)可能不支持列存索引。请参考列存索引的使用限制列表,确认SQL是否符合要求。

总结与操作步骤

  1. 检查列存索引覆盖性

    • 使用dbms_imci.check_columnar_index()验证SQL中涉及的列是否被列存索引完全覆盖。
    • 如果未完全覆盖,使用dbms_imci.columnar_advise()生成并应用列存索引DDL。
  2. 优化查询模式

    • 改写复杂子查询为JOIN,减少嵌套层级。
    • 确认GROUP BYORDER BY字段是否被列存索引覆盖。
  3. 确认并行查询生效

    • 使用EXPLAIN查看执行计划,确认是否启用了并行查询。
    • 确保SQL被转发到只读列存节点,并通过/* FORCE_IMCI_NODES */强制指定列存节点执行。
  4. 调整Hint设置

    • 移除SET_VAR Hint,观察优化器是否能自动选择更优的执行计划。
    • 确保Hint之间无冲突。
  5. 检查统计信息与资源负载

    • 确保统计信息已更新,避免因统计信息不准确导致优化器选择错误的执行计划。
    • 检查集群资源负载,避免高负载情况下执行复杂查询。

通过以上步骤,您可以逐步排查并解决列存索引性能不佳的问题。

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