ToprowDB Dynamic Server 查询优化技术---子查询优化--03-4

3.2 LATERAL连接
3.2.1 什么是Lateral连接
我们知道，派生表是非相关的，即不能在派生表里引用其外部的同层次的其他对象。即如下SQL是错误的：

select * from t1, (select idx as id2 from t2 where t2.id2=t1.id1) as temp;

temp对象作为一个派生表，其WHERE子句当中出现了“t2.id2=t1.id1”，即引用了同FROM层的t1表对象，这在SQL标准中是不允许的。

但是，有些操作，需要“引用其外部的同层次的其他对象”，这该怎么办呢？SQL标准定义了“LATERAL JOIN”来满足这样的需求，称之为“侧连接”，意思是从同层对象中的旁侧开一个口子，借以探视其中的列对象。这就是“LATERAL JOIN”。详情及适用场景，可自行上网查阅。

本文则侧重对此类派生表式的子查询的优化进行探索。

3.2.2 LATERAL连接的优化


select * from test1 a, LATERAL (select * from test2 b where b.age=a.age);

3.2.2.1 ToprowDB
QUERY: (OPTIMIZATION TIMESTAMP: 08-18-2016 13:45:31)

------

select * from test1 a, LATERAL (select * from test2 b where b.age=a.age)



Estimated Cost: 4

Estimated # of Rows Returned: 1



1) informix.a: SEQUENTIAL SCAN

2) informix.b: SEQUENTIAL SCAN



DYNAMIC HASH JOIN

Dynamic Hash Filters: informix.b.age = informix.a.age



Query statistics:

-----------------



Table map :

----------------------------

Internal name Table name

----------------------------

t1 a

t2 b



type table rows_prod est_rows rows_scan time est_cost

-------------------------------------------------------------------

scan t1 5 1 5 00:00.00 2



type table rows_prod est_rows rows_scan time est_cost

-------------------------------------------------------------------

scan t2 4 1 4 00:00.00 2



type rows_prod est_rows rows_bld rows_prb novrflo time est_cost

------------------------------------------------------------------------------

hjoin 2 1 4 5 0 00:00.00 4



子查询被上拉，执行了HASH连接。



3.2.2.2 Oracle
----------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

----------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 4 | 384 | 6 (0)| 00:00:01 |

|* 1 | HASH JOIN | | 4 | 384 | 6 (0)| 00:00:01 |

| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST2 | 4 | 192 | 3 (0)| 00:00:01 |

| 3 | TABLE ACCESS FULL| TEST1 | 5 | 240 | 3 (0)| 00:00:01 |

----------------------------------------------------------------------------



Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------



1 - access("B"."AGE"="A"."AGE")



Note

-----

- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)



子查询被上拉，执行了HASH连接。

3.2.2.3 Mysql
不支持LATERAL语法

3.2.2.4 PostgreSQL
postgres=# explain select * from test1 a, LATERAL (select * from test2 b where b.age=a.age) tmp;

QUERY PLAN

-----------------------------------------------------------------------

Hash Join (cost=25.30..124.72 rows=2312 width=184)

Hash Cond: (a.age = b.age)

-> Seq Scan on test1 a (cost=0.00..16.80 rows=680 width=92)

-> Hash (cost=16.80..16.80 rows=680 width=92)

-> Seq Scan on test2 b (cost=0.00..16.80 rows=680 width=92)

(5 行记录)



子查询被上拉，执行了HASH连接。



3.2.2.5 小结
SQL语句：select * from test1 a, LATERAL (select * from test2 b where b.age=a.age) tmp;

分析：

q 从整体上看，LATERAL的优化，除MySQL功能不支持外，ToprowDB、Oracle、PostgreSQL三个数据库都支持优化，三者能力相似



4 其他的一些子查询
还有一些子查询，我们没有例举，如标量子查询。在SQL查询优化的道路，长路漫漫，技术多多，期待在日后有机会继续探索。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「那海蓝蓝」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/fly2nn/article/details/61924804