ToprowDB Dynamic Server 查询优化技术---子查询优化--03-1

ToprowDB Dynamic Server 查询优化技术
华胜信泰架构师 李海翔

1 还有什么样的子查询，可以被优化？
参见上篇《ToprowDB Dynamic Server 查询优化技术之子查询 - 2》。

2子查询/视图被优化的技术本质？
从SQL语句的形式上看，子查询和视图相似，都会嵌入在宿主SQL中，这将导致宿主SQL产生嵌套层次。

而子查询作为一个相对独立的query，其与宿主SQL之间发生引用（reference）使得SQL的语义进一步复杂化。这样的子查询被称为相关子查询。而与宿主SQL之间不存在引用关系的则较为简单，被称为非相关子查询。

从SQL语句的执行效率看，存在子查询的SQL语句，通常情况下，父查询每执行一次（如获取一条元组），整个子查询都被执行（子查询作为一个整体被全部执行一次），这样导致IO很高（子查询对应的数据被反复调入调出内存），如果能够减少子查询的数据被反复调入调出，则SQL整体的执行效率就会得到提高。实践也证明，子查询的优化很有效果。

子查询的优化，就是消除嵌套层次，把子查询与父查询放在同一个层次去执行。这就是子查询优化的基本思路。

子查询优化的技术，常规的方式，称为“pull up”或“flatten”，即把子查询“上拉”或称为“扁平化”。这种技术常规的实现步骤有两条：

l 把子查询的FROM子句中的表对象，与上层的父FROM子句中的表对象做JOIN

l 把子查询的WHERE子句中的条件表达式，与上层的父WHERE子句中的条件表达式用“AND”操作符连接

这样，就能实现子查询的上拉优化。



但是，不是所有的子查询都能被优化的，我们在视图的优化中提到过，SPJ类型的视图可以被优化，子查询与此相似，通常情况下：非SPJ类型的子查询不能被优化，SPJ类型的子查询能被优化。

采用上述技术对子查询进行优化，则能把子查询的带来的嵌套层次消除从而减少IO花费。



但是，上述方式不代表“囊括了所有的子查询优化技术”，子查询优化技术还有更多的内容，例如：

postgres=# explain select * from test1 where id not in (select idx from test2);

QUERY PLAN

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

Seq Scan on test1 (cost=18.50..37.00 rows=340 width=92)

Filter: (NOT (hashed SubPlan 1))

SubPlan 1

-> Seq Scan on test2 (cost=0.00..16.80 rows=680 width=4)

以PostgreSQL为例，一个NOT IN子查询，没有被上拉，但是，子查询仅在执行器初始化阶段执行一次，然后把结果缓存到内存供后续多次使用，这样的方式，也是一种优化，称为“物化”。许多数据库使用了这种方式，如PG、MySQL、ToprowDB、Informix等。



再但是，前述的方式，表示了所有的子查询优化技术了吗？

答案是：没有。

还有很多的子查询优化技术，如子查询合并等等，可以参见《数据库查询优化器的艺术》一书获得更多知识。



再次但是，前述的方式，表示出了子查询优化技术得深度了吗？

答案是：没有。

如果子查询在SQL被优化的阶段执行，然后获得结果，是不是结果能被用于后续其他项目的优化呢？

举个例子：

select * from t1, t3 where t1.id in (select t2.idx from test2 where t2.idx<5) AND t1.id=t3.id;

假设id列是主键列，子查询的执行结果是（1，2），如果子查询能够在优化阶段即被执行，那么上述的SQL语句就等价于：

select * from t1, t3 where t1.id in (1，2) AND t1.id=t3.id;

又等价于：

select * from t1, t3 where (t1.id=1 OR t1.id=2) AND t1.id=t3.id;

据此即可推导出：t1.id=t3.id=1 OR t1.id=t3.id=2。有这个结论，是不是原始的SQL的执行会被极大地简化呢？！
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