一、 查询要求
Q2语句查询获得最小代价的供货商。得到给定的区域内,对于指定的零件(某一类型和大小的零件),哪个供应商能以最低的价格供应它,就可以选择哪个供应商来订货。
Q2语句的特点是:带有排序、聚集操作、子查询并存的多表查询操作。查询语句没有从语法上限制返回多少条元组,TPC-H标准规定,查询结果只返回前100行即可(通常依赖于应用程序实现)。
二、 Oracle执行
Oracle编写的查询SQL语句如下:
select * from (
select /*+ parallel(n) */
s_acctbal,s_name,n_name,p_partkey,p_mfgr,s_address,s_phone,s_comment
from part,supplier,partsupp,nation,region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and p_size = 25
and p_type like '%COPPER'
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'ASIA'
and ps_supplycost = (
select
min(ps_supplycost)
from
partsupp,
supplier,
nation,
region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'ASIA'
)
order by
s_acctbal desc,n_name,s_name,p_partkey
)
where rownum <= 100;
其中/*+ parallel(n) */ 是Oracle的并行查询语法,n是并行数。
脚本执行时间,单位:秒
三、 SPL优化
仔细分析这句SQL,如果把子查询
select
*
from
part,
partsupp,
supplier,
nation,
region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'ASIA'
and p_size = 25
and p_type like '%COPPER'
看成是某个视图V,原来查询主体可以改写成:
select /*+ parallel(n) */
s_acctbal,s_name,n_name,p_partkey,p_mfgr,s_address,s_phone,s_comment
from V
where
ps_supplycost = (
select
min(ps_supplycost)
from
V V1
where
V.p_partkey = V1.p_partkey
)
这样将原查询变成一个单表查询,相当于找出V中这样一些记录,使得这些记录的ps_supplycost值在所有与该记录的partkey值相同的记录中取值最小。这个运算的本质是对V按partkey分组后对每组聚合,计算出每组中ps_supplycost最小的那条记录。但是,SQL不支持这种聚合运算,于是只能写成子查询的情况(即使转换成单表运算后)。
如果数据库优化引擎不好,严格按这个子查询描述的方法去遍历计算,就会导致N*N的复杂度(N是V的记录数);即使数据库优化引擎较好,也需要先对V按partkey分组求ps_supplycost的最小值后做形成中间结果集再做索引,然后再次遍历V,计算量也不少。
解决这个问题更好的办法就是支持这种返回记录本身的聚合计算,一次分组聚合即可完成运算。SPL有集合和引用数据类型,也支持聚合出最小值所在记录的聚合运算,可以实现这个想法,整体复杂度就会低很多。
SPL脚本如下:
需要解释的是,SPL相对于SQL更底层一些,SPL不象SQL有元数据概念,也没有系统级的表概念,数据访问直接从文件开始读取数据,这时前面准备数据的代码就显得稍微冗长一点。实际应用中可以通过使用SPL预定义全程变量或虚表语法来简化,达到类似SQL直接使用数据表的效果。但这不是本篇的重点,而且为了让读者更方便地看出数据的原始流向,这里就采用了直接文件访问的语法。
代码中A6-A11用于定义上述视图V的游标,A12中用groups内的top函数实现分组的同时聚合出最小值所在记录(而不是最小值本身)。
A7中的switch@i
函数将把外键不能匹配的记录过滤掉,同时将能匹配的关联字段转换成外键表记录的指针,这样在后面可以直接用.的形式访问外键表的字段。SPL看待JOIN运算的思路和SQL不一样,如果数据能事先加载进内存,SPL以利用预关联提高运算性能。不过,本系列例子均假定从外存取数计算,本问题中SPL和SQL在JOIN运算性能也没有算法上的区别,只是写法不同。详细解释可参考SPL教案中关于JOIN的部分。
另外,在A8中也使用了Q1中提到的在游标建立时使用过滤条件的技巧。A9和A11中将这个技巧与前面的switch@i方法结合起来(第2组参数),在游标建立时做外键匹配,不能匹配者直接过滤掉,不再读取其它字段且不再生成该记录,能匹配时则将关联字段转换成指针。
脚本执行时间,单位:秒
这个问题的数据量不大,几次执行后,操作系统可以把数据都缓存进内存,列存在这里不是重点,带来的访问量优势可以忽略,性能优势主要是算法优化带来的。
从表中还能看出,这种分组聚合的并行效果也较好。
来源:oschina
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