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我的朋友

分类: 敏捷开发

2021-01-22 16:44:09

一、  问题背景与适用场景


SQL中JOIN的性能是个老大难问题,特别是关联表较多时,计算性能会急剧下降。

SQL实现JOIN一般是采用HASH分堆的办法,即先计算关联键的HASH值,再将相同HASH值的记录放到一起再做遍历对比。每一个JOIN都要做一轮这样的运算。

如果数据量相对于内存并不是很大,可以事先全部加载到内存中,那么可以利用内存指针的机制,事先把关联关系建立好。这样做运算时就不必再做HASH与对比运算了。具体来说,就是在数据加载时一次性把HASH和对比运算做完,用指针方式保存关联结果,然后每次运算可以直接引用到关联记录,从而提高运算的性能。

不幸的是,SQL没有指针数据类型,无法实现这个优化逻辑,即使数据量可以在内存中装下,也很难利用预关联技巧提速,基于SQL的内存数据库也大都有这个缺点。而SPL有指针数据类型,就可以实现这种机制。

我们下面来测试一下SQL实现单表计算和多表关联计算的差距,再用SPL利用预关联技巧同样做一遍,看一下两者的差距对比。

 


二、  测试环境


采用TPCH标准生成的8张数据表,共50G数据(要小到能放进内存)。TPCH数据表的结构网上有很多介绍,这里就不再赘述了。

测试机有两个Intel2670 CPU,主频2.6G,共16核,内存128G,SSD固态硬盘。

由于 lineitem 表数据量太大,这台服务器内存不足以将它装入,所以创建了一张表结构与它一样的表 orderdetail, 将数据量减少到内存能装下,下面就用这张表来做测试。

为方便看出差距,下面测试都用单线程计算,多核并不起作用。

 


三、  SQL测试


这里用 Oracle 数据库作为 SQL 测试的代表,从orderdetail表里查询每年零件订单的总收入。

1.  两表关联

查询的SQL语句如下:

select

       l_year,

       sum(volume) as revenue

from

       (

              select

                     extract(year from l_shipdate) as l_year,

                     (l_extendedprice * (1 - l_discount) ) as volume

              from

                     orderdetail,

                     part

              where

                     p_partkey = l_partkey

                     and length(p_type)>2

       ) shipping

group by

       l_year

order by

       l_year;

2.   六表关联

查询的SQL语句如下:

select

       l_year,

       sum(volume) as revenue

from

       (

              select

                     extract(year from l_shipdate) as l_year,

                     (l_extendedprice * (1 - l_discount) ) as volume

              from

                     supplier,

                     orderdetail,

                     orders,

                     customer,

                     part,

                     nation n1,

                     nation n2

              where

                     s_suppkey = l_suppkey

                     and p_partkey = l_partkey

                     and o_orderkey = l_orderkey

                     and c_custkey = o_custkey

                     and s_nationkey = n1.n_nationkey

                     and c_nationkey = n2.n_nationkey

                     and length(p_type) > 2

                     and n1.n_name is not null

                     and n2.n_name is not null

                     and s_suppkey > 0

       ) shipping

group by

       l_year

order by

       l_year;

3.  测试结果


两表关联 六表关联
运行时间(秒) 26 167

两个查询语句都用了嵌套写法,Oracle自动优化后的计算性能比无嵌套时还要好一些(无嵌套时group by和select有可能会有重复计算)。

这两个测试数据是多次运行后的结果,在测试中发现,Oracle 在第一次运行某查询时,往往比第 2、3... 次要慢很多,说明在内存大于数据量时,数据库可以把全部数据都缓存进内存(Oracle的缓存很强),所以我们取多次运行中最快那一次的时间,这样就几乎没有硬盘读取时间,仅是运算时间。

同时,在上面两组测试中,过滤条件始终都为真,也就是没有对数据产生实质过滤,两个查询都涉及orderdetail表的全部记录,计算规模是相当的。

从测试结果可以看出,六表关联比两表关联慢了167/26=6.4倍!性能下降非常多。排除掉硬盘时间后,这里增加的时间主要就是表间关联以及针对关联表字段的判断,而这些判断非常简单,所以大部分时间消耗在表间关联上。

这个测试表明,SQL的JOIN性能确实很差。

 


四、  SPL预关联测试


1.   预关联

实现预关联的SPL脚本如下:

A
1 >env(region,   file(path+"region.ctx").create().memory().keys@i(R_REGIONKEY))
2 >env(nation,   file(path+"nation.ctx").create().memory().keys@i(N_NATIONKEY))
3 >env(supplier,   file(path+"supplier.ctx").create().memory().keys@i(S_SUPPKEY))
4 >env(customer,   file(path+"customer.ctx").create().memory().keys@i(C_CUSTKEY))
5 >env(part,   file(path+"part.ctx").create().memory().keys@i(P_PARTKEY))
6 >env(orders,file(path+"orders.ctx").create().memory().keys@i(O_ORDERKEY))
7 >env(orderdetail,file(path+"orderdetail.ctx").create().memory())
8 >nation.switch(N_REGIONKEY,region)
9 >customer.switch(C_NATIONKEY,nation)
10 >supplier.switch(S_NATIONKEY,nation)
11 >orders.switch(O_CUSTKEY,customer)
12 >orderdetail.switch(L_ORDERKEY,orders;L_PARTKEY,part;L_SUPPKEY,supplier)

脚本中前7行分别将7个组表读入内存,生成内表,并设成全局变量。后5行完成表间连接。在SPL服务器启动时,就先运行此脚本,完成环境准备。

我们来看看预关联后,内存中表对象的数据结构,以orderdetail为例:

图中只列了orderdetail的第一条记录的预关联情况,其它记录与此类似。限于版面宽度,各表只列出了部分字段。

 

2.  两表关联

编写SPL脚本如下:

A
1 =orderdetail.select(len(L_PARTKEY.P_TYPE)>2)
2 =A1.groups(year(L_SHIPDATE):l_year;   sum(L_EXTENDEDPRICE * (1 - L_DISCOUNT)):revenue)

 

3.   六表关联

编写SPL脚本如下:

A
1 =orderdetail.select(len(L_PARTKEY.P_TYPE)>2   && L_ORDERKEY.O_CUSTKEY.C_NATIONKEY.N_NAME!=null &&  L_SUPPKEY.S_NATIONKEY.N_NAME!=null && L_SUPPKEY.S_SUPPKEY>0 )
2

=A1.groups(year(L_SHIPDATE):l_year;

sum(L_EXTENDEDPRICE   * (1 - L_DISCOUNT)):revenue)

预关联后,SPL代码也非常简单,关联表的字段直接可以作为本表字段的子属性访问,很易于理解。

 

4.  运行结果


两表关联 六表关联
运行时间(秒) 28 56

六表关联仅仅比两表关联慢2倍,基本上就是增加的计算量(引用这些关联表字段)的时间,而因为有了预关联,关联运算本身不再消耗时间。


五、   结论


测试结果汇总:

运行时间(秒) 两表关联 六表关联 性能降低倍数
SQL 26 167 6.4
SPL预关联 28 56 2

六表关联比两表关联,SQL慢了6.4倍,说明SQL处理JOIN消耗CPU很大,性能降低明显。而采用预关联机制后的SPL只慢2倍,多JOIN几个表不再出现明显的性能下降。

在进行关联表较多的查询时,如果内存大到足以将数据全部读入内存(内存数据库的应用场景),使用预关联技术将极大地提升计算性能!而关系数据库(包括内存数据库)用SQL语言则无法实现这一优化技术。

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