背景

GaussDB是華為公司傾力打造的自研企業級分布式關系型數據庫，該產品具備企業級復雜事務混合負載能力，同時支持優異的分布式事務，同城跨AZ部署，數據0丟失，支持1000+擴展能力，PB級海量存儲等企業級數據庫特性。擁有云上高可用，高可靠，高安全，彈性伸縮，一鍵部署，快速備份恢復，監控告警等關鍵能力，能為企業提供功能全面，穩定可靠，擴展性強，性能優越的企業級數據庫服務。

一、建立合適的索引

在這個Codelabs中，您將體驗GaussDB通過建立合適的索引來達到性能調優的實際案例。

1、SQL調優指南

SQL調優的唯一目的是“資源利用最大化”，即CPU、內存、磁盤IO、網絡IO四種資源利用最大化。所有調優手段都是圍繞資源使用開展的。所謂資源利用最大化是指SQL語句盡量高效，節省資源開銷，以最小的代價實現最大的效益。比如做典型點查詢的時候，可以用seqscan+filter(即讀取每一條元組和點查詢條件進行匹配)實現，也可以通過indexscan實現，顯然indexscan可以以更小的代價實現相同的效果。

2、建立合適的索引

a. 現象描述

查詢與銷售部所有員工的信息：

SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city  
FROM staffs,sections,states,places  
WHERE sections.section_name='Sales'  
AND staffs.section_id = sections.section_id  
AND sections.place_id = places.place_id  
AND places.state_id = states.state_id  
ORDER BY staff_id;

b. 優化分析

在優化前，沒有創建places.place_id和states.state_id索引，執行計劃如下：

建議在places.place_id和states.state_id列上建立2個索引，執行計劃如下：

祝賀您，您已經成功地完成了GasssDB通過建立合適的索引來達到性能調優全流程體驗。

3、參考

更多信息請參考GasssDB文檔

?

?二、SQL調優之改寫SQL消除子查詢

在這個Codelabs中，您將體驗GaussDB通過改寫SQL消除子查詢來達到性能調優的實際案例。

1、SQL調優指南

SQL調優的唯一目的是“資源利用最大化”，即CPU、內存、磁盤IO、網絡IO四種資源利用最大化。所有調優手段都是圍繞資源使用開展的。所謂資源利用最大化是指SQL語句盡量高效，節省資源開銷，以最小的代價實現最大的效益。比如做典型點查詢的時候，可以用seqscan+filter(即讀取每一條元組和點查詢條件進行匹配)實現，也可以通過indexscan實現，顯然indexscan可以以更小的代價實現相同的效果。

2、改寫SQL消除子查詢

a. 現象描述

表定義如下：

select  1, (select count(*) from customer_address_001 a4 where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk) as GZCS  
from customer_address_001 a;

?此SQL性能較差，查看發現執行計劃中存在SubPlan，具體如下：

b. 優化說明

此優化的核心就是消除子查詢。分析業務場景發現a.ca_address_sk不為null，那么從SQL語義出發，可以等價改寫SQL為：

select  
count(*)  
from customer_address_001 a4, customer_address_001 a 
where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk 
group by  a.ca_address_sk;

說明： 為了保證改寫的等效性，在customer_address_001. ca_address_sk加了not null約束。

c. 現象描述

某局點客戶反饋如下SQL語句的執行時間超過1天未結束：

UPDATE calc_empfyc_c_cusr1 t1 
SET ln_rec_count = ( SELECT CASE WHEN current_date - ln_process_date + 1 <= 12 THEN 0 ELSE t2.ln_rec_count END  FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 WHERE t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 
) 
WHERE dsign = '1' 
AND flag = '1' 
AND EXISTS (SELECT 1 FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 WHERE t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 );

?

d. 優化說明

很明顯，執行計劃中存在SubPlan，并且SubPlan中的運算相當重，即此SubPlan是一個明確的性能瓶頸點。 根據SQL語意等價改寫SQL消除SubPlan如下：

UPDATE calc_empfyc_c_cusr1 t1 
SET ln_rec_count = CASE WHEN current_date - ln_process_date + 1 <= 12 THEN 0 ELSE t2.ln_rec_count END 
FROM calc_empfyc_c1_policysend_tmp t2 
WHERE  
t1.dsign = '1' AND t1.flag = '1'  
AND t1.ln_branch = t2.ln_branch AND t1.ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1;

改寫之后SQL語句在50S內執行完成。

祝賀您，您已經成功地完成了GasssDB通過改寫SQL消除子查詢來達到性能調優全流程體驗。

參考

更多信息請參考GasssDB文檔

本篇為大家分享到這里，歡迎交流~?