Group 和 Distinct 列的次序影响查询性能
一、概述
优化拥有大量的分组和去重列的SQL时，这些排序列的次序，也是可以优化的地方。
测试数据结构
kingbase=# select count(distinct txt1 ) txt1, avg(length(txt1))::int ln1, count(distinct txt3 ) txt3 ,avg(length(txt3))::int ln3 from txt01;
txt1 | ln1 | txt3 | ln3
------+------+---------+-----
1000 | 1000 | 1000000 | 10
(1 行记录)
二、work_mem 满足排序情况
1、Distinct 语句
次序： txt1,txt3
kingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 100MB) */ distinct txt1 ,txt3 from txt01 ;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=269287.33..269687.33 rows=40000 width=64) (actual time=1543.995..1877.527 rows=1000000 loops=1)
Group Key: txt1, txt3
Buffers: shared hit=142858
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.008..159.858 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.081 ms
Execution Time: 1947.951 ms
(7 行记录)
次序： txt3,txt1
ingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 100MB) */ distinct txt3 ,txt1 from txt01 ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=269287.33..269687.33 rows=40000 width=64) (actual time=1596.040..1812.380 rows=1000000 loops=1)
Group Key: txt3, txt1
Buffers: shared hit=142858
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.007..163.399 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.075 ms
Execution Time: 1884.907 ms
(7 行记录)
2、Group by 语句
次序： txt1,txt3
kingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 100MB) */ txt1 ,txt3 from txt01 group by txt1 ,txt3 ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=269287.33..269687.33 rows=40000 width=64) (actual time=1540.948..1875.917 rows=1000000 loops=1)
Group Key: txt1, txt3
Buffers: shared hit=142858
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.006..160.419 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.084 ms
Execution Time: 1939.103 ms
(7 行记录)
次序： txt3,txt1
kingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 100MB) */ txt1 ,txt3 from txt01 group by txt3 ,txt1 ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=269287.33..269687.33 rows=40000 width=64) (actual time=1557.257..1780.662 rows=1000000 loops=1)
Group Key: txt3, txt1
Buffers: shared hit=142858
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.018..165.221 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.330 ms
Execution Time: 1844.664 ms
(7 行记录)
三、work_mem 不满足排序情况
1、Distinct 语句
次序： txt1,txt3
kingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 1MB) */ distinct txt1 ,txt3 from txt01 ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Unique (cost=2464313.08..2527527.74 rows=40000 width=64) (actual time=21031.092..22131.259 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858, temp read=125368 written=125369
-> Sort (cost=2464313.08..2485384.63 rows=8428622 width=64) (actual time=21031.089..22002.850 rows=1000000 loops=1)
Sort Key: txt1, txt3
Sort Method: external merge Disk: 1002944kB
Buffers: shared hit=142858, temp read=125368 written=125369
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.039..272.327 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.272 ms
Execution Time: 23648.185 ms
(10 行记录)
次序： txt3,txt1
kingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 1MB) */ distinct txt3 ,txt1 from txt01 ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Unique (cost=2464313.08..2527527.74 rows=40000 width=64) (actual time=4004.641..4367.218 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858, temp read=125491 written=125492
-> Sort (cost=2464313.08..2485384.63 rows=8428622 width=64) (actual time=4004.639..4239.599 rows=1000000 loops=1)
Sort Key: txt3, txt1
Sort Method: external merge Disk: 1003928kB
Buffers: shared hit=142858, temp read=125491 written=125492
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.011..271.572 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.086 ms
Execution Time: 4457.751 ms
(10 行记录)
2、Group by 语句
次序： txt1,txt3
kingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 1MB) */ txt1 ,txt3 from txt01 group by txt1 ,txt3 ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Group (cost=2464313.08..2527527.74 rows=40000 width=64) (actual time=21715.770..22796.166 rows=1000000 loops=1)
Group Key: txt1, txt3
Buffers: shared hit=142858, temp read=125368 written=125369
-> Sort (cost=2464313.08..2485384.63 rows=8428622 width=64) (actual time=21715.764..22658.413 rows=1000000 loops=1)
Sort Key: txt1, txt3
Sort Method: external merge Disk: 1002944kB
Buffers: shared hit=142858, temp read=125368 written=125369
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.029..271.335 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.285 ms
Execution Time: 25365.012 ms
(11 行记录)
次序： txt3,txt1
kingbase=# explain (analyse ,buffers ) select /*+ set(work_mem 1MB) */ txt1 ,txt3 from txt01 group by txt3 ,txt1 ;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Group (cost=2464313.08..2527527.74 rows=40000 width=64) (actual time=4156.296..4541.315 rows=1000000 loops=1)
Group Key: txt3, txt1
Buffers: shared hit=142858, temp read=125368 written=125369
-> Sort (cost=2464313.08..2485384.63 rows=8428622 width=64) (actual time=4156.291..4402.265 rows=1000000 loops=1)
Sort Key: txt3, txt1
Sort Method: external merge Disk: 1002944kB
Buffers: shared hit=142858, temp read=125368 written=125369
-> Seq Scan on txt01 (cost=0.00..227144.22 rows=8428622 width=64) (actual time=0.008..270.872 rows=1000000 loops=1)
Buffers: shared hit=142858
Planning Time: 0.081 ms
Execution Time: 4632.567 ms
(11 行记录)
四、总结
| 次序 | txt1,txt1 | txt3,txt1 |
|---|---|---|
| work_mem满足排序 | 1947.951 ms | 1884.907 ms |
| work_mem不足排序 | 25365.012 ms | 4632.567 ms |
字节少数据值多的列，处于排序列的前列，可以带来性能的提升。当work_mem满足排序时，性能差异不大，当work_mem不足时，性能提升较大。
Group 和 Distinct 列的次序影响查询性能的更多相关文章
- Sql Server查询性能优化之走出索引的误区
据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是, ...
- 怎样group by一列 select多列
之前sql用的少 竟然不知道这个小技巧 1 将要查询的列 添加到group by后面(会影响查询结果) 2 使用聚合函数如 max select a.accounttitlecode, max(b.c ...
- SQL Server 执行计划利用统计信息对数据行的预估原理二（为什么复合索引列顺序会影响到执行计划对数据行的预估）
本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. ...
- mysql经常使用查询：group by，左连接，子查询，having where
前几天去了两个比較牛的互联网公司面试.在sql这块都遇到问题了,哎.可惜呀,先把简单的梳理一下 成绩表 score 1.group by 使用 按某一个维度进行分组 比如: 求每一个同学的总分 SEL ...
- SQL Server-聚焦计算列或计算列持久化查询性能（二十二）
前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非 ...
- 一种更高查询性能的列存储方式MaxMinT 第一部分
简介本文描述了一种列存储方式和对应的查询方法,这种存储方式具有更好的查询性能和更小的存储空间. And查询 本文先用直观的图形方式展示and查询时的方式,这也是算法要解决的问题核心.通常在OLAP数据 ...
- Phoenix表和索引分区数对插入和查询性能的影响
1. 概述 1.1 HBase概述 HBase由master节点和region server节点组成.在100-105集群上,100和101是master节点,102-105是region serve ...
- 高性能MySQL笔记 第6章 查询性能优化
6.1 为什么查询速度会慢 查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段. ...
- mysql笔记03 查询性能优化
查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减 ...
随机推荐
- Vue.js CLI4 Vue.config.js标准配置 （最全注释）
前言: Vue.js CLI工具 不知不觉发展到了4.0时代,CLI给人最直白的感受是没有了build文件夹跟config文件夹,所有的配置都在Vue.config.js完成.那么该文件的配置至关重要 ...
- .NET6接入Skywalking链路追踪完整流程
一.Skywalking介绍 Skywalking是一款分布式链路追踪组件,什么是链路追踪? 随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务.互联网应用构建在不同的软 ...
- sql-sql优化
SQL执行流程 a. 编写过程: select dinstinct .. from .. join .. on .. where .. group by .. having .. order by . ...
- Python控制自己的手机摄像头拍照，并把照片自动发送到邮箱
写在前面的一些P话: 今天这个案例,就是控制自己的摄像头拍照,并且把拍下来的照片,通过邮件发到自己的邮箱里.想完成今天的这个案例,只要记住一个重点:你需要一个摄像头 思路 通过opencv调用摄像头拍 ...
- PTA(BasicLevel)-1014 福尔摩斯的约会
一.问题描述 大侦探福尔摩斯接到一张奇怪的字条:我们约会吧! 3485djDkxh4hhGE 2984akDfkkkkggEdsb s&hgsfdk d&Hyscvnm.大侦探很快就明 ...
- Linux操作系统（7）：rpm包管理和yum软件包在线管理
一.rpm 包的管理 介绍:一种用于互联网下载包的打包及安装工具,它包含在某些 Linux 分发版中.它生成具有.RPM 扩展名的文件.RPM 是 RedHat Package Manager(Red ...
- Java学习第二周
这一周观看了黑马程序员毕向东的教学视频学习了数组的创建:数组元素的使用及遍历,类的声明,成员方法的声明,构造器的声明 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[长度];数据类型[] 数组名 = {数 ...
- centos7 yum error yum doesn't have enough cached data
1.vi /etc/resolv.conf,添加下面一行 nameserver 114.114.114.114 修改完成后service network restart进行重启,试一下yum upda ...
- Graphics2D类
Graphics2D类 Java语言在Graphics类提供绘制各种基本的几何图形的基础上,扩展Graphics类提供一个Graphics2D类,它拥用更强大的二维图形处理能力,提供.坐标转换.颜色管 ...
- eclipse调用MySQL数据库的方法
今天来总结一下使用如何使用eclipse调用MySQL数据库的数据. 一.设置eclipse 我们首先来设置一下eclipse. 在下部的Servers中右键选择new,选择server 之后在新弹出 ...