为什么单独的表执行得比子查询好得多？

Question

我试图提高 SQL 查询的性能并尝试了几种组合。

原始查询

SELECT ALIAS_A.id1, 
       ALIAS_A.id2, 
       ALIAS_B.columnA, 
       ALIAS_C.columnB, 
       ALIAS_B.columnC 
FROM   db_A.table_A ALIAS_A 
       LEFT OUTER JOIN db_A.table_B ALIAS_B 
                    ON ALIAS_A.id2 = ALIAS_B.id2 
       LEFT OUTER JOIN db_B.table_C ALIAS_C 
                    ON ALIAS_B.columnA = ALIAS_C.item_num 
       LEFT OUTER JOIN db_A.table_D ALIAS_D 
                    ON ALIAS_A.id2 = ALIAS_D.id2 
       INNER JOIN db_C.table_E ALIAS_E 
               ON Cast(ALIAS_A.column_date AS DATE) BETWEEN 
                  ALIAS_E.column_startdate AND ALIAS_E.column_enddate 
WHERE  ALIAS_E.fiscalyear >= 2016 
       AND Cast(ALIAS_A.columnD AS DATE) BETWEEN 
           CURRENT_DATE - 5 AND CURRENT_DATE 

以上查询消耗近400k ImpactCPU

优化查询 1

SELECT New_sub_table.id1, 
       New_sub_table.id2, 
       ALIAS_B.columnA, 
       ALIAS_C.columnB, 
       ALIAS_B.columnC 
--changed part start--
FROM   ( sel * from db_A.table_A ALIAS_A WHERE Cast(ALIAS_A.columnD AS DATE) BETWEEN 
           CURRENT_DATE - 5 AND CURRENT_DATE ) New_sub_table -- created a subquery 
--changed part end--
       LEFT OUTER JOIN db_A.table_B ALIAS_B 
                    ON New_sub_table.id2 = ALIAS_B.id2 
       LEFT OUTER JOIN db_B.table_C ALIAS_C 
                    ON ALIAS_B.columnA = ALIAS_C.item_num 
       LEFT OUTER JOIN db_A.table_D ALIAS_D 
                    ON New_sub_table.id2 = ALIAS_D.id2 
       INNER JOIN db_C.table_E ALIAS_E 
               ON Cast(New_sub_table.column_date AS DATE) BETWEEN 
                  ALIAS_E.column_startdate AND ALIAS_E.column_enddate 
WHERE  ALIAS_E.fiscalyear >= 2016 

我想先过滤数据，然后再进行连接。在我检查了性能统计数据之后。它消耗了近 390k CPU。差别不大。

优化查询 2

SELECT ALIAS_A.id1, 
       ALIAS_A.id2, 
       ALIAS_B.columnA, 
       ALIAS_C.columnB, 
       ALIAS_B.columnC 
--changed part start--
FROM   INTERMEDIATE_DB.INTERMEDIATE_TABLE ALIAS_A --CREATED AN INTERMEDIATE TABLE
--changed part end--
       LEFT OUTER JOIN db_A.table_B ALIAS_B 
                    ON ALIAS_A.id2 = ALIAS_B.id2 
       LEFT OUTER JOIN db_B.table_C ALIAS_C 
                    ON ALIAS_B.columnA = ALIAS_C.item_num 
       LEFT OUTER JOIN db_A.table_D ALIAS_D 
                    ON ALIAS_A.id2 = ALIAS_D.id2 
       INNER JOIN db_C.table_E ALIAS_E 
               ON Cast(ALIAS_A.column_date AS DATE) BETWEEN 
                  ALIAS_E.column_startdate AND ALIAS_E.column_enddate 
WHERE  ALIAS_E.fiscalyear >= 2016 

将数据加载到中间表的宏

INSERT INTO INTERMEDIATE_DB.INTERMEDIATE_TABLE
sel * from db_A.table_A ALIAS_A WHERE Cast(ALIAS_A.columnD AS DATE) BETWEEN 
           CURRENT_DATE - 5 AND CURRENT_DATE

所以我在这里所做的是。我使用了中间表而不是子查询。中间表首先通过宏加载，然后选择查询运行。它现在只消耗 50k ImpactCPU（对于 Macro 和 Select 查询的组合）。

我的问题 - 即使两个查询背后的逻辑相同（或者我认为是），我也无法解释为什么会发生这种情况。如果这是不正确的方式，最佳做法是什么？

Answer 1

您的主要问题是Cast(ALIAS_A.columnD AS DATE)。当您检查 Explains 时，您会注意到优化器对这一步没有信心，可能大大高估了返回的行数。

但是当您实现 Select 时，行数会更清楚，并且连接的顺序会发生变化。

当您在 Cast(ALIAS_A.columnD AS DATE) 上收集统计信息、运行 DIAGNOSTIC HELPSTATS ON FOR SESSION; 时，您可能会得到相同的计划，并且 Explain 应该将其显示为 推荐的统计信息。