一文终结SQL 子查询优化

发布网友发布时间：2024-10-01 22:31

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热心网友时间：2024-11-20 20:25

SQL 子查询优化是一个复杂但重要的主题，特别是对于关联子查询，其执行效率常常受到挑战。优化子查询的关键在于理解其执行机制，并通过去关联化提高性能。文章作者 Ericfu 借助 SQL Server 和 HyPer 的理论，深入讲解了这一过程。

子查询大致分为关联和非关联两种，非关联子查询相对简单，可以先计算结果并物化。而关联子查询，如出现在 WHERE 子句中的标量子查询（如 Query 1），其结果依赖于外层查询的参数，执行时效率低下。为解决这个问题，引入了 Apply 算子，它将子查询从表达式中提取出来，使得优化器能更好地处理和变换。

基本的优化规则包括将 Apply 变换为 Join，当 Apply 右侧不依赖于左侧的参数时。例如，对于集合比较子查询（如 Query 3），规则 (2) 可以将其简化。Project 和 Filter 的去关联化则涉及到将 Apply 向下推和向上提，以避免不必要的 Executor-Evaluator-Executor 的交替调用。

处理 Aggregate 时，如 Group By 子查询（如 Query 1），规则 (9) 会将 ScalarAgg 转换为 GroupAgg，通过预先聚合数据（augment）来提高效率。然而，这需要特别注意聚合函数 F' 和 F 的潜在差异，以避免在处理 NULL 数据时产生的问题。

最后，集合运算（如 Union 和 Join）的子查询优化规则相对复杂，可能需要复制子树或构建DAG执行计划。不过，实际应用中，这类场景较为少见。

优化规则并非总是保证改进性能，需要根据数据量、索引等因素灵活应用。去关联化后的执行计划并不总是最优，CBO（Cost-Based Optimizer）在这种情况下更为适用，根据成本估计选择最佳计划。

总之，理解并运用这些规则能显著提升SQL子查询的执行效率，但实际操作时要结合具体场景和数据库特性进行调整。