从 TPCH 测试学习性能优化技巧之 Q13

一、     查询要求

Q13语句查询获得消费者的订单数量,包括过去和现在都没有订单记录的消费者。

Q13语句的特点是:带有分组、排序、聚集、子查询、左外连接操作并存的查询操作。

 

二、     Oracle执行

Oracle编写的查询SQL语句如下:

select  /*+ parallel(n) */

         c_count,

         count(*) as custdist

from (

         select

                   c_custkey,

                   count(o_orderkey) c_count

         from

                   customer left outer join orders on

                            c_custkey = o_custkey

                            and o_comment not like '%special%accounts%'

         group by

                   c_custkey

) c_orders

group by

         c_count

order by

         custdist desc,

         c_count desc;

其中/*+ parallel(n) */ Oracle的并行查询语法,n是并行数。

脚本执行时间,单位:秒

并行数

1

2

4

8

12

Oracle

316

175

89

48

37

三、     SPL优化

这个查询简单看是对orders做两轮常规分组,第一轮按custkey分组计算出每个顾客的下单数,第二轮再按下单数分组计算出每种下单数各有多少顾客。

注意到原SQL中有个左连接,会将没有下单过的顾客(下单数为0)也统计在内,而上述二轮分组过程则会遗漏掉这些数据,需要事后再补充一下。

 

SPL脚本如下:


A

1

=1

2

=now()

3

>filter="*special*accounts*"

4

=file(path+"orders.ctx").create().cursor@m(O_CUSTKEY,O_COMMENT;!like(O_COMMENT,   filter);A1)

5

=A4.groups@u(O_CUSTKEY;count(1):c_count)

6

=A5.len()

7

=A5.cursor@m(A1).groups@u(c_count;count(1):custdist)

8

=file(path+"customer.ctx").create().cursor(C_CUSTKEY).skip()

9

=A7.insert(0,   0, A8-A6)

10

=A7.sort(custdist:-1,   c_count:-1)

11

=now()

12

=interval@s(A2,A11)

       A5做第一轮分组,A7做第二轮;A8计算所有客户数,减去已下单的就是没下单的客户数,补充到A7上再一起排序。

 

脚本执行时间,单位:秒

并行数

1

2

4

8

12

Oracle

316

175

89

48

37

SPL组表

352

218

131

99

109

这个查询SPL没有跑过Oracle,绝大部分时间消耗在第一轮分组(A5)。主要原因在于这里的分组结果集较大,会占用很多内存,而SPL目前还是Java开发,JVM对内存的管理较差,占用内存较多时就会频繁发起垃圾收集动作,消耗很多时间。而C++开发的数据库则没有这个问题。

 

四、     进一步优化

SPLgroups函数在分组时,如果分组字段是序号,那么可以用@n选项直接定位,避免hash计算。本例中第一轮按O_CUSTKEY分组的,而在数据表中O_CUSTKEY都是整数,可以尝试@n选项。但本例中O_CUSTKEY的值较大,也就是分组数多,占用内存大,并行线程多时如果每个线程中都分一个大组,内存将不够用,所以并行数多时,要减少groups@n的并行数。本例中使用的方法是并行数小于3时就用原并行数,大于3时就用它整除4所得的商。

SPL脚本如下:


A

1

=1

2

=now()

3

>filter="*special*accounts*"

4

=file(path+"orders.ctx").create().cursor@m(O_CUSTKEY,O_COMMENT;!like(O_COMMENT,   filter);A1)

5

=if(A1>3,A1\4,A1)

6

=A4.cursor(A5).groups@n(O_CUSTKEY;count(1):c_count)

7

=A6.len()

8

=A6.cursor@m(A1).groups@u(c_count;count(1):custdist)

9

=file(path+"customer.ctx").create().cursor(C_CUSTKEY).skip()

10

=A8.insert(0,   0, A9-A7)

11

=A8.sort(custdist:-1,   c_count:-1)

12

=now()

13

=interval@s(A2,A12)

 

脚本执行时间,单位:秒

并行数

1

2

4

8

12

Oracle

316

175

89

48

37

SPL组表

352

218

131

99

109

SPL组表(@n)

228

137

95

67

57

测试结果可见,效率确实有所提高,在低并行时性能超过了Oracle,高并行时因为内存占用过大导致垃圾收集时间消耗过多而又被Oracle反超。