SQL 提速:大数据 DISTINCT 和 COUNT(DISTINCT)

【摘要】
从原理上分析 SQL 语句慢的原因,用代码示例给出提速办法。点击了解SQL 提速:大数据 DISTINCT 和 COUNT(DISTINCT)

问题描述

去重本质上是分组运算,需要遍历原数据。计算时要一直保持一个去重后的结果集,每一条原数据都要到结果集中查找是否有相同的,以决定丢弃还是添加。

如果结果集较小,全内存查找的速度还能接受。但是,如果结果集太大无法装入内存,一般就需要使用 HASH 分堆算法,把原数据拆成几部分缓存到外存中,再分别做内存结果集的去重。这样会多出外存读写动作,性能就很差。

只要计数的 COUNT(DISTINCT),也要保持去重的结果集才能正确计算出来,面临同样的问题。

 

提速方案

一、原数据排序后另存为有序数据,实现快速去重。

如果原数据对于去重字段有序,那么问题就会简单很多。只要在遍历过程中把与上一条不相同的字段逐步保存下来,即使内存放不下也不必做分堆处理。COUNT(DISTINCT) 则只要在发生不同时加 1 即可,甚至不需要保持结果集。

通常要做去重(计数)的大都是类似用户帐号等少量确定的字段,而很少会随意指定任何字段做去重(计数),事先对这些数据先排序,之后再做各种去重(计数)就可以比较快了。

其实,对字段建立索引,一定程度相当于排序,这时候也能迅速地计算出去重(计数)的结果。但是去重前后一般都有其他计算,比如常见的先过滤后去重等,有可能用到原数据中的任意字段。过滤字段如果不再索引中,就无法使用索引来去重了。对去重字段建立索引也不能完全解决实际的去重问题。

二、新增数据追加。

新增数据通常并不会按要去重的字段继续有序,所以不能直接追加到有序数据的末尾。例如数据是按照用户帐号排序的,新增数据中则可能包含任意一个用户账号,如果直接追加到有序数据的最后,就不能保持整体上对帐号有序了。而直接将有序数据和新增数据一起重新做常规大排序,会非常耗时。

可以将新增数据排序后,和原有序数据一起,用低成本的有序归并算法生成新的有序数据,这样整体复杂度相当于把所有数据读写一遍,可以避免常规大排序中产生很多临时外存缓存的现象,从而获得更好的性能。

更进一步,可以另外保持一个小规模的有序数据 (以下称为补数据)。新增数据排序后和补数据归并,原有序数据不变。经过适当的时间后,补数据积累到合适大小时,再和原有序数据归并。做去重计算时,要从有序数据和补数据中分别读取,归并后遍历,会比只有一份有序数据时性能下降一些,但仍能利用有序快速去重。

这个适当时间的确定,与新增数据的周期有关。比如每天都有新增数据,则每个月做一次原有序数据和补数据的归并。补数据不会超过一个月的数据量,原有序数据存储一个月之前的所有数据。也就是说补数据可能会比原有序数据小很多,所以每天归并的数据量相对较小,很快就能完成数据追加。每个月才需要完成一次全量有序归并,耗时长一些也可以接受了。

代码示例

去重 SQL 举例如下:

SQL1:select distinct F1,…,Fn from T where …

SQL2:select count(distinct F1,…,Fn) from T where …

第一步,数据预处理,有序存储。


A

1

=file("T-original.ctx")

2

=A1.open().cursor().sortx('F1',…,'Fn').new('F1',…,'Fn',…)

3

=file("T.ctx").create('#F1',…,'#Fn',…)

4

=A3.append@i(A2)

A1:转换前的原始组表 T-original.ctx。

A2:打开组表 T-original.ctx 建立游标,按照去重字段排序,结果游标将去重字段放在前面。因为 F1…Fn 与单元格名称重复,所以要加单引号。不重复的字段名不需要单引号。

A3:新建组表 T.ctx,字段名前面加了 #,即表明该组表对这些字段有序(按字段的次序有序,且必须是组表的前几个字段)。

A4:将排好序的数据输出到组表 T.ctx 中。

第二步,实现 SQL1 去重查询。


A

1

=file("T.ctx").open().cursor('F1',…,'Fn';…)

2

=A1.group@1('F1','F2','F3')

3

A1:打开组表 T.ctx,定义游标取去重字段。过滤条件要写在 cursor 参数中的分号之后,例如字段 Fx、Fy、Fz 的过滤条件写作:cursor('F1',…,'Fn';Fx==1 && Fy<10 && Fz>200),相当于 SQL 的 where Fx=1 and Fy<10 and Fz>200。

A2:对游标定义有序分组,且取每一个分组的第一条记录返回成游标(注意是数字 1,不是字母 l)。

A3:结果集可能很大而不能全部取出,得到游标后可以再做进一步的计算或将结果集保存起来。

 

第三步,实现 SQL2 去重计数。


A

1

=file("T.ctx").open().cursor('F1',…,'Fn';…)

2

=A1.group@1('F1','F2','F3')

3

=A2.skip()

A3:对游标计数。

 

第四步,数据追加。

假设每天的新增数据存储在 T_new.btx 中,且字段名称、顺序与 T.ctx 相同。


A

B

1

=file("T.ctx").open()


2

=file("T-new.btx").cursor@b().sortx('F1',…,'Fn')

3

if   (day(now())==1)

>A1.reset()

4

>A1.append@a(A2)


A1:打开组表 T.ctx。

A2:定义 T-new.btx 的游标并排序,通常每天新增数据量不大,这里虽然用 sortx,但实际上经常会是内存排序,速度很快。

A3:判断日期是否为 1 号,如果不是则执行 A4,用 append@a 只在补数据上归并。如果是 1 号,那么就执行 B3,用 reset 把主数据和补数据合并。

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