【摘要】

介绍了如何使用集算器的组表进一步优化 JOIN 运算的方法。SPL 组表进一步优化 JOIN 性能

上一篇《优化 Join 运算的系列方法》介绍了如何使用集算器优化JOIN性能，其中数据存储使用的是集文件。如果想进一步提升性能，可以使用组表代替集文件。

1 组表特点

相对于集文件，组表有不少新特点：列存、分段、有序。充分利用好这些特点可以有效提升查询性能、节省存储空间。

 

2 组表使用

       建立组表的操作可以参考相关的教程文档，下面看几个对组表访问的例子。

2.1 列式访问

组表通过游标来查询数据，下面以订单表和用户表为例，查询每一笔订单的用户名称、用户级别和下单时间。

订单表	用户表
订单编号	用户编号
用户编号	用户名
卖家编号	手机号
下单时间	注册时间
订单状态	VIP级别

 

	A
1	=file("订单表.ctx").create()
2	=file("用户表.ctx").create()
3	=A1.cursor(订单编号, 用户编号,下单时间)
4	=A2.cursor(用户编号,用户名,VIP级别).fetch()
5	=A3.switch(用户编号,A4:用户编号)
6	=A5.new(订单编号, 用户编号.用户名:用户名, 用户编号.VIP级别:用户级别, 下单时间)

A1，创建订单表组表对象；

A2，创建用户表组表对象；

A3，创建订单表游标，只取出订单编号、用户编号、下单时间字段；

A4，得到用户表数据，只取出用户编号、用户名、VIP级别字段；

A5，关联，在A3订单表的用户编号字段上建立指向用户信息表记录的指针；

A6，外键指针化之后，将外键表字段用户名、VIP级别作为属性用户名、用户级别使用。

这里的计算过程就是“外键指针化”，这与使用集文件时无异，但是取出的数据并非整个表的数据，而是按需取出。取出的数据少了，性能自然就提升了，这里就利用到了组表列式存储的特点。经过测试，使用组表执行这个计算所使用的时间，能够比使用集文件少1/4。

2.2 条件过滤

组表游标还可以使用查询条件，例如在上面的例子中增加一个查询条件，把查询结果限定为2015年以来的订单记录：

	A
1	=file("订单表.ctx").create()
2	=file("用户表.ctx").create()
3	=A1.cursor(订单编号, 用户编号,下单时间;下单时间>=date("2015-01-01"))
4	=A2.cursor(用户编号,用户名,VIP级别).fetch()
5	=A3.switch(用户编号,A4:用户编号)
6	=A5.new(订单编号, 用户编号.用户名:用户名, 用户编号.VIP级别:用户级别, 下单时间)

在上面代码的基础上，为A3加一个查询条件就实现了。组表里的数据是对维字段有序的，可以做到快速查询。不论是按照范围查询，还是等值查询，组表都做了最大程度优化。虽然集文件的游标也有条件查询的功能，但是在性能上比组表差很多。条件查询的结果越少，这个差距也就越明显，甚至可能会相差上百倍。

需要注意的是，这里可以优化的前提是条件字段必须是维字段。对于订单表，因为订单编号唯一，而且订单编号和下单时间都是递增的，所以可以把这两个字段设置为维字段。

 

2.3 有序归并

如果两个组表对于关联键都已经是有序的了，那么可以直接使用归并算法来处理关联。来看一个例子：

订单表	订单明细表
订单编号	订单编号
用户编号	商品编号
卖家编号	数量
下单时间	金额
订单状态

把两个组表按照订单编号字段进行关联，从而汇总每个卖家的销售额，当数据量不大的时候可以这样查询：

	A
1	=file("订单表.ctx").create().cursor().fetch()
2	=file("订单明细表.ctx").create().cursor().fetch()
3	=join@m(A1:订单,订单编号;A2:明细,订单编号)
4	=A3.groups(订单.卖家编号 :卖家编号; sum(明细.金额):总销售额 )

当数据很大无法导入内存时，则可以使用游标方式实现：

	A
1	=file("订单表.ctx").create().cursor()
2	=file("订单明细表.ctx").create().cursor()
3	=joinx(A1:订单,订单编号;A2:明细,订单编号)
4	=A3.groups(订单.卖家编号:卖家编号; sum(明细.金额):总销售额 )

当关联字段不是有序时，就需要事先进行排序，这个处理跟上一篇对集文件的数据准备是一样的。

对比测试的结果，使用组表执行这个计算所使用的时间，仅仅是使用集文件所用时间的1/3。

2.4 并行计算

组表对数据分段存储的特点，能够使并行计算非常方便。来看一个例子：计算卖家销售总额：

	A
1	=file("订单表.ctx").create().cursor@m(;;8)
2	=file("订单明细表.ctx").create().cursor(;;A1)
3	=joinx(A1:订单,订单编号;A2:明细 ,订单编号)
4	=A3.groups(订单.卖家编号 :卖家编号; sum(明细.金额):总销售额 )

A1得到订单表的多路游标，这里的路数是8，是根据实际情况选定的；

A2得到订单明细表的多路游标，这个游标是根据A1同步分段的；

A3使用joinx进行归并，得到游标；

A4对多路游标进行分组汇总。

两个组表进行同步分段很方便，而集文件的同步分段就要麻烦很多。

 

3 综合案例

上一篇使用过一个综合案例，外键表、同维表、主子表这几种关联类型一起出现，接下来看看如何使用组表实现这个计算。

3.1 表结构和查询目标

某电商平台中和订单编号这个字段相关的有6个表，主要表结构如下：

订单表	订单明细表	订单优惠表	订单发货表	订单支付表	订单评价表
订单编号	订单编号	订单编号	订单编号	订单编号	订单编号
用户编号	商品编号	优惠类型	快递编码	支付渠道	评分
卖家编号	数量	优惠金额		支付时间	评论时间
下单时间	金额			是否分期	评价
订单状态
	1:N	1:N	1:1	1:1	1:1

他们都靠订单编号字段进行关联，下面是订单表和另外5个表的对应关系：

用户信息表	用户地址信息表
用户编号	用户编号
用户名	省
手机	市
注册时间	区县
VIP级别	地址
	1:1

用户表和用户地址表，这两个表是按照用户编号字段1对1的关系，这是同维表情况。

商品信息表	类别信息表
商品编号	类别编号
名称	大类名称
类别编号	二级名称
厂商编号
	1:1

商品信息表和类别信息表是通过类别编码进行关联，这是外键表的情况。

卖家信息表

卖家编号

开户行

联系

名称

信用级

最后还有一个卖家信息表。这里一共有11个表，假设要做这样一个查询：现在想知道江浙沪三省的VIP用户在2018年内从5星级卖家那里购买的所有电脑类商品的详情，并且要求只统计那些优惠总金额大于100元、用户评分4分以上的使用邮政配送的订单，而且这些订单不能是分期付款的。

3.2 分析关联类型

计算的步骤跟上一篇几乎一样，首先对这个查询进行拆分，得到以下几个子步骤：

P1=对用户表、用户地址表关联，得到江浙沪三省VIP用户的用户编号，这是同维表情况；

P2=卖家信息表取游标，条件是信用级别=5，得到卖家编码；

P3=对订单优惠表按照订单编号分组，按条件（优惠总金额>=100元）过滤；

P4=订单发货表取游标，条件是快递编码=1（邮政快递编码）；

P5=订单支付表取游标，条件是是否分期=false；

P6=订单评价表取游标，条件是评分>=4；

P7=商品信息表和类别信息表用类别编码做外键关联，用条件（大类=电脑）过滤；

P8=订单明细表通过商品编号字段对P7做外键关联；

P9=订单表依次对P1、P2做外键关联；

这时P3、P4、P5、P6、P8、P9这几个子查询都是同维或者主子表的关系，对它们通过订单编码字段做有序归并，就得到了需要查询的结果。

3.3 查询实现

用户信息表很大，但查询目标是VIP级别的用户，符合VIP这个条件的用户并不多，进行过滤后就可以装入内存，所以P1子查询可以全部装入内存；同样，用户地址信息表作为用户信息表的同维表也很大，但属于江浙沪三省的用户并不多，经过过滤后可以全部导入内存。把这两个同维表关联后，然后再完成订单表的关联计算，来看看这个子查询的写法：

	A
1	=file("用户信息表.ctx ").create().cursor(用户编号;VIP级别>=1)
2	=file("用户地址信息表.ctx").create().cursor(用户编号;省=="江苏"||省=="浙江"||省=="上海")
3	=joinx(A1:用户信息,用户编号;A2,用户编号).new(用户信息.用户编号:用户编号).fetch()
4	=file("订单表.ctx").create().cursor(订单编号,用户编号,卖家编号;year(下单时间)==2018)
5	=A4.switch@i(用户编号,A3:用户编号)
6	=A5.new(订单编号.订单编号:订单编号, 订单编号.卖家编号:卖家编号,用户编号.用户编号:用户编号).fetch()
7	return A6

A1，得到用户信息表的游标，并按条件过滤；

A2，得到用户地址信息表的游标，并按条件过滤；

A3，对A1、A2按照用户编号字段进行有序归并，返回的结果只取用户编号；

A4，得到订单表的游标，并按条件过滤；

A5，把A4和A3做外键关联；

A6，返回结果只取订单编号、卖家编号和用户编号字段；

A7，返回执行结果；

把这个脚本保存为P9.dfx。

 

接下来实现商品信息表和类别信息表的关联。类别信息表是商品信息表的外键，这个表很大无法装入内存。但是大类是电脑的类别信息就不多了，所以用大类等于电脑这个条件先过滤一下后就可以装入内存。下面是个子查询，把大类是电脑的所有商品的编码全部导入内存：

	A
1	=file("类别信息表.ctx ").create().cursor(类别编号;大类名称=="电脑").fetch()
2	=file("商品信息表.ctx ").create().cursor(商品编号,类别编号)
3	=A2.switch@i(商品编号,A1:商品编号)
4	=A3.new(商品编号).fetch()
5	return A4

A1，得到类别信息表的数据，并按条件过滤后取出；

A2，得到商品信息表游标，并按条件过滤；

A3，把A2的商品编号字段替换为A1的对应记录；

A4，结果只取商品编号字段；

A5，返回执行结果；

这个脚本保存为P7.dfx。

 

上面是两个子查询的处理，整个查询的实现是这样：

	A
1	=file("订单优惠表.ctx").create().cursor(订单编号,优惠金额).group(订单编号;sum(优惠金额):优惠总额).select(优惠总额>=100)
2	=file("订单发货表.ctx").create().cursor(订单编号;快递编码==1)
3	=file("订单支付表.ctx").create().cursor(订单编号;是否分期==false)
4	=file("订单评价表.ctx").create().cursor(订单编号;评分>=4)
5	=file("卖家信息表.ctx").create().cursor().fetch()
6	=call("P9.dfx")
7	=A6.switch@i(卖家编号,A5:#).select(卖家编号.信用级==5).sort(订单编号).cursor()
8	=call("P7.dfx")
9	=file("订单明细表.ctx").create().cursor()
10	=A9.switch@i(商品编号,A8:商品编号)
11	=joinx(A7:订单,订单编号; A10:明细,订单编号; A1,订单编号;A2,订单编号;A3,订单编号;A4,订单编号)

A1，得到订单优惠表游标；

A2，得到订单发货表游标；

A3，得到订单支付表游标；

A4，得到订单评价表游标；

A5，得到卖家信息表数据（这里认为卖家信息表的数据可以导入内存）；

A6，调用P9.dfx；

A7，把A6的结果的卖家编号替换成卖家信息表里的对应记录，按条件（信用级=5）进行过滤，并排序；

A8，调用P7.dfx，得到大类是电脑的所有商品的编码；

A9，得到订单明细表游标；

A10，把订单明细表的商品编号替换成A8结果里的对应记录；

A11，对A7、A10、A1、A2、A3、A4进行有序归并；

3.4 查询技巧

技巧一：使用组表游标时只取出用到的字段，用不到的一律不取出。这样的做的好处是可以充分利用组表的列式存储特点，减少从硬盘读取的数据量。

技巧二：对于维字段的查询条件，尽量使用组表游标来完成条件过滤。组表对维字段的过滤效率很高，这一点对性能的提升往往会起到关键作用。

 

总结

组表对性能的提升，很多时候都是无形的，即使是一个最简单的查询，使用组表也要比集文件要快很多，而且不仅提高了性能，使用起来也很方便。