"一、 SQL 及分析查询SQL语句如下： select 100.00 * sum( case when p_type like 'PROMO%' then l_extendedprice * .."

sjr 北京
乾学院 32 号会员
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用 TPCH 练习性能优化 Q14

计算＆AI

一、 SQL及分析

查询SQL语句如下：

select
    100.00 * sum(
        case when p_type like 'PROMO%' then l_extendedprice * (1 - l_discount)
            else 0 end)
        / sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) ) as promo_revenue
from
    lineitem,
    part
where
    l_partkey = p_partkey
    and l_shipdate >= date '1995-04-01'
    and l_shipdate < date '1995-04-01' + interval '1' month;

这是2表关联过滤后的聚合运算。

二、 SPL实现

这是一个常规的连接后求和查询，充分利用并行即可。

	A
1	=now()
2	1995-4-1
3	=elapse@m(A2,1)
4	=file("part.ctx").open().cursor@m(P_PARTKEY,P_TYPE).fetch().keys@i(P_PARTKEY)
5	=file("lineitem.ctx").open().cursor@m(L_PARTKEY,L_EXTENDEDPRICE,L_DISCOUNT;L_SHIPDATE>=A2 &&L_SHIPDATE<A3,L_PARTKEY:A4)
6	=A5.run(L_EXTENDEDPRICE*=(1-L_DISCOUNT),L_DISCOUNT=if(pos@h(L_PARTKEY.P_TYPE,"PROMO"),L_EXTENDEDPRICE,0))
7	=A6.total(sum(L_DISCOUNT),sum(L_EXTENDEDPRICE))
8	=100.00*A7(1)/A7(2)
9	=interval@ms(A1,now())

三、进一步优化

1. 优化方法

本例中要使用Q1中介绍的日期整数化优化方法，lineitem中的L_SHIPDATE已在Q1中转换过了。还要使用Q2中介绍的维表主键序号化方法，lineitem中的L_PARTKEY都已在之前的例子中转换过了，part中的P_PARTKEY虽然也已经转换过，但是因为其中的P_TYPE也被转化成整数了，而本例中不需要转化P_TYPE，所以重新生成part组表。

2. 数据转换代码

2.1 part转换

	A
1	=file("part.ctx").open().cursor().fetch()
2	=A1.run(P_PARTKEY=#)
3	=file("part_14.ctx").create(#P_PARTKEY, P_NAME,P_MFGR, P_BRAND, P_TYPE, P_SIZE, P_CONTAINER, P_RETAILPRICE, P_COMMENT)
4	>A3.append(A2.cursor())

2.2 lineitem转换

复制lineitem_13.ctx重命名为lineitem_14.ctx。

3. 数据转换后的计算代码

维表需要预加载，加载代码如下：

	A
1	>env(part, file("part_14.ctx").open().import())

在查询计算之前，需要先运行预加载代码，将小维表读入内存。

计算代码：

	A
1	=now()
2	1995-4-1
3	=days@o(elapse@m(A2,1))
4	=days@o(A2)
5	=part.@m(pos@h(P_TYPE,"PROMO"))
6	=file("lineitem_14.ctx").open().cursor@m(L_PARTKEY,L_EXTENDEDPRICE,L_DISCOUNT;L_SHIPDATE>=A4 && L_SHIPDATE<A3)
7	=A6.run(L_EXTENDEDPRICE*=(1-L_DISCOUNT),L_DISCOUNT=if(A5(L_PARTKEY),L_EXTENDEDPRICE,0))
8	=A7.total(sum(L_DISCOUNT),sum(L_EXTENDEDPRICE))
9	=100.00*A8(1)/A8(2)
10	=interval@ms(A1,now())

四、使用企业版列式计算

1. 原始数据

	A
1	=now()
2	1995-4-1
3	=elapse@m(A2,1)
4	=file("part.ctx").open().cursor@mv(P_PARTKEY,P_TYPE).fetch().keys@i(P_PARTKEY)
5	=file("lineitem.ctx").open().cursor@mv(L_PARTKEY,L_EXTENDEDPRICE,L_DISCOUNT;L_SHIPDATE>=A2 && L_SHIPDATE<A3).join(L_PARTKEY,A4,P_TYPE)
6	=A5.derive@o(L_EXTENDEDPRICE*(1-L_DISCOUNT):dp,if(pos@h(P_TYPE,"PROMO"),dp,0.0):dp1)
7	=A6.total(sum(dp1),sum(dp))
8	=100.00*A7(1)/A7(2)
9	=interval@ms(A1,now())

2. 优化后数据