PolarDB之后，PawSQL如何进一步优化相关标量子查询？

本文主要是介绍PolarDB之后，PawSQL如何进一步优化相关标量子查询？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在数据分析领域里，相关标量子查询无疑是一把双刃剑：它功能强大，能解决许多复杂问题，同时又因其复杂性给数据库优化器带来了不小的挑战。当前，只有像Oracle这样的商业数据库巨头在这方面做得相对出色[1]，在国产数据库领域，也只有PolarDB对其提供了一定的支持[2]。

除了PolarDB，领先的SQL优化引擎PawSQL也提供了对相关标量子查询进行基于成本的重写优化；此外，PawSQL还会合并查询中的多个类似标量子查询，从而进一步提升标量子查询优化的性能。

🌟 相关标量子查询

在SQL的世界里，相关标量子查询（Correlated Scalar Subquery）是一种强大的工具，它允许子查询依赖于外部查询的列值。这与那些独立于外部查询的非相关标量子查询形成鲜明对比。相关标量子查询通过引用外部查询中的列，为每一行数据计算子查询的结果。

示例：

SELECT employee_name
FROM employees e
WHERE salary > (SELECT AVG(salary)FROM employeesWHERE department_id = e.department_id);

在这个例子中，子查询计算每个部门的平均薪资，并与主查询中的salary进行比较，展示了相关标量子查询的强大功能。

🏎️ 性能挑战：数据库优化器的视角

相关标量子查询虽然强大，但也给数据库优化器带来了不小的挑战：

重复计算：在大数据集上，子查询可能会被重复计算，影响性能。
高计算开销：复杂的计算，如聚合函数，可能导致查询性能下降。
查询重写难题：将标量子查询转换为连接操作或其他形式并不总是容易的。
数据依赖性：优化效果依赖于数据分布和表结构，需要优化器灵活应对。

对于相关标量子查询，解关联后的性能并不总是优于关联子查询，所以仅仅依靠启发式算法的重写无法完成性能优化的目标，需要使用基于代价的重写优化策略。目前，只有少数数据库如Oracle[1]和PolarDB[2]实现了这些高级优化技术。

🚀PawSQL：相关标量子查询优化的新境界

PawSQL优化引擎通过以下方式优化相关标量子查询：

基于代价的重写：支持条件和选择列中的标量子查询重写优化。
合并重写：合并多个结构相似的标量子查询，减少计算量。

🎯 案例

1. 原始查询：原查询使用了两个相关标量子查询，分别计算每个客户在特定日期的订单总价和订单数量。这种结构通常效率较低，因为需要为每个客户重复执行两个子查询。

SELECT c_custkey,(SELECT SUM(o_totalprice)FROM ORDERSWHERE o_custkey = c_custkey AND o_orderdate = '2020-04-16') AS total,(SELECT COUNT(*)FROM ORDERSWHERE o_custkey = c_custkey AND o_orderdate = '2020-04-16') AS cnt
FROM CUSTOMER

2. 重写后的查询：PawSQL优化引擎将两个相关子查询合并为一个派生表（derived table），然后通过外连接（left outer join）与主查询关联。

SELECT /*QB_1*/ c_custkey, SUM_ AS total, count_ AS cnt
FROM CUSTOMER LEFT OUTER JOIN (SELECT o_custkey, SUM(o_totalprice) AS SUM_, COUNT(*) AS count_FROM ORDERSWHERE o_orderdate = '2020-04-16'GROUP BY o_custkey) AS SQ ON o_custkey = c_custkey

3. 执行计划改进:

通过预先聚合 orders 表的数据，大大减少了需要处理的数据量
消除了重复的子查询执行，将两个子查询合并为一个
使用哈希连接来高效地关联 customer 和聚合后的 orders 数据

4. 性能提升：从执行计划可以看到，优化后，性能提升了1131.26%！

🌟总结

这个优化案例展示了PawSQL对于相关标量子查询重写技术的有效性。通过将多个相关子查询合并为一个派生表，并使用外连接，优化器能够显著减少重复计算和数据访问。通过PawSQL，您可以在MySQL、PostgreSQL、openGauss等数据库上，体验Oracle般的重写优化能力。

🌐 关于PawSQL

PawSQL专注于数据库性能优化自动化和智能化，提供的解决方案覆盖SQL开发、测试、运维的整个流程，广泛支持MySQL、PostgreSQL、OpenGauss、Oracle等主流商用和开源数据库，以及openGauss，人大金仓、达梦等国产数据库，为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案；有效解决了数据库SQL性能及质量问题，提升了数据库系统的稳定性、应用性能和基础设施利用率，为企业节省了大量的运维成本和时间投入。

PawSQL产品家族

PawSQL优化平台 - 面向应用开发者，只需三步即可智能优化SQL性能。该平台提供丰富的查询重写功能、智能索引推荐以及自动化性能验证,通过语义等价转换和执行计划分析,最大限度提升SQL执行效率。
PawSQL审核平台 - 面向DevOps管控人员，集成完备的审核规则集，能覆盖数据定义语言(DDL)、数据操作语言(DML)、数据查询语言(DQL)等各种SQL语法，审核准确率高达95%，有效提升SQL代码质量。
PawSQL巡检平台 - 面向数据库运维人员，具备自动化采集和分析慢查询的能力，并提供专业的SQL优化建议。同时支持对数据库对象如表、索引等进行审核巡检，及时发现并规避潜在风险。