openGauss学习笔记-245 openGauss性能调优-SQL调优-典型SQL调优点-算子级调优245.1 算子级调优245.1.1 算子级调优介绍245.1.2 算子级调优示例
openGauss学习笔记-245 openGauss性能调优-SQL调优-典型SQL调优点-算子级调优
SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。
245.1 算子级调优
245.1.1 算子级调优介绍
一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。
如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。
245.1.2 算子级调优示例
示例1：基表扫描时，对于点查或者范围扫描等过滤大量数据的查询，如果使用SeqScan全表扫描会比较耗时，可以在条件列上建立索引选择IndexScan进行索引扫描提升扫描效率。
openGauss=# explain (analyze on, costs off) select * from store_sales where ss_sold_date_sk = 2450944;
id | operation | A-time | A-rows | Peak Memory | A-width
----+--------------------------------+---------------------+--------+--------------+---------
1 | -> Streaming (type: GATHER) | 3666.020 | 3360 | 195KB |
2 | -> Seq Scan on store_sales | [3594.611,3594.611] | 3360 | [34KB, 34KB] |
(2 rows)
Predicate Information (identified by plan id)
-----------------------------------------------
2 --Seq Scan on store_sales
Filter: (ss_sold_date_sk = 2450944)
Rows Removed by Filter: 4968936
openGauss=# create index idx on store_sales_row(ss_sold_date_sk);
CREATE INDEX
openGauss=# explain (analyze on, costs off) select * from store_sales_row where ss_sold_date_sk = 2450944;
id | operation | A-time | A-rows | Peak Memory | A-width
----+------------------------------------------------+-----------------+--------+--------------+----------
1 | -> Streaming (type: GATHER) | 81.524 | 3360 | 195KB |
2 | -> Index Scan using idx on store_sales_row | [13.352,13.352] | 3360 | [34KB, 34KB] |
(2 rows)
上述例子中，全表扫描返回3360条数据，过滤掉大量数据，在ss_sold_date_sk列上建立索引后，使用IndexScan扫描效率显著提高，从3.6秒提升到13毫秒。
示例2： 如果从执行计划中看，两表join选择了NestLoop，而实际行数比较大时，NestLoop Join可能执行比较慢。如下的例子中NestLoop耗时181秒，如果设置参数enable_mergejoin=off关掉Merge Join，同时设置参数enable_nestloop=off关掉NestLoop，让优化器选择HashJoin，则Join耗时提升至200多毫秒。
示例3：通常情况下Agg选择HashAgg性能较好，如果大结果集选择了Sort+GroupAgg，则需要设置enable_sort=off，HashAgg耗时明显优于Sort+GroupAgg。
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