转载自GBASE南大通用官方社区：https://www.gbase.cn/community/post/3753

2024年5月的某天早上，客户发来如下的问候：

南大通用GBase 8c的DBA们，早上好，项目遇到一个SQL查询的问题，想要请教下，当一个SQL的select部分存在函数时，是否是先用函数计算结果，再计算where条件的结果？

其实这个问题本身问的有些模糊，但客户马上又补充道：

目前有个SQL，在有函数，和没有函数的情况下，查询速度差异巨大，有函数执行要9秒钟，没有函数的时候0.05秒就执行完了。但之前在Oracle下执行是很快的。

南大通用GBase 8c在分布式形态部署下，既有强大的并行处理能力，又可以保证分布式事务的实时一致性，通常情况下都能够达到比Oracle等传统集中式数据库更快的性能。

那么……

先看看具体SQL——

SELECT
	compare_date ( '2024-05-23 17:32:01', T.START_TIME ) AS START_TIME1,
	compare_date ( '2024-05-23 17:32:01', T.END_TIME ) AS END_TIME1 
FROM
	(
	SELECT
		acc.res_id,
		authz.START_TIME,
		authz.END_TIME,
		authz.FOREVER_TIME AS FOREVER_TIME1 
	FROM
		u_oper_authz authz
		INNER JOIN u_res_account acc ON authz.target_id = acc.ID 
	WHERE
		authz.auth_type = 'resAccount' 
		AND authz.user_id = '673487257655296' 
		AND authz.tenant = 'fe0307d50b584aacbe283cc9600419d7' 
		AND authz.LOGIC_DELETE = '0' 
	AND acc.LOGIC_DELETE = '0' 
	) T

经过几轮对话，客户的疑问其实在于compare_date ( '2024-05-23 17:32:01', T.START_TIME ) 这个函数，如果只查询T.START_TIME和T.END_TIME速度很快，但如果带上compare_date 函数就很慢。

而且在Oracle下执行没有问题，为什么迁移到分布式架构的南大通用GBase 8c上就会有问题呢？

其实经验丰富的8c DBA们看到这里已经可以判断出问题所在了，但这的确又是函数从Oracle这类传统集中式架构数据库中迁移到南大通用GBase 8c分布式形态时的常见问题。

再看看执行计划——

有函数时
Hash Join  (cost=107938.71..166726.88 rows=1037 width=38)
 Hash Cond: ((authz.target_id)::text = (acc.id)::text)
 ->  Data Node Scan on u_oper_authz "_REMOTE_TABLE_QUERY_"  (cost=0.00..0.00 rows=1000 width=71)
       Node/s: All datanodes
       ->  Index Scan using idx_uoperauthz_userid on u_oper_authz authz  (cost=0.00..257.80 rows=117 width=71)
             Index Cond: ((user_id)::text = '673487257655296'::text)
             Filter: (((auth_type)::text = 'resAccount'::text) AND ((tenant)::text = 'fe0307d50b584aacbe283cc9600419d7'::text) AND ((logic_delete)::text = '0'::text))
 ->  Hash  (cost=0.00..0.00 rows=1000 width=33)
       ->  Data Node Scan on u_res_account "_REMOTE_TABLE_QUERY_"  (cost=0.00..0.00 rows=1000 width=33)
             Node/s: All datanodes
             ->  Seq Scan on u_res_account acc  (cost=0.00..85746.60 rows=1321708 width=33)
                   Filter: ((logic_delete)::text = '0'::text)

没有函数时
Streaming(type: GATHER)  (cost=0.00..444.62 rows=173 width=72)
  Spawn on: All datanodes
  ->  Nested Loop  (cost=0.00..440.67 rows=1037 width=72)
        ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)  (cost=0.00..273.37 rows=720 width=72)
              Spawn on: All datanodes
              ->  Index Scan using idx_uoperauthz_userid on u_oper_authz authz  (cost=0.00..263.47 rows=720 width=72)
                    Index Cond: ((user_id)::text = '673487257655296'::text)
                    Filter: (((auth_type)::text = 'resAccount'::text) AND ((tenant)::text = 'fe0307d50b584aacbe283cc9600419d7'::text) AND ((logic_delete)::text = '0'::text))
        ->  Index Scan using u_res_account_pkey on u_res_account acc  (cost=0.00..1.38 rows=1 width=66)
              Index Cond: ((id)::text = (authz.target_id)::text)
              Filter: ((logic_delete)::text = '0'::text)

可以看到，在没有函数时，执行计划走的是Stream。

这里就需要再插播一下南大通用GBase 8c分布式形态下的部署架构了

分布式形态的GBase 8c

GBase 8c数据库分布式形态采用share nothing的分布式架构，计算节点和存储节点分离，节点间通过高速网络进行通信，所有节点都有主从互备，确保系统的高可用性。由于没有资源共享，增加节点就可以线性地扩展集群的存储能力和计算能力，满足业务规模增长的要求。

GBase 8c支持SQL透传、SQL 下推、执行计划下推、数据上拉多种分布式查询执行方式，可根据实际的SQL命令自动选择最高效的执行方式，从而提高了分布式查询的执行效率。

问题根因

所以这次问题的真正原因，在于compare_date这个函数影响了该SQL的下推，并没有把该函数下推到DN节点去并行执行，而是把所有数据上拉到CN节点统一执行，最终造成了执行时间上近200倍的差距。

算子下推是GBase 8c关键技术之一，可以把各种复杂的SQL进行下推执行，最小化数据移动，这是相对于基于分库分表的中间件方案的核心优势。

最后看看这个“罪魁祸首”函数——

compare_date函数定义

CREATE OR REPLACE FUNCTION public.compare_date(s_date character varying, t_date character varying)
 RETURNS integer
 LANGUAGE plpgsql
 NOT FENCED NOT SHIPPABLE
AS $function$

BEGIN

 IF(to_timestamp(trim(s_date),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') > to_timestamp(trim(t_date),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) then

    RETURN 1;

ELSE RETURN - 1;

END IF;

EXCEPTION
   WHEN others THEN RETURN - 2;
END;
$function$;

这里最关键的是第4行的 NOT SHIPPABLE

在GBase 8c中，使用SHIPPABLE和NOT SHIPPABLE来表示该函数是否可以下推到DN上执行，当前函数中使用的 NOT SHIPPABLE，意味着不允许下推到DN节点去并行处理，而是要把所有DN节点上的数据汇总拉到CN节点后，再在CN节点对全部数据进行函数运算操作。显然无论计算资源还是网络传输方面都需要有相应的投入。

而SHIPPABLE则可以将函数下推到DN上执行，可以实现并行处理，同时由于全量数据已经分散到多个DN节点上，因此并行处理的结果集更小，从而达到近200倍的性能提升。

一个函数是否允许下推，就要看函数具体的业务逻辑是否必须要在全量数据集上运算。对于本问题中的函数，本意是单独对每一个值进行日期比较的计算，并不涉及聚合操作，因此完全可以去掉NOT，改为SHIPABLE，从而将函数计算下推到DN节点执行。

问题解决

改为SHIPPABLE后，客户再次执行，可以看到右下角运行时间为 0.054s，基本与不用函数时间一致，可见函数已经下推，且函数实际执行耗时也并不高。

欢迎大家多多试用性能强大，又支持强一致性分布式事务的南大通用GBase 8c~~