聊聊国产数据库迁移中的表连接性能问题

聊聊国产数据库迁移中的表连接性能问题

​最近很多朋友都在搞信创数据库迁移，从***迁移到国产或者开源数据库后，最大的抱怨就是性能下降太厉害，这好像和一些厂商宣称的性能不太符合。不过有时候问题也不像一些抱怨那么严重。大多数遇到性能下降的问题都是执行计划的问题，都是可以解决的，不过也有一些在***上执行计划很好的SQL，迁移到了国产数据库或者开源数据库上后，怎么调整都调不好。在开始搞信创数据库后，SQL优化将成为一件大事情。

实际上SQL最容易出问题的地方还是表连接，单表的访问，哪怕走错了索引，SQL跑的慢点了，影响还没那么严重。表连接的执行计划出问题了，可能在***上秒出的SQL，几个小时都跑不出来。这两天写了一些云山雾罩的文章，今天就写点轻松的，和大家聊聊表连接。表连接有很多种，内连接、左外连接、右外连接、全外连接、半连接（SEMI JOIN）、ANTI JOIN等。把这些连接搞清楚，把这些连接采用的连接模式搞准确，那么SQL跑起来也不至于那么让人沮丧了。

为了更好的解释今天的内容，我首先创建了两张测试表。我们今天的测试是在一个PG 12.3内核的数据库上进行。首先我们创建两张测试表，然后我们再来看看各种表连接的情况。

内连接是最常用的一种，是取两表的交集数据。典型的语法是：SELECT  count(*) FROM join1 j1 INNER JOIN join2 j2 ON j1.id = j2.id;。

如果对两张表不加筛选条件，对上万条数据的JOIN，最佳的执行方式是HASH JION。从执行计划上也可以看出这一点。Inner join的等价SQL是：SELECT  count(*) FROM join1 j1,join2 j2 where j1.id = j2.id;

如果我们把这条语句稍微改一下，改成SELECT  count(*) FROM join1 j1,join2 j2 where j1.id <> j2.id;我们会发现这条语句的执行效率下降的很厉害，从8.3毫秒变为将近40秒了。从执行计划上看，没有使用HASH JOIN，而是使用了性能较差的NESTED LOOP。如果在某个国产数据库中因为这种情况存在无法使用HASH JOIN引发应用性能问题，在语义等价的情况下，看看是否能够使用NOT IN或者NOT EXISTS来改写，参考下面的例子。

左外连接返回的结果是整个左行源加上二者交集的部分。典型的SQL是SELECT  count(*) FROM join1 j1 LEFT JOIN join2 j2 ON j1.id = j2.id;

不过我们从执行计划上看，这条SQL并没有选择left join的执行计划，而是选择了以JION2表为驱动表的右外连接。优化器认为这个执行计划效率更高。

右外连接和左外连接类似：SELECT  count(*) FROM join2 j1 RIGHT JOIN join2 j2 ON j1.id = j2.id;

和上面的例子类似，优化器认为改为左外连接效果更好。

半连接SEMI JOIN和LEFT JOIN是SQL语句中两种不同的连接类型，SEMI JOIN，该语句只返回左表中包含右表中的行，并且仅返回一次。而LEFT JOIN返回左表的所有行，如果右表中没有匹配的行，则返回NULL值。其典型的SQL是：SELECT  count(*) FROM join1 j1 where exists  (SELECT id FROM join2 j2 WHERE j1.id = j2.id);

ANTI JOIN是排除右表的数据。典型SQL是：

SELECT  count(*) FROM join1 j1 where not exists  (SELECT id FROM join2 j2  WHERE j1.id = j2.id);

还有一些连接模式，比如全外连接等，我们今天就不做讨论了。最后再给大家介绍一个从***数据库迁移到国产开源数据库上最容易出性能问题的SQL：select j1.* from join1 j1,join2 j2 where j1.id=j2.id or j1.id=100;。

这条SQL的特点是在条件里出现了Or条件，在***中这条SQL的执行效率是没问题的，不过在很多国产、开源数据库中性能就出问题了。遇到这种情况，改写SQL是最终解决方法。如果在等价的情况下，我们可以用union来改写这条SQL。

select j1.* from join1 j1,join2 j2 where j1.id=j2.idunionselect j1.* from join1 j1 where j1.id=100;

今天早上写了一半有客户过来，下午又要开始出差了，今天就先写到这里吧。有些问题只是提出来了，并没有做深入的分析，只是给大家提了一个思考的方向，如果有兴趣的朋友可以再去深入分析一下。解决了这些问题，国产数据库替代的工作就会顺利很多。​

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