从Hash Join的执行计划的细节中能看到点啥

从Hash Join的执行计划的细节中能看到点啥

​HASH JOIN是大数据量表连接中最为常用的方式，与最为常用的NESTED LOOP相比，其应用场景不同。对于两张表的连接，NESTED LOOP适合于类似查电话号码的应用场景，如果领导给你一张清单，让你去查一下几家企业的电话号码，那么你要做的是找到一本电话号码本，根据公司名称的索引，挨个查一遍，很快就可以完成了。这种方式就是著名的NESTED LOOP，通过数个快速的循环，完成两个行源的关联操作（待查清单，电话号码簿）。

如果这个任务改一下，领导给你的清单上有几万家企业，那么我们还这么一条条的去查，那不傻了。这时候，就不适合用NESTED LOOP循环了，HASH JOIN是比较快速的解决方法。很多SQL的执行计划出现错误，有很大一部分就是选择错误使用了NESTED LOOP和HASH JOIN。因此现在一些CBO的优化器中，都有针对NESTED LOOP和HASH JOIN的主动纠偏技术。*** 19C的可调节执行计划主要就是在执行NESTED LOOP的过程中一旦发现循环数量超出评估预期，则可以动态改为HASH JOIN。

刚开始就有点扯远了，今天我们的重点不是讨论NL和HASH JOIN的差异，而是带大家看看PG数据库的HASH JOIN执行计划中的一些容易被忽略的点，在查看执行计划的时候，如果能够比较好的抓住这些关注点，对于SQL优化来说很有帮助。

可能有朋友要说了，反正都是HASH JOIN,执行计划都差不多，有啥可看的。那么我们来看看上面的执行计划里的红框里的内容吧，Batches :32,这个是啥意思？如果你以前是*** DBA，那么优化排序、one-pass 排序，multi-pass排序的概念应该还有印象吧。当需要做排序或者HASH TABLE的数据量太大，超出了SORT AREA SIZE的限制，那么这次排序/HASH join就无法一次完成，必须切分为多个分区，一个个的完成。在PG的HASH JOIN里，就是把HASH JOIN切分为多个BATCHES。因为某个BATCH完成后需要暂存在临时文件中，因此遇到这种情况我们一般都可以看到temp written这个内容，这部分内容我也用红框标注出来了。

这种排序区不足导致的问题会带来什么样的性能问题呢？我们来看这个例子，BATCHES：1,也就是无需通过分区完成，此时使用了4540KB的WORK_MEM。实际上我给大家演示这个案例的时候，第一个例子用了256KB的work_mem设置，当然无法满足4M多的内存需求了。而第二个例子我使用了一个极大的work_mem(256MB),当然实际上的内存使用以执行计划中的为准。一次性在内存中完成HASH JOIN的好处是什么呢?当然是执行效率，我们可以看出第二个执行只用了90毫秒，而分裂为32个BATCH的执行花了239毫秒。

看到这里可能有朋友要说了，既然效果那么好，那么我们把WORK_MEM参数设的足够大不就行了。实际上设置过大的WORK_MEM也是存在隐患的。如果我们的物理内存不是很大，那么设置过大的WORK_MEM可能导致极端情况下，物理内存过度消耗而导致更严重的问题。

WORK_MEM参数是可会话级动态设置的，如果我们的某些要做大型排序或者HASH JOIN的SQL能够在应用层面做设置，执行大型SQL的时候设置一个较大的值，SQL执行完毕RESET一下参数，这样WORK_MEM的使用效率是最高的。否则我们为了满足大型SQL的需求，就需要设置一个做大值。当然虽然我们设置了WORK_MEM并不一定就会消耗那么多的内存，不过活跃会话数*WORK_MEM这个数字还是需要关注的，确保我们的物理内存有那么多的空闲可用（参考可用内存，而不是FREE内存）是十分必要的。如果我们不确定系统最大的内存使用量，并且物理内存比较紧张，那么设置大一点的SWAP是十分必要的，在极端情况下可以确保系统不会因为OOM而出大问题。

上面的这个执行计划也是我们经常看到的，PG数据库支持并行HASH JOIN，并且默认是打开的。如果我们的系统中的CPU资源是充足的，那么enable_parallel_hash参数确保打开状态就行了。并行HASH JOIN可以通过过parallel seq scan和parallel hash join两种机制来进一步提高HASH JOIN的性能。我们可以看到，通过并发，这个SQL的执行效率进一步的提升了。

不过任何事情都是有利有弊，如果你的服务器的CPU资源十分紧张，那么过多的并行HASH JOIN可能会导致你的CPU资源经常出现不足，引发其他问题。如果存在这种情况，那么关闭并行HASH JOIN，让每个HASH JOIN变得略微慢一点，但是确保CPU资源不过载，也是一种策略。​

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