SQL优化技巧 - SAT-TC重写优化

2024年1月15日 · 阅读需 5 分钟

PawSQL Team

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定义

SAT-TC(Satisfiability-Transitive Closure) 重写优化会分析一组谓词，并试图判断:

谓词间是否存在矛盾(例如 c_custkey=1 AND c_custkey=0),或者
是否可以从谓词集中推断出新的谓词(例如 c_custkey=1 AND c_custkey=o_custkey 意味着 o_custkey=1)。
谓词是否可以简化(例如 c_custkey <> c_custkey or c_name = 'b' 可以简化为 c_name = 'b')

SAT优化与TC优化是两个联系紧密且相互作用的优化方法，他们常在一起被使用。

收益

数据库避免了不必要的谓词评估
为数据库优化器的规划提供额外的候选路径
可以其他重写优化规则
为PawSQL的索引推荐提供更多候选列

传递闭包（Transitive Closure）优化

传递闭包优化指的是从谓词集中推断出新的谓词，从而可以在执行计划生成的时候生成更优的执行计划。

传递闭包优化示例

原查询

select o_custkey as cust_no, l_extendedprice * (1 - l_discount)  
from orders, lineitem
where l_orderkey = o_orderkey
and l_orderkey = 'ORD1234';

重写后查询

select o_custkey as cust_no, l_extendedprice * (1 - l_discount)
from orders, lineitem
where l_orderkey = o_orderkey
and l_orderkey = 'ORD1234' 
and o_orderkey = 'ORD1234';

PawSQL支持的TC优化包括：

等值过滤条件推导 ( t1.c = t2.c and t1.c = 1 推导出新的条件 t2.c = 1)。
等值关联条件的推导 ( t1.c = t2.c AND t2.c = t3.c推导出新的条件 t3.c = t1.c)。
范围条件推导 ( t1.c = t2.c and t1.c > 1 推导出新的条件 t2.c > 1)。
IN值条件推导 ( t1.c = t2.c and t1.c IN (1, 2) 推导出新的条件 t2.c IN (1,2))。

Satisfiability(SAT)优化

Satisfiability优化对查询条件进行逻辑演算简化，分析条件表达式是否存在矛盾或重叠，移除冗余和不可能成立的条件，用简化后的表达式替换原条件。

Satisfiability示例:

原查询

select c.c_name FROM customer c where c.c_name = 'John' and c.c_name = 'Jessey'

重写后查询

select c.c_name from customer as c where 1 = 0

PawSQL支持的SAT优化包括

表定义中的约束	原始谓词	简化后谓词
	T.C =、>=、<= T.C	T.C IS NOT NULL
	T.C <>、>、< T.C	1= 0
	（1 = 0）AND Condition	1= 0
	（1 = 0）OR Condition	Condition
	（1 = 1）AND Condition	Condition
	（1 = 1）OR Condition	1 = 1
T.C 不可以为NULL	T.C IS NULL	1= 0
T.C 可以为NULL	T.C IS NULL AND T.C opr 'a'	1 = 0
T.C 可以为NULL	T.C IS NOT NULL AND T.C opr 'a'	T.C = 'a'
T.C 可以为NULL	T.C IS NOT NULL or T.C opr 'a'	T.C IS NOT NULL
T.C 不可以为NULL	T.C IS NULL or T.C opr 'a'	T.C opr 'a'
T.C 不可以为NULL	T.C IS NOT NULL or T.C opr 'a'	1 = 1

其中：

Condition为任意条件

T.C opr 'constant'为任意NULL拒绝条件，opr可以为 =，>, >=, <, <=，IN, between等操作符

T.C 为数据库中表T的C列.

关于PawSQL

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