【范围关联】算法探讨
声明：文中观点为作者的个人观点、不代表官方、如需更多帮助，请联系Pivotal官方·转载必须注明出处
首先解释一下何为范围关联：关联条件是一个类似Between And的语句，了解Join的码农都很清楚，这种Join条件是无法走Hash Join算法路径的，
作为一个码农，如果你说你懂SQL而不清楚什么叫做Hash Join，建议你先去补充一些基础知识，不然接下来的内容你就没必要继续阅读了。
很容易理解为什么这种 Join条件无法走 Hash Join算法路径，因为 Hash算法要求数据必须能够映射到 Key Value模式，而范围值是不确定的，当然
就无从映射Key Value了。
在数据库中，Join算法无外乎Hash Join|Merge Join|Nestloop Join，从计算复杂度上来说只有Hash Join是线性的，也是多数情况下的最优选择，这
里不去讨论Hash Join与Merge Join之间的最优场景，在GP数据库中，绝大多数情况下都是Hash Join占优。因此，我们总是希望Table之间的Join
能够选择Hash Join这种优秀的匹配算法。下面的内容就展开讨论上面提到的无法走Hash Join的场景。
我第一次遇到这个问题，是在一次GP的POC中，用户为某曾经很牛的游戏公司，他们有一个IP信息表，大约1W条左右的数据，主要信息就是开始
IP段、终止IP段、所属地区，再有就是一张访问日志表，其中需要分析的信息就是IP地址，用户希望统计日志表中IP信息在各个地区的分布情况，
低级程序员自然的想法就是Ip_Addr Between Ip_Start And Ip_End(用户允许、且已经将IP类型翻译为数字类型)，用户告诉我，他们在Oracle
RAC中根本跑不出来，日志表每天的数据量其实也就5000W的数量级。为啥跑不出呢，先卖卖关子，来说说我的测试经过，我看到这个SQL的时
候没想太多，直接看了一下执行计划，我傻了，执行计划是一个Nestloop Join，再看Cost，我更傻了，一眼看不出数量级了，等于5000W的数
据要被扫描1W次，那就是5000Y记录的扫描量，当然，最初我并没打算帮他们换一个思路去解决这个问题，我们(主要是当值领导)希望，如果
半配DCA能够在几个小时内跑出来，我们就说GP可以做到，客户可能也就因此考虑购买GP。但是，任务扔到后台跑了快10个小时之后，仍然没
有结果，我觉得需要换个思路了。
最初我想把1W条数据缓存到C函数中去，在C函数中用静态数组存入排序后的IP范围数据，每条记录使用二分法进行查找匹配，但那时从没在GP中
写过C函数，当然，如你所知，GP的官方资料中也没有这方面的指导意见，而作为野鸡从业人员，我也无法获得GP的内部神秘资料，至于后来
我从PostgreSQL中学会了如何用C去实现这一想法，那已经是很久之后的事情了。于是我不得不换个思路，很显然，我想到了把IP配置表展开，
我发现IP配置表中只涵盖了2Y左右的IP地址(IPV4理论最大值也就4Y左右)，这个IP地址的展开，也是一个技巧，因为在GP中你不可能用循环去
做，于是我制作了一个从1到N的序列种子表，序列种子对IP段做几次关联分拆，当然，这个过程很快，经过测试，这一方案统计1天的日志数据
只需要10秒以内，而统计1个月的数据也就1分钟不到。我比较担心这个思路会毁掉那次测试的生意机会，就把情况和当时的领导细说了一遍，
领导认为，即便生意不成，也要彰显我们的技术能力。结果很显然，人家拿着我的方案回去Oracle RAC上继续玩下去了。这就是教训啊，你们
这些无良的买家，初次遇到这方面的问题，我苦苦思考了一天一夜才找到这个办法，就被你们无情的窃取，且未支付一分钱的酬劳。
从那次之后，我就开始琢磨这类问题的解决办法，不久之后，就用C函数成功的实现了想象中的思路，这里简单描述一下这个方案的思想。已知的
前提条件，IP段之间没有重叠，这很重要，不然一条日志就会匹配多条IP段，那个C函数也就需要返回多条记录，事情会变得复杂很多。首先，
将IP段表中数据排序后COPY到所有Segment节点，然后把节点上的文件内容读入C函数的静态数组中，再用已经读入的IP段匹配每个IP地址，然
后神奇的效果出现了，函数基本不消耗计算资源。这里不附赠源代码。
后来在GP群中遇到一个曾经POC过的某运营商开发商的朋友，他们的需求有类似之处，差不多1W个IP段，而需要识别的IP地址是多值情况，也就是
带有分隔符的多个IP连成一个字符串，其实思路是相似的，只是那个C函数需要处理一个更复杂的IP串。我很直接的告诉了他，我的解决思路，并
附赠了Python函数的代码实现，但我并没有提供C函数的代码，因为那是我利用休息时间辛勤劳动的成果，没理由免费赠送，经过测试，同样的
算法Python的性能是SQL的20倍，而C的性能是Python的50倍，他们要处理的是100Y级别的数据，我很清楚这50倍性能的重要性，但是，我还是
不愿看到自己的成品被作为免费午餐。那个高性能的C实现，至今还躺在我的电脑中，没有产生1分钱的价值。
能够激发我写这段文字的却是最近一个快递公司的开发工作，他们有个物料使用量的报表需求，乍看起来与以上两者甚为相似，但仔细一看，发现
差别很大。面单发放记录数量级在800W，已用面单数量级在10Y(还是有时间范围的)，这个范围配置表真的有些大，发放记录是有交叉的，单号
开头可能有几个字母的。首先他们告诉我，对于使用量的统计，他们用几台机器搭建的Hadoop算了2天才出结果，据说采用的方式，就是详细展开。
更进一步的需求，获取每笔发放记录中未被使用面单的详细单号列表，据说他们3年来一直想做而做不了。这个情况，让我觉得，之前的经验不能
照搬了。我努力的思考了几分钟，并询问了一堆看似无关紧要的问题，最终我发现，其实数据是有那么一点规律的，那就是，多数的发放都是以
1000为单位的。当然，也有一次发放100W的，也有只发放50或者100的，但那是少数，经过思考，我发现，找到方法了，可以避开Nestloop Join
了，于是我努力思考一个Perl函数去分拆单号段，以1000为单位进行分拆，将单号摸去末尾3位数做等值匹配，再辅以号段限制，问题得到了很好的
解决，800W对10Y的数量级，统计得到500W数量级的结果，耗时100秒，也就是2分钟不到，半配DCA上得到的性能比原先提高了1000多倍。这
才是激发我思考所有此类问题的动力。至于那个未使用列表，我想我已经有了很好的思路，但我不打算说出来，也不打算把我的Perl函数代码附赠，
有能力理解我的思路的人自然可以理解。
最后想说，每个问题都是有解决办法的，只是，更需要一个能解决这个问题的人，带着你们走另外的路，而不是在原来的路上继续前行。
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首先解释一下何为范围关联：关联条件是一个类似Between And的语句，了解Join的码农都很清楚，这种Join条件是无法走Hash Join算法路径的，
作为一个码农，如果你说你懂SQL而不清楚什么叫做Hash Join，建议你先去补充一些基础知识，不然接下来的内容你就没必要继续阅读了。
很容易理解为什么这种 Join条件无法走 Hash Join算法路径，因为 Hash算法要求数据必须能够映射到 Key Value模式，而范围值是不确定的，当然
就无从映射Key Value了。
在数据库中，Join算法无外乎Hash Join|Merge Join|Nestloop Join，从计算复杂度上来说只有Hash Join是线性的，也是多数情况下的最优选择，这
里不去讨论Hash Join与Merge Join之间的最优场景，在GP数据库中，绝大多数情况下都是Hash Join占优。因此，我们总是希望Table之间的Join
能够选择Hash Join这种优秀的匹配算法。下面的内容就展开讨论上面提到的无法走Hash Join的场景。
我第一次遇到这个问题，是在一次GP的POC中，用户为某曾经很牛的游戏公司，他们有一个IP信息表，大约1W条左右的数据，主要信息就是开始
IP段、终止IP段、所属地区，再有就是一张访问日志表，其中需要分析的信息就是IP地址，用户希望统计日志表中IP信息在各个地区的分布情况，
低级程序员自然的想法就是Ip_Addr Between Ip_Start And Ip_End(用户允许、且已经将IP类型翻译为数字类型)，用户告诉我，他们在Oracle
RAC中根本跑不出来，日志表每天的数据量其实也就5000W的数量级。为啥跑不出呢，先卖卖关子，来说说我的测试经过，我看到这个SQL的时
候没想太多，直接看了一下执行计划，我傻了，执行计划是一个Nestloop Join，再看Cost，我更傻了，一眼看不出数量级了，等于5000W的数
据要被扫描1W次，那就是5000Y记录的扫描量，当然，最初我并没打算帮他们换一个思路去解决这个问题，我们(主要是当值领导)希望，如果
半配DCA能够在几个小时内跑出来，我们就说GP可以做到，客户可能也就因此考虑购买GP。但是，任务扔到后台跑了快10个小时之后，仍然没
有结果，我觉得需要换个思路了。
最初我想把1W条数据缓存到C函数中去，在C函数中用静态数组存入排序后的IP范围数据，每条记录使用二分法进行查找匹配，但那时从没在GP中
写过C函数，当然，如你所知，GP的官方资料中也没有这方面的指导意见，而作为野鸡从业人员，我也无法获得GP的内部神秘资料，至于后来
我从PostgreSQL中学会了如何用C去实现这一想法，那已经是很久之后的事情了。于是我不得不换个思路，很显然，我想到了把IP配置表展开，
我发现IP配置表中只涵盖了2Y左右的IP地址(IPV4理论最大值也就4Y左右)，这个IP地址的展开，也是一个技巧，因为在GP中你不可能用循环去
做，于是我制作了一个从1到N的序列种子表，序列种子对IP段做几次关联分拆，当然，这个过程很快，经过测试，这一方案统计1天的日志数据
只需要10秒以内，而统计1个月的数据也就1分钟不到。我比较担心这个思路会毁掉那次测试的生意机会，就把情况和当时的领导细说了一遍，
领导认为，即便生意不成，也要彰显我们的技术能力。结果很显然，人家拿着我的方案回去Oracle RAC上继续玩下去了。这就是教训啊，你们
这些无良的买家，初次遇到这方面的问题，我苦苦思考了一天一夜才找到这个办法，就被你们无情的窃取，且未支付一分钱的酬劳。
从那次之后，我就开始琢磨这类问题的解决办法，不久之后，就用C函数成功的实现了想象中的思路，这里简单描述一下这个方案的思想。已知的
前提条件，IP段之间没有重叠，这很重要，不然一条日志就会匹配多条IP段，那个C函数也就需要返回多条记录，事情会变得复杂很多。首先，
将IP段表中数据排序后COPY到所有Segment节点，然后把节点上的文件内容读入C函数的静态数组中，再用已经读入的IP段匹配每个IP地址，然
后神奇的效果出现了，函数基本不消耗计算资源。这里不附赠源代码。
后来在GP群中遇到一个曾经POC过的某运营商开发商的朋友，他们的需求有类似之处，差不多1W个IP段，而需要识别的IP地址是多值情况，也就是
带有分隔符的多个IP连成一个字符串，其实思路是相似的，只是那个C函数需要处理一个更复杂的IP串。我很直接的告诉了他，我的解决思路，并
附赠了Python函数的代码实现，但我并没有提供C函数的代码，因为那是我利用休息时间辛勤劳动的成果，没理由免费赠送，经过测试，同样的
算法Python的性能是SQL的20倍，而C的性能是Python的50倍，他们要处理的是100Y级别的数据，我很清楚这50倍性能的重要性，但是，我还是
不愿看到自己的成品被作为免费午餐。那个高性能的C实现，至今还躺在我的电脑中，没有产生1分钱的价值。
能够激发我写这段文字的却是最近一个快递公司的开发工作，他们有个物料使用量的报表需求，乍看起来与以上两者甚为相似，但仔细一看，发现
差别很大。面单发放记录数量级在800W，已用面单数量级在10Y(还是有时间范围的)，这个范围配置表真的有些大，发放记录是有交叉的，单号
开头可能有几个字母的。首先他们告诉我，对于使用量的统计，他们用几台机器搭建的Hadoop算了2天才出结果，据说采用的方式，就是详细展开。
更进一步的需求，获取每笔发放记录中未被使用面单的详细单号列表，据说他们3年来一直想做而做不了。这个情况，让我觉得，之前的经验不能
照搬了。我努力的思考了几分钟，并询问了一堆看似无关紧要的问题，最终我发现，其实数据是有那么一点规律的，那就是，多数的发放都是以
1000为单位的。当然，也有一次发放100W的，也有只发放50或者100的，但那是少数，经过思考，我发现，找到方法了，可以避开Nestloop Join
了，于是我努力思考一个Perl函数去分拆单号段，以1000为单位进行分拆，将单号摸去末尾3位数做等值匹配，再辅以号段限制，问题得到了很好的
解决，800W对10Y的数量级，统计得到500W数量级的结果，耗时100秒，也就是2分钟不到，半配DCA上得到的性能比原先提高了1000多倍。这
才是激发我思考所有此类问题的动力。至于那个未使用列表，我想我已经有了很好的思路，但我不打算说出来，也不打算把我的Perl函数代码附赠，
有能力理解我的思路的人自然可以理解。
最后想说，每个问题都是有解决办法的，只是，更需要一个能解决这个问题的人，带着你们走另外的路，而不是在原来的路上继续前行。
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