SQL优化--逻辑优化--子查询优化(MySQL)

1)子查询概念:当一个查询是另一个查询的子部分时,称之为子查询(查询语句中嵌套有查询语句)。

子查询出现的位置有:

a)目标列位置:子查询如果位于目标列,则只能是标量子查询,否则数据库可能返回类似“错误:  子查询必须只能返回一个字段”的提示。

b)FROM子句位置:相关子查询出现在FROM子句中,数据库可能返回类似“在FROM子句中的子查询无法参考相同查询级别中的关系”的提示,所以相关子查询不能出现在FROM子句中;非相关子查询出现在FROM子句中,可上拉子查询到父层,在多表连接时统一考虑连接代价然后择优。

c)WHERE子句位置:出现在WHERE子句中的子查询,是一个条件表达式的一部分,而表达式可以分解为操作符和操作数;根据参与运算的不同的数据类型,操作符也不尽相同,如INT型有“>、<、=、<>”等操作,这对子查询均有一定的要求(如INT型的等值操作,要求子查询必须是标量子查询)。另外,子查询出现在WHERE子句中的格式,也有用谓词指定的一些操作,如IN、BETWEEN、EXISTS等。

d)JOIN/ON子句位置:JOIN/ON子句可以拆分为两部分,一是JOIN块类似于FROM子句,二是ON子句块类似于WHERE子句,这两部分都可以出现子查询。子查询的处理方式同FROM子句和WHERE子句。

e)GROUPBY子句位置:目标列必须和GROUPBY关联1。可将子查询写在GROUPBY位置处,但子查询用在GROUPBY处没有实用意义。

f)ORDERBY子句位置:可将子查询写在ORDERBY位置处。但ORDERBY操作是作用在整条SQL语句上的,子查询用在ORDERBY处没有实用意义。

2)子查询的分类

从对象间的关系看:

a)相关子查询。

子查询的执行依赖于外层父查询的一些属性值。子查询因依赖于父查询的参数,当父查询的参数改变时,子查询需要根据新参数值重新执行(查询优化器对相关子查询进行优化有一定意义),如:

SELECT * FROM t1 WHERE col_1 = ANY

 (SELECT col_1 FROM t2 WHERE t2.col_2 = t1.col_2);

/* 子查询语句中存在父查询的t1表的col_2列 */

b)非相关子查询。

子查询的执行,不依赖于外层父查询的任何属性值。这样子查询具有独立性,可独自求解,形成一个子查询计划先于外层的查询求解,如:

SELECT * FROM t1 WHERE col_1 = ANY

(SELECT col_1 FROM t2 WHERE t2.col_2 = 10);

//子查询语句中(t2)不存在父查询(t1)的属性

从特定谓词看:

a)[NOT] IN/ALL/ANY/SOME子查询。

语义相近,表示“[取反] 存在/所有/任何/任何”,左面是操作数,右面是子查询,是最常见的子查询类型之一。

b)[NOT] EXISTS子查询。

半连接语义,表示“[取反] 存在”,没有左操作数,右面是子查询,也是最常见的子查询类型之一。

c)其他子查询。

除了上述两种外的所有子查询。

从语句的构成复杂程度看:

a)SPJ子查询。

由选择、连接、投影操作组成的查询。

b)GROUPBY子查询。

SPJ子查询加上分组、聚集操作组成的查询。

c)其他子查询。

GROUPBY子查询中加上其他子句如Top-N 、LIMIT/OFFSET、集合、排序等操作。

后两种子查询有时合称非SPJ子查询。

从结果的角度看:

a)标量子查询。

子查询返回的结果集类型是一个简单值。

b)单行单列子查询。

子查询返回的结果集类型是零条或一条单元组。相似于标量子查询,但可能返回零条元组。

c)多行单列子查询。

子查询返回的结果集类型是多条元组但只有一个简单列。

d)表子查询。

子查询返回的结果集类型是一个表(多行多列)。

3)子查询的优化方法

a)子查询合并(Subquery Coalescing)

在某些条件下(语义等价:两个查询块产生同样的结果集),多个子查询能够合并成一个子查询(合并后还是子查询,以后可以通过其他技术消除掉子查询)。这样可以把多次表扫描、多次连接减少为单次表扫描和单次连接,如:

SELECT * FROM t1 WHERE a1<10 AND (

EXISTS (SELECT a2 FROM t2 WHERE t2.a2<5 AND t2.b2=1) OR 

EXISTS (SELECT a2 FROM t2 WHERE t2.a2<5 AND t2.b2=2) 

);

可优化为:

SELECT * FROM t1 WHERE a1<10 AND (

EXISTS (SELECT a2 FROM t2 WHERE t2.a2<5 AND(t2.b2=1 OR t2.b2=2) 

/*两个ESISTS子句合并为一个,条件也进行了合并 */

);

b)子查询展开(Subquery Unnesting)

又称子查询反嵌套,又称为子查询上拉。把一些子查询置于外层的父查询中,作为连接关系与外层父查询并列,其实质是把某些子查询重写为等价的多表连接操作(展开后,子查询不存在了,外部查询变成了多表连接)。带来的好处是,有关的访问路径、连接方法和连接顺序可能被有效使用,使得查询语句的层次尽可能的减少。

常见的IN/ANY/SOME/ALL/EXISTS依据情况转换为半连接(SEMI JOIN)、普通类型的子查询消除等情况属于此类,如:

SELECT * FROM t1, (SELECT * FROM t2 WHERE t2.a2 >10)v_t2 

WHERE t1.a1<10 AND v_t2.a2<20;

可优化为:

SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a1<10 AND t2.a2<20AND t2.a2 >10

/* 子查询变为了t1、t2表的连接操作,相当于把t2表从子查询中上拉了一层 */

子查询展开的条件:

a)如果子查询中出现了聚集、GROUPBY、DISTINCT子句,则子查询只能单独求解,不可以上拉到外层。

b)如果子查询只是一个简单格式的(SPJ格式)查询语句,则可以上拉子查询到外层,这样往往能提高查询效率。子查询上拉,讨论的就是这种格式,这也是子查询展开技术处理的范围。

把子查询上拉到上层查询,前提是上拉(展开)后的结果不能带来多余的元组,所以子查询展开需要遵循如下规则:

a)如果上层查询的结果没有重复(即SELECT子句中包含主码),则可以展开其子查询。并且展开后的查询的SELECT子句前应加上DISTINCT标志。

b)如果上层查询的SELECT语句中有DISTINCT标志,可以直接进行子查询展开。

如果内层查询结果没有重复元组,则可以展开。

子查询展开的具体步骤:

a)将子查询和外层查询的FROM子句连接为同一个FROM子句,并且修改相应的运行参数。

b)将子查询的谓词符号进行相应修改(如:“IN”修改为“=”)。

c)将子查询的WHERE条件作为一个整体与外层查询的WHERE条件合并,并用AND条件连接词连接,从而保证新生成的谓词与原旧谓词的上下文意思相同,且成为一个整体。

c)聚集子查询消除(Aggregate Subquery Elimination)

通常,一些系统支持的是标量聚集子查询消除。如:

SELECT * FROM t1 WHERE t1.a1>(SELECT avg(t2.a2) FROM t2);


摘自《数据库查询优化器的艺术》一书

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