GaussDB(DWS) lazyagg查询重写优化解析【这次高斯不是数学家】

1. 前言

• 适用版本：【8.1.3（及以上）】

聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组，是一种常见的操作。Lazy Agg查询重写优化主要针对外部查询和子查询同时包含聚集操作且子查询涉及基表的distinct值较多的场景，消除子查询的聚集操作以提升性能。本文对Lazy Agg查询重写优化和GaussDB(DWS)提供的lazyagg重写规则进行介绍。
聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句：

SELECT a, count(a) FROM t1 GROUP BY a; -- 按a分组并计算分组内重复值的个数

2. Lazy Agg重写规则

数据量大的场景下，聚集运算由于数据量大导致下盘，聚集操作执行时间成为性能瓶颈，从而导致整个查询执行效率非常差。例如：

SELECT t2.b, sum(cc) FROM (SELECT b, sum(c) AS cc FROM t1 GROUP BY b) AS s, t2 WHERE s.b=t2.b GROUP BY t2.b;

子查询对t1.b列进行聚集，对t1.c列求和，在外部查询中，同样也存在聚集运算，对子查询的聚集求和列cc列求和。对于这类语句，当子查询的聚集运算较耗时的情况下，可以利用查询重写规则消除子查询的聚集运算，由外部查询的聚集函数统一完成聚集运算。消除子查询后可能导致子查询行数增多，但对于子查询聚集运算时t1.b列的distinct值较多的场景，子查询聚集运算后的行数较原表不会有明显缩减，不会导致外层JOIN运算量的大量增加。即语句可被重写为：

SELECT t2.b, sum(cc) FROM (SELECT b, c AS cc FROM t1) AS s, t2 WHERE s.b=t2.b GROUP BY t2.b;

这个改写规则称为Lazy Agg，适用于基表数据量大且distinct值较多的场景。如果重复值较少，那么消除了聚集操作会导致Join后的行数激增，Join性能较差，因此需要将Agg下推到Join之前进行，通过提前的Agg操作减少Join结果的行数，这个改写规则称为Eager Agg。

3. GaussDB(DWS) lazyagg优化

为了降低调优难度，提升产品易用性，GaussDB(DWS)提供了lazyagg查询重写优化规则，可以通过设置guc参数rewrite_rule包含’lazyagg’使用Lazy Agg查询重写优化。开启lazyagg查询重写优化后，对满足条件的场景会优化并消除子查询中的聚集操作。原计划如下所示：

lazyagg重写优化后计划如下所示：

可以看到相比于原计划，lazyagg重写优化后消除掉了原计划中的聚集操作，即7号Subquery Scan算子和8号HashAggregate算子。

4. lazyagg优化规格

1. 支持子查询为单一聚集查询或包含聚集子集合操作的查询。集合操作仅支持UNION ALL，可对部分分支子查询进行聚集运算消除。子查询需为JOIN表之一（不在TargetList、Where子句等其他位置）。
2. 支持若外部查询的所有Agg参数列包含于其某个子查询的Agg函数列，则可对该子查询的聚集运算进行消除。
3. 支持所有消除子查询聚集运算后结果正确的聚集函数种类。聚集函数种类结果正确性见下表：
   
4. 场景约束
   在上述场景扩展的基础上，对于可能导致结果错误的场景，不进行查询重写，包括但不限于：

• 不支持消除的Agg函数类型。
• 子查询中包含其它条件或算子，会导致重写后结果错误，例如HAVING、window agg、LIMIT、OFFSET、AP function、distinct、recursive等。
• 外层Agg参数列、GROUP BY列或JOIN列中包含volatile函数，如random、timeofday等。
• 子查询Agg函数外、外部查询Agg函数内有其他表达式或函数操作，如子查询Agg函数列为sum©+1、max©+max(d)，外部查询Agg函数列为sum(cc+1)等。
• 外部查询的JOIN列、GROUP BY列或其它条件中包含子查询Agg函数列。
• 子查询在LEFT JOIN、RIGHT JOIN的inner边或FULL JOIN中，且子查询Agg函数为count，外部查询Agg函数为sum的。

5. 总结

通过本文的分析，相信用户朋友已经充分了解了Lazy Agg重写优化的使用场景，以及GaussDB(DWS)的lazyagg实现方式。希望广大用户能够通过深入的了解，对GaussDB(DWS)的性能调优产生浓厚的兴趣并深度参与进来。
参考文档：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/203420