PolarDB:パーティションごとの結合

概要

partion-wise join機能は、不要な結合によるオーバーヘッドを減らすことで、パーティション分割されたテーブル間のクエリのパフォーマンスを向上させます。

使用上の注意

次のステートメントを実行すると、パーティションごとの結合を有効にできます。

SET enable_partitionwise_joinにON;

例

この例では、2つのテーブルが使用される。 1つはmeasurement、もう1つはsalesという名前です。

テーブル測定の作成 (
    city_id int not null,
    logdate date not null,
    peaktemp int,
    unitsales int
) 範囲 (logdate) によるPARTITION;
CREATE TABLE measurement_y2023q1測定の部分
    ('2023-01-01 ') から ('2023-04-01') までの値。測定の部分TABLE measurement_y2023q2を作成する
    ('2023-04-01 ') から ('2023-07-01') までの値。CREATE TABLE measurement_y2023q3測定の部分
    ('2023-07-01 ') から ('2023-10-01') までの値。CREATE TABLE measurement_y2023q4測定の一部
    ('2023-10-01 ') から ('2024-04-01') までの値。
    
テーブルの販売を作成する (
    dept_no number,   
    part_no varchar2,
    country varchar2(20),
    date date,
    金額番号
) 範囲によるパーティー (日付);
CREATE TABLE sales_y2023q1売上の一部
    ('2023-01-01 ') から ('2023-04-01') までの値。CREATE TABLE sales_y2023q2売上の一部
    ('2023-04-01 ') から ('2023-07-01') までの値。CREATE TABLE sales_y2023q3売上の一部
    ('2023-07-01 ') から ('2023-10-01') までの値。CREATE TABLE sales_y2023q4売上の一部
    ('2023-10-01 ') から ('2024-04-01') までの値; 

前のステートメントに示されているように:

• measurementテーブルには、measurement_y2023q1、measurement_y2023q2、measurement_y2023q3、measurement_y2023q4の4つのパーティションがあり、それぞれに対応するクォーターのデータが2023で格納されています。

• salesテーブルには、sales_y2023q1、sales_y2023q2、sales_y2023q3、sales_y2023q4の4つのパーティションもあり、それぞれに対応する四半期のデータが2023で含まれています。

次のステートメントを実行して、measurementとsalesが結合されているクエリの実行計画を表示します。

説明するSELECT a.* FROM sales a JOIN測定b ON a.date = b.logdate WHERE b.unitsales > 10;

パーティション単位の結合が無効になっている場合、実行計画は次のようになります。

クエリ計画
--------------------------------------------------------------------------------------------------
 集計 (コスト=871.75 .. 871.76行=1幅=8)
   -> マージ結合 (コスト=448.58 .. 812.79行=23587幅=32)
         マージCond :( a.date = b.logdate)
         -> 並べ替え (コスト=185.83 .. 191.03行=2080幅=40)
               ソートキー: a.date
               -> 追加 (コスト=0.00 .. 71.20行=2080幅=40)
                     -> Seq sales_y2023q1 aのスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=40)
                     -> Seq sales_y2023q2 a_1のスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=40)
                     -> Seq sales_y2023q3 a_2のスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=40)
                     -> Seq sales_y2023q4 a_3のスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=40)
         -> 並べ替え (コスト=262.75 .. 268.42行=2268幅=8)
               ソートキー: b.logdate
               -> 追加 (コスト=0.00 .. 136.34行=2268幅=8)
                     -> Seq measurement_y2023q1 bのスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
                           フィルター :( unitsales > 10)
                     -> Seq measurement_y2023q2 b_1のスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
                           フィルター :( unitsales > 10)
                     -> Seq measurement_y2023q3 b_2のスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
                           フィルター :( unitsales > 10)
                     -> Seq measurement_y2023q4 b_3のスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
                           フィルター :( unitsales > 10)
(21行) 

この実行計画では、測定と販売のすべてのデータに対して結合が行われます。 ただし、不要な結合があります。 たとえば、sales_y2023q1とmeasurement_y2023q3の結合は、パーティションキーの値が同じで、sales_y2023q1とmeasurement_y2023q3のパーティションキーが異なるという接続条件であるため、空にしかできません。

パーティションごとの結合機能を有効にします。

SET enable_partitionwise_joinにON;

パーティションごとの結合が有効になっている場合、クエリの実行プランは次のようになります。

、SELECT aについて説明します。* 販売からJOIN測定b ON a.date = b.logdate WHERE b.unitsales > 10;
                                       クエリ計画
----------------------------------------------------------------------------------------
 追加 (コスト=21.70 .. 453.33行=5896幅=128)
   -> ハッシュ参加 (コスト=21.70 .. 105.96行=1474幅=128)
         ハッシュコード :( b.logdate = a.date)
         -> Seq measurement_y2023q1 bのスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
               フィルター :( unitsales > 10)
         -> ハッシュ (コスト=15.20 .. 15.20行=520幅=128)
               -> Seq sales_y2023q1 aのスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=128)
   -> ハッシュ参加 (コスト=21.70 .. 105.96行=1474幅=128)
         ハッシュコンド: (b_1.logdate = a_1.date)
         -> Seq measurement_y2023q2 b_1のスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
               フィルター :( unitsales > 10)
         -> ハッシュ (コスト=15.20 .. 15.20行=520幅=128)
               -> Seq sales_y2023q2 a_1のスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=128)
   -> ハッシュ参加 (コスト=21.70 .. 105.96行=1474幅=128)
         ハッシュコンド: (b_2.logdate = a_2.date)
         -> Seq measurement_y2023q3 b_2のスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
               フィルター :( unitsales > 10)
         -> ハッシュ (コスト=15.20 .. 15.20行=520幅=128)
               -> Seq sales_y2023q3 a_2のスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=128)
   -> ハッシュ参加 (コスト=21.70 .. 105.96行=1474幅=128)
         ハッシュコンド :( b_3.logdate = a_3.date)
         -> Seq measurement_y2023q4 b_3のスキャン (コスト=0.00 .. 31.25行=567幅=8)
               フィルター :( unitsales > 10)
         -> ハッシュ (コスト=15.20 .. 15.20行=520幅=128)
               -> Seq sales_y2023q4 a_3のスキャン (コスト=0.00 .. 15.20行=520幅=128)
(25行) 

不必要な結合が減少するので、性能は著しく改善される。 sales_y2023q2、sales_y2023q3、およびsales_y2023q4は、それぞれmeasurement_y2023q2、measurement_y2023q3、およびmeasurement_y2023q4と結合するだけで済みます。