十八般武艺玩转GaussDB(DWS)性能调优：Plan hint运用

摘要：本文介绍GaussDB(DWS)另一种可以人工干预计划生成的功能--plan hint。前言数据库的使用者在书写SQL语句时，会根据自己已知的情况尽力写出性能很高的SQL语句。但是当需要写大量SQL语句，且有些SQL语句的逻辑极为复杂时，数据库使用者就很难写出性能较高的SQL语句。而每个数据库都有一个类似人的大脑的查询优化器模块，它接收来自语法分析模块传递过来的查询树，在这个查询树的基础上进

华为云开发者联盟

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华为云开发者联盟 · 2021-01-14 10:18:54 发布

摘要：本文介绍GaussDB(DWS)另一种可以人工干预计划生成的功能--plan hint。

前言

数据库的使用者在书写SQL语句时，会根据自己已知的情况尽力写出性能很高的SQL语句。但是当需要写大量SQL语句，且有些SQL语句的逻辑极为复杂时，数据库使用者就很难写出性能较高的SQL语句。

而每个数据库都有一个类似人的大脑的查询优化器模块，它接收来自语法分析模块传递过来的查询树，在这个查询树的基础上进行逻辑上的等价变换、物理执行路径的筛选，并且把选择出的最优的执行路径传递给数据库的执行器模块。查询优化器是提升查询效率非常重要的一个手段。

数据库查询优化器的分类详见博文《GaussDB(DWS)性能调优系列基础篇一：万物之始analyze统计信息》。

Plan hint的引入

由于优化器基于统计信息和估算模型生成计划，当估算出现偏差时，计划可能出现问题，性能较差，使语句的执行变得奇慢无比。

通常，查询优化器的优化过程对数据库使用者是透明的。在上一篇博文《GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇五：十八般武艺之路径干预》中，Gauss DB(DWS)提供了可通过配置GUC参数的方式，全局的干预查询计划的路径生成。本次，将介绍另一种可以人工干预计划生成的功能--plan hint。Hint是一种通过SQL语句中的注释传递给优化器的指令，优化器使用hint为语句选择执行计划。在测试或开发环境中，hint对于测试特定访问路径的性能非常有用。例如，您可能知道某些表优先进行连接，可以有效减少中间结果集大小，在这种情况下，可以使用提示来指示优化器使用更好的执行计划。

Plan hint功能属于语句级的调控，仅对当前语句的当前层次生效，可以帮助我们在调优的过程中，针对特定的语句，通过plan hint进行人工干预，选择更高效的执行计划。

GaussDB(DWS)的Plan hint有以下种类:

Join顺序的hint：调整join顺序
Scan/Join方法的hint：指定或避免scan/join的方法
Stream方法的hint：指定或避免redistribute/broadcast
行数hint：对于给定结果集，指定行数，或对原有估算值进行计算调整
倾斜值hint：在倾斜优化时，指定需要倾斜处理的特殊值

下面分别对以上几种plan hint的功能及其在实际中的运用做一下介绍。在下面几节的介绍中，除倾斜值hint外，都以tpcds中的Q6作为示例。为了能明显看到hint在查询优化过程中的作用，我们将store_sales表的统计信息删除。原始语句和生成的初始计划如下。

示例语句：

explain performance
select a.ca_state state, count(*) cnt
 from customer_address a
     ,customer c
     ,store_sales s
     ,date_dim d
     ,item i
 where a.ca_address_sk = c.c_current_addr_sk
 and c.c_customer_sk = s.ss_customer_sk
 and s.ss_sold_date_sk = d.d_date_sk
 and s.ss_item_sk = i.i_item_sk
 and d.d_month_seq =
      (select distinct (d_month_seq)
       from date_dim
               where d_year = 2000
         and d_moy = 2 )
 and i.i_current_price > 1.2 *
             (select avg(j.i_current_price)
      from item j
      where j.i_category = i.i_category)
 group by a.ca_state
 having count(*) >= 10
 order by cnt
 limit 100;

Plan hint的应用

Join 顺序的hint

语法：

格式1：

leading(table_list)

仅指定join顺序，不指定内外表顺序

格式2：

leading((table_list))

同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效

说明：

table_list为要调整join顺序的表名列表，表之间使用空格分隔。可以包含当前层的任意个表（别名），或对于子查询提升的场景，也可以包含子查询的hint别名，同时任意表可以使用括号指定优先级。

注意：

表只能用单个字符串表示，不能带schema。
表如果存在别名，需要优先使用别名来表示该表。
list中的表在当前层或提升的子查询中必须是唯一的。如果不唯一，需要使用不同的别名进行区分。
同一个表只能在list里出现一次。

示例1：

对于示例中的计划，可以看出，17-22号算子时store_sales表和item表join后生成hash表，store_sales表的数据量很大，store_sales和item表join后未过滤掉任何数据，所以这两个表join并生成hash表的时间都比较长。根据对tpcds各表中数据分布的了解，我们知道，store_sales表和date_dim进行join，可以过滤掉较多数据，所以，可以使用hint来提示优化器优将store_sales表和date_dim表先进行join，store_sales作为外表，date_dim作为内表，减少中间结果集大小。语句改写如下：

explain performance
select /*+ leading((s d)) */ a.ca_state state, count(*) cnt
 from customer_address a
     ,customer c
     ,store_sales s
     ,date_dim d
     ,item i
 where a.ca_address_sk = c.c_current_addr_sk
   and c.c_customer_sk = s.ss_customer_sk
   and s.ss_sold_date_sk = d.d_date_sk
   and s.ss_item_sk = i.i_item_sk
   and d.d_month_seq =
      (select distinct (d_month_seq)
       from date_dim
      where d_year = 2000
        and d_moy = 2 )
 and i.i_current_price > 1.2 *
             (select avg(j.i_current_price)
              from item j
             where j.i_category = i.i_category)
 group by a.ca_state
 having count(*) >= 10
 order by cnt
 limit 100;

增加了join顺序hint的查询计划如下：

通过调整join顺序，使得之后各join的中间结果集都大幅减少，执行时间由34268.322ms降为11095.046ms。

Scan/Join方法的hint

用于指示优化器使用那种scan方法或join方法。

语法：

Join方法的hint格式：

               [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list)

Scan方法的hint格式：

               [no] tablescan|indexscan|indexonlyscan(table [index])

说明：

no表示提示优化器不使用这种方法。
table表示hint指定的表，只能指定一个表，如果表存在别名应优先使用别名进行hint。
index表示使用indexscan或indexonlyscan的hint时，指定的索引名称，当前只能指定一个。

示例2-1：

示例1中得到的执行计划，由于store_sales表的行数估算不准，store_sales和date_dim采用了效率不好的nestloop方式进行join。现在通过本节的hint方法来指示优化器不使用nestloop方式进行join。

explain performance
select /*+ leading((s d)) no nestloop(s d) */ a.ca_state state, count(*) cnt
 from customer_address a
     ,customer c
     ,store_sales s
     ,date_dim d
     ,item i
 where a.ca_address_sk = c.c_current_addr_sk
   and c.c_customer_sk = s.ss_customer_sk
   and s.ss_sold_date_sk = d.d_date_sk
   and s.ss_item_sk = i.i_item_sk
   and d.d_month_seq =
      (select distinct (d_month_seq)
       from date_dim
      where d_year = 2000
        and d_moy = 2 )
 and i.i_current_price > 1.2 *
             (select avg(j.i_current_price)
              from item j
             where j.i_category = i.i_category)
 group by a.ca_state
 having count(*) >= 10
 order by cnt
 limit 100;

增加了join方式hint后的计划如下：

从上面的计划中可以看到，优化器对store_sales和date_dim表之间的join方法已经由nestloop改为了hashjoin，且这条语句的执行时间也由11095.046ms降为4644.409ms。

示例2-2：

为了演示scan方式的hint使用，如下在item表的i_item_sk列上创建一个名称为i_item的索引。

       create index i_item on item(i_item_sk);

通过下面的语句指示优化器访问别名为i的item表时，使用索引i_item做索引扫描。

explain performance
select /*+ leading((s d)) no nestloop(s d) indexscan(i i_item) */ a.ca_state state, count(*) cnt
 from customer_address a
     ,customer c
     ,store_sales s
     ,date_dim d
     ,item i
 where a.ca_address_sk = c.c_current_addr_sk
 and c.c_customer_sk = s.ss_customer_sk
 and s.ss_sold_date_sk = d.d_date_sk
 and s.ss_item_sk = i.i_item_sk
 and d.d_month_seq =
      (select distinct (d_month_seq)
       from date_dim
      where d_year = 2000
        and d_moy = 2 )
 and i.i_current_price > 1.2 *
             (select avg(j.i_current_price)
              from item j
             where j.i_category = i.i_category)
 group by a.ca_state
 having count(*) >= 10
 order by cnt
 limit 100;

使用scan的hint指示扫描item表时采用indexscan后的查询计划如下：

从上面的执行结果看，使用索引扫描后（s 和 d join后，再和item的join采用了mergejoin方式）反而使性能略有下降，所以后面的用例中，我们将不对item表采用索引扫描的方法。

Stream方法的hint

用于指示优化器采用哪种stream方法，可以为broadcast和redistribute。

语法：

       [no] broadcast|redistribute(table_list)

说明：

no表示不使用hint的stream方式。
table_list为进行stream操作的单表或多表join结果集

示例3：

此处作为演示，修改语句如下，通过hint指示优化器对item表扫描的结果使用broadcast方式进行分布。

explain performance
select /*+ leading((s d)) no nestloop(s d) broadcast(i) */ a.ca_state state, count(*) cnt
 from customer_address a
     ,customer c
     ,store_sales s
     ,date_dim d
     ,item i
 Where a.ca_address_sk = c.c_current_addr_sk
   and c.c_customer_sk = s.ss_customer_sk
   and s.ss_sold_date_sk = d.d_date_sk
   and s.ss_item_sk = i.i_item_sk
 and d.d_month_seq =
      (select distinct (d_month_seq)
       from date_dim
      where d_year = 2000
        and d_moy = 2 )
 and i.i_current_price > 1.2 *
             (select avg(j.i_current_price)
               from item j
              where j.i_category = i.i_category)
 group by a.ca_state
 having count(*) >= 10
 order by cnt
 limit 100;

指示优化器使用broadcast方式分布item结果的查询计划如下：

可以看出，之前在item扫描后的结果上是redistribute分布方式，现在已经变为了broadcast分布方式。Broadcast分布方式一般用于数据量比较小的结果集上，相反redistribute用于数据量比较大的结果集上。所以，根据执行计划中单表或表join后的结果集大小，可以通过这种方式，调整结果集的分布方式，从而提升查询的性能。

行数hint

用于指明中间结果集的大小，支持绝对值和相对值的hint。

语法：

       rows(table_list #|+|-|* const)

说明：

#,+,-,*，进行行数估算hint的四种操作符号。#表示直接使用后面的行数进行hint。+,-,*表示对原来估算的行数进行加、减、乘操作，运算后的行数最小值为1行。
const可以是任意非负数，支持科学计数法。

由于store_sales表没有统计信息，所以在上面的各个计划中可以看到，store_sales表的估计行数和实际行数相差非常大，这就会导致生成了最初的效率比较低的计划。下面我们看看使用行数hint的效果。

示例4：

explain performance
select /*+ rows(s #2880404) */ a.ca_state state, count(*) cnt
 from customer_address a
     ,customer c
     ,store_sales s
     ,date_dim d
     ,item i
 Where a.ca_address_sk = c.c_current_addr_sk
 and c.c_customer_sk = s.ss_customer_sk
 and s.ss_sold_date_sk = d.d_date_sk
 and s.ss_item_sk = i.i_item_sk
 and d.d_month_seq =
      (select distinct (d_month_seq)
       from date_dim
      where d_year = 2000
         and d_moy = 2 )
 and i.i_current_price > 1.2 *
             (select avg(j.i_current_price)
               from item j
              where j.i_category = i.i_category)
 group by a.ca_state
 having count(*) >= 10
 order by cnt
 limit 100;

具体查询计划如下：

指定了store_sales表的准确行数后，优化器生成的计划执行时间直接从最初的34268.322ms将为1991.843ms，提升了17倍。这也充分的说明了优化器对统计信息准确性的强烈依赖。

除了可以指明单表的行数，还可指明中间结果集的行数。比如上例中8号算子的实际行数和估计行数也相差较大，我们指明8号算子的结果集行数看看效果。在下面这个例子中，还使用了子链接块名的hint，为子链接指定了一个别名，便于在行数hint中指定子链接。

explain performance
select /*+ rows(s #2880404) rows(s i tt c a d #2512) */ a.ca_state state, count(*) cnt
 from customer_address a
     ,customer c
     ,store_sales s
     ,date_dim d
     ,item i
 where       a.ca_address_sk = c.c_current_addr_sk
 and c.c_customer_sk = s.ss_customer_sk
 and s.ss_sold_date_sk = d.d_date_sk
 and s.ss_item_sk = i.i_item_sk
 and d.d_month_seq =
      (select distinct (d_month_seq)
       from date_dim
               where d_year = 2000
         and d_moy = 2 )
 and i.i_current_price > 1.2 *
             (select /*+ blockname (tt)*/ avg(j.i_current_price)
      from item j
      where j.i_category = i.i_category)
 group by a.ca_state
 having count(*) >= 10
 order by cnt
 limit 100;

查询计划如下：

8号算子的估计行数已经和实际行数一致。由于8号算子不是计划的瓶颈点，所以性能提升并不明显。

倾斜值hint

用于指明查询运行时重分布过程中存在倾斜的重分布键和倾斜值，针对Join和HashAgg运算中的重分布进行优化。

语法：

指定单表倾斜

              skew(table (column) [(value)])

指定中间结果倾斜

              skew((join_rel) (column) [(values)])

说明：

table表示存在倾斜的单个表名。
join_rel表示参与join的两个或多个表，如（t1 t2）表示t1和t2 join后的结果存在倾斜。
column表示倾斜表中存在倾斜的一个或多个列。
value表示倾斜的列中存在倾斜的一个或多个值。

示例5：

本节，我们用tpcds中的Q1作为示例，未使用hint前的查询及计划如下：

explain performance
with customer_total_return as
    (select sr_customer_sk as ctr_customer_sk
          ,sr_store_sk as ctr_store_sk
          ,sum(SR_FEE) as ctr_total_return
     from store_returns
         ,date_dim
     where sr_returned_date_sk = d_date_sk
       and d_year =2000
     group by sr_customer_sk
             ,sr_store_sk)
select  c_customer_id
  from customer_total_return ctr1
      ,store
      ,customer
where ctr1.ctr_total_return > (select avg(ctr_total_return)*1.2
                                 from customer_total_return ctr2
                                where ctr1.ctr_store_sk = ctr2.ctr_store_sk)
  and s_store_sk = ctr1.ctr_store_sk
  and s_state = 'NM'
  and ctr1.ctr_customer_sk = c_customer_sk
order by c_customer_id
limit 100;

with表达式中group by在做HashAgg中进行重分布时存在倾斜，对应上图中的10和27号算子。对with表达式中的hashagg进行hint指定，查询和计划如下：

explain performance
with customer_total_return as
    (select /*+ skew(store_returns(sr_store_sk sr_customer_sk)) */sr_customer_sk as ctr_customer_sk
          ,sr_store_sk as ctr_store_sk
          ,sum(SR_FEE) as ctr_total_return
     from store_returns
         ,date_dim
     where sr_returned_date_sk = d_date_sk
       and d_year =2000
     group by sr_customer_sk
             ,sr_store_sk)
select  c_customer_id
  from customer_total_return ctr1
      ,store
      ,customer
where ctr1.ctr_total_return > (select avg(ctr_total_return)*1.2
                                 from customer_total_return ctr2
                                where ctr1.ctr_store_sk = ctr2.ctr_store_sk)
  and s_store_sk = ctr1.ctr_store_sk
  and s_state = 'NM'
  and ctr1.ctr_customer_sk = c_customer_sk
order by c_customer_id
limit 100;

作了倾斜hint的查询计划如下：

从优化后的计划可以看出：对于HashAgg，由于其重分布存在倾斜，所以优化为双层Agg。

结语

通过上面各节中的示例，展示了Gauss DB(DWS)中plan hint的使用方法，及其对执行计划的影响。数据库使用者结合自己对数据库对象、数据分布情况及数据量等信息的了解，或者根据SQL语句的查询计划分析出其中采用了不正确计划的部分，正确的利用plan hint，提示优化器采用更高效的计划，可以使查询执行的性能获得大幅的提升，成为性能调优的一件有利的工具。