Partition-wise Joins

本文介绍了一种名为分区连接的数据库优化技术。该技术通过将连接操作分解为更小的并行或顺序连接来提高处理效率。分区连接可以显著减少平行处理过程中数据交换的数量,从而提高整体性能。
A partition-wise join is a join optimization for joining two tables that are both
partitioned along the join column(s). With partition-wise joins, the join operation is
broken into smaller joins that are performed sequentially or in parallel. Another way
of looking at partition-wise joins is that they minimize the amount of data exchanged
among parallel slaves during the execution of parallel joins by taking into account data
distribution.[@more@]

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以下是在GaussDB集中式形态下构建range分区的Right Semi Join场景并开启向量化和Partition-wise Join的步骤及示例: ### 1. 开启向量化和Partition-wise Join 首先,需要确保GaussDB的相关参数已开启向量化和Partition-wise Join。可以通过以下SQL语句来设置这些参数: ```sql -- 开启向量化引擎 SET enable_vector_engine = on; -- 开启Partition-wise Join SET enable_partitionwise_join = on; ``` ### 2. 创建Range分区表 创建两个进行right semi join的range分区表。以下是示例代码: ```sql -- 创建第一个range分区表 CREATE TABLE sales ( sale_id INT, sale_date DATE, amount DECIMAL(10, 2) ) PARTITION BY RANGE (sale_date) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'), PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ); -- 创建第二个range分区表 CREATE TABLE products ( product_id INT, product_name VARCHAR(100), valid_from DATE, valid_to DATE ) PARTITION BY RANGE (valid_from) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'), PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) ); ``` ### 3. 插入测试数据 为创建的表插入一些测试数据: ```sql -- 向sales表插入数据 INSERT INTO sales (sale_id, sale_date, amount) VALUES (1, '2022-12-15', 100.00), (2, '2023-06-20', 200.00), (3, '2024-03-10', 300.00); -- 向products表插入数据 INSERT INTO products (product_id, product_name, valid_from, valid_to) VALUES (101, 'Product A', '2022-10-01', '2023-05-01'), (102, 'Product B', '2023-07-01', '2024-06-01'), (103, 'Product C', '2024-02-01', '2025-02-01'); ``` ### 4. 执行Right Semi Join 执行right semi join操作: ```sql SELECT * FROM products RIGHT SEMI JOIN sales ON products.valid_from <= sales.sale_date AND products.valid_to >= sales.sale_date; ``` ### 解释 - 通过`SET enable_vector_engine = on;`开启了向量化引擎,使得查询可以利用向量化计算提高性能。 - 通过`SET enable_partitionwise_join = on;`开启了Partition-wise Join,在进行分区表连接时可以提高效率。 - 创建了两个range分区表`sales`和`products`,并根据日期进行了分区。 - 插入测试数据后,执行了right semi join操作,找出`products`表中在`sales`表销售日期范围内的记录。
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