StarRocks SQL Plan Manager 深度解析：稳定查询性能的利器-优快云博客

StarRocks SQL Plan Manager 深度解析：稳定查询性能的利器

starrocks StarRocks是一个开源的分布式数据分析引擎，用于处理大规模数据查询和分析。 - 功能：分布式数据分析；大规模数据查询；数据分析；数据仓库。 - 特点：高性能；可扩展；易于使用；支持多种数据源。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/starrocks

概述

在数据库系统中，查询计划的稳定性对于业务性能至关重要。StarRocks 从 3.5.0 版本开始引入了 SQL Plan Manager (SPM) 功能，它能够将特定查询与优化后的执行计划绑定，避免因数据更新或统计信息变化导致的查询计划变更，从而保证查询性能的稳定性。

核心概念

什么是 SQL Plan Manager

SQL Plan Manager 是 StarRocks 提供的一种查询计划管理机制，它允许用户：

为特定查询创建并保存优化后的执行计划（称为 Baseline）
在后续执行相同查询时，强制使用预先保存的执行计划
避免因统计信息变化导致的执行计划不稳定问题

工作原理

SQL Plan Manager 的工作流程分为两个主要阶段：

基线创建阶段：
- 用户通过 CREATE BASELINE 命令创建基线
- 系统将查询SQL与执行计划绑定
- 基线信息被持久化存储
查询重写阶段：
- 用户提交查询时，系统自动匹配已存储的基线
- 匹配成功后，使用基线中的执行计划替代原始查询计划
- 执行重写后的查询

使用指南

创建基线

创建基线的基本语法如下：

CREATE [GLOBAL] BASELINE [ON <BindSQL>] USING <PlanSQL> 
[PROPERTIES ("key" = "value"[, ...])]

参数说明：

GLOBAL：可选，创建全局基线（对所有会话有效）
BindSQL：可选，指定要绑定的查询SQL
PlanSQL：用于定义执行计划的查询

示例：

-- 创建会话级基线，直接使用查询自身的执行计划
CREATE BASELINE
USING SELECT t1.v2, t2.v3 FROM t1 JOIN t2 ON t1.v2 = t2.v2 WHERE t1.v2 > 100;

-- 创建全局基线，使用带JOIN提示的执行计划
CREATE GLOBAL BASELINE
USING SELECT t1.v2, t2.v3 FROM t1 JOIN[BROADCAST] t2 ON t1.v2 = t2.v2 WHERE t1.v2 > 100;

管理基线

查看基线：

SHOW BASELINE;

删除基线：

DROP BASELINE <基线ID>;

启用查询重写

要使用基线功能重写查询，需要先启用相关设置：

SET enable_sql_plan_manager_rewrite = true;

启用后，StarRocks 会自动重写匹配基线的查询。

高级应用

手动绑定复杂查询

对于复杂SQL，自动绑定可能无法满足需求，此时可以使用SQL Plan Manager函数进行手动绑定。

常用函数：

_spm_const_var：标记单个常量值
_spm_const_list：标记多个常量值（常用于IN条件）

示例：

-- 原始SQL
SELECT * FROM t1 WHERE id IN (1, 2, 3);

-- 使用SPM函数标记
SELECT * FROM t1 WHERE id IN (_spm_const_list(1));

处理CTE中的相同条件

当CTE（WITH子句）中包含相同条件时，需要手动区分参数位置：

WITH ss AS (
    SELECT i_item_id, sum(ss_ext_sales_price) total_sales
    FROM store_sales, item
    WHERE i_color IN (_spm_const_list(1)) -- 标记为位置1
),
cs AS (
    SELECT i_item_id, sum(cs_ext_sales_price) total_sales
    FROM catalog_sales, item
    WHERE i_color IN (_spm_const_list(2)) -- 标记为位置2
SELECT i_item_id, sum(total_sales) total_sales
FROM (SELECT * FROM ss UNION ALL SELECT * FROM cs) tmp1
GROUP BY i_item_id;