本文主要是介绍openGauss学习笔记-246 openGauss性能调优-SQL调优-经验总结：SQL语句改写规则，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- openGauss学习笔记-246 openGauss性能调优-SQL调优-经验总结：SQL语句改写规则
- 246.1 使用union all代替union
- 246.2 join列增加非空过滤条件
- 246.3 not in转not exists
- 246.4 选择hashagg
- 246.5 尝试将函数替换为case语句
- 246.6 避免对索引使用函数或表达式运算
- 246.7 尽量避免在where子句中使用以下内容
- 246.8 对复杂SQL语句进行拆分
openGauss学习笔记-246 openGauss性能调优-SQL调优-经验总结：SQL语句改写规则
根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践，总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。如果遵守这些规则，常常能够大幅度提升业务查询效率。
246.1 使用union all代替union
union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。
246.2 join列增加非空过滤条件
若join列上的NULL值较多，则可以加上is not null过滤条件，以实现数据的提前过滤，提高join效率。
246.3 not in转not exists
not in语句需要使用nestloop anti join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。
如下所示，如果t2.d2字段中没有null值（t2.d2字段在表定义中not null）查询可以修改为：
SELECT * FROM t1 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.c1=t2.d2);
产生的计划如下：
QUERY PLAN
------------------------------
Hash Anti Join
Hash Cond: (t1.c1 = t2.d2)
-> Seq Scan on t1
-> Hash
-> Seq Scan on t2
(5 rows)
246.4 选择hashagg
查询中GROUP BY语句如果生成了groupagg+sort的plan性能会比较差，可以通过加大work_mem的方法生成hashagg的plan，因为不用排序而提高性能。
246.5 尝试将函数替换为case语句
openGauss函数调用性能较低，如果出现过多的函数调用导致性能下降很多，可以根据情况把可下推函数的函数改成CASE表达式。
246.6 避免对索引使用函数或表达式运算
对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。
246.7 尽量避免在where子句中使用以下内容
尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。
246.8 对复杂SQL语句进行拆分
对于过于复杂并且不易通过以上方法调整性能的SQL可以考虑拆分的方法，把SQL中某一部分拆分成独立的SQL并把执行结果存入临时表，拆分常见的场景包括但不限于：
- 作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。
- Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。
- 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。
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