Doris Join 优化原理文档详解
什么是 Doris Join?
Doris Join 是亚马逊公司推出的,基于数据仓库的分布式 SQL 查询引擎,支持强大的分析和报表功能,并且性能十分优秀。在使用 Doris Join 进行查询时,我们可能会遇到连接查询的问题,这时我们需要合理使用 Doris 的特性来进行性能优化。
Doris Join 的原理
在 Doris Join 中,连接查询的实现是通过分布式查询的方式来实现的。具体来说,如果我们在 Doris Join 中执行连接查询语句,Doris Join 就会首先将两张表分别拆分为多个子表,然后分别在这些子表上进行查询,在查询完所有子表并拿到结果后,再将结果进行合并,并返回最终结果。
Doris Join 的优化原理
为了让连接查询的性能更加优秀,我们需要合理使用 Doris Join 的优化原理。具体来说,我们可以从以下两个方面来进行优化。
1. 使用分区列进行连接
在使用 Doris Join 进行连接查询的时候,分区列的使用非常重要。如果我们将分区列用作连接条件,就可以避免全表扫描,从而大大减少查询时间。因此,在设计数据模型时,应该合理设置分区列。
2. 使用布隆过滤器进行连接
布隆过滤器是一种非常高效的数据结构,它可以用来判断一个元素是否属于一个集合中,而且不存在误判。在 Doris Join 中,我们可以使用布隆过滤器进行连接查询,这样可以避免在网络传输过程中发生大量的数据传输,提高数据查询的效率。
Doris Join 优化示例
以下是两个使用 Doris Join 的优化示例,帮助你更好地理解 Doris Join 的优化原理。
示例一
我们有两张表,一张为订单表 order,另一张为用户表 user。订单表包括字段 order_id、user_id、order_time、order_amount,用户表包括字段 user_id、user_name、user_age、user_gender。我们要查询所有下单时间在 2021 年以后的订单信息及其所属用户信息。
原始 SQL 语句:
SELECT o.order_id, o.order_time, o.order_amount, u.user_name, u.user_age, u.user_gender
FROM order AS o JOIN user AS u ON o.user_id = u.user_id
WHERE YEAR (o.order_time) >= 2021;
优化后 SQL 语句:
SELECT o.order_id, o.order_time, o.order_amount, u.user_name, u.user_age, u.user_gender
FROM order AS o JOIN user AS u ON o.user_id = u.user_id AND YEAR (o.order_time) >= 2021;
在优化后的 SQL 语句中,我们使用了分区列 order_id 进行连接,并将过滤条件放在 ON 后面,可以有效减少数据扫描。
示例二
我们有两张表,一张为销售记录表 sale,另一张为商品信息表 product。销售记录表包括字段 sale_id、product_id、sale_time、sale_amount,商品信息表包括字段 product_id、product_name、product_price、product_category。我们要查询 2021 年销售额最高的商品类别及其对应销售金额。
原始 SQL 语句:
SELECT p.product_category, SUM (s.sale_amount)
FROM sale AS s JOIN product AS p ON s.product_id = p.product_id
WHERE YEAR (s.sale_time) = 2021
GROUP BY p.product_category
ORDER BY SUM (s.sale_amount) DESC
LIMIT 1;
优化后 SQL 语句:
SELECT p.product_category, SUM (s.sale_amount)
FROM sale AS s JOIN product AS p ON s.product_id = p.product_id
WHERE YEAR (s.sale_time) = 2021 AND p.product_category = '电子产品'
GROUP BY p.product_category;
在优化后的 SQL 语句中,我们使用了布隆过滤器进行连接,并将过滤条件放在 WHERE 后面,可以提高查询效率。
结束语
通过对 Doris Join 的优化原理展开详细的讲解,我们可以更好地理解连接查询的性能优化原理,并且可以从实际案例中了解如何使用 Doris Join 进行性能优化。希望以上内容能对大家有所帮助。
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Doris Join 优化原理文档详解 - Python技术站