`SQL`语句的`重写`：`优化器`如何`改写`复杂的`SQL`语句以`提高`效率。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

SQL 重写：优化器如何提升效率

各位听众，今天我们来深入探讨 SQL 重写这个主题。SQL 重写是数据库优化器中一个至关重要的环节，它通过对复杂的 SQL 语句进行等价变换，从而生成执行效率更高的查询计划。简单来说，优化器就像一位经验丰富的代码重构师，它不会改变 SQL 语句的逻辑，但能让它跑得更快。

1. 什么是 SQL 重写？

SQL 重写，也称为查询重写或查询转换，是指数据库优化器在查询优化阶段，对用户提交的 SQL 语句进行逻辑等价变换的过程。这个过程的目标是生成语义相同但执行效率更高的 SQL 语句。重写后的 SQL 语句可以更好地利用索引、减少数据访问量、优化连接顺序等，从而提升查询性能。

2. 为什么需要 SQL 重写？

简化复杂查询： 用户编写的 SQL 语句可能很复杂，包含大量的子查询、连接、聚合等操作。优化器可以通过重写将这些复杂操作分解成更简单的步骤，更容易进行优化。
利用索引： 某些查询语句可能无法直接使用索引，通过重写可以改变查询的结构，使其能够有效地利用索引，减少全表扫描。
优化连接顺序： 不同表的连接顺序对查询性能有很大影响。优化器可以通过重写来选择最佳的连接顺序，减少中间结果集的大小。
消除冗余操作： SQL 语句中可能包含一些冗余的操作，例如重复的子查询、无用的条件判断等。优化器可以通过重写来消除这些冗余操作，减少计算量。
适应数据库特性： 不同的数据库系统有不同的特性和优化策略。优化器可以通过重写来调整 SQL 语句，使其更好地适应特定数据库系统的优化器。

3. SQL 重写的主要技术

SQL 重写涉及到许多技术，下面介绍一些常见的技术：

谓词下推 (Predicate Pushdown)： 将过滤条件尽可能地靠近数据源执行，减少需要处理的数据量。
子查询优化 (Subquery Optimization)： 将子查询转换为连接、半连接等更高效的形式。
视图合并 (View Merging)： 将视图的定义合并到查询语句中，消除视图带来的性能损耗。
连接消除 (Join Elimination)： 在某些情况下，可以消除不必要的连接操作。
表达式简化 (Expression Simplification)： 对表达式进行简化，例如常量折叠、布尔代数化简等。
等价谓词重写 (Equivalent Predicate Rewrite): 将谓词改写为等价但更易于优化器处理的形式。
IN 转 EXISTS (IN to EXISTS Conversion): 将 IN 子查询转换为 EXISTS 子查询，有时可以提高性能。
半连接优化 (Semi-Join Optimization): 使用半连接操作来优化包含 IN 或 EXISTS 子查询的语句。

接下来，我们将详细介绍这些技术，并结合具体的 SQL 语句进行演示。

4. 谓词下推 (Predicate Pushdown)

谓词下推是一种非常重要的优化技术，它的核心思想是：尽可能早地应用过滤条件，减少后续操作需要处理的数据量。

例如，考虑以下 SQL 语句：

SELECT *
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.city = 'New York' AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

在这个查询中，c.city = 'New York' 和 o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' 是两个过滤条件。如果没有谓词下推，数据库可能会先执行连接操作，生成一个包含所有订单和客户的中间结果集，然后再应用过滤条件。这样做效率很低。

通过谓词下推，优化器可以将 c.city = 'New York' 条件推到 customers 表上，将 o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' 条件推到 orders 表上。这样，在执行连接操作之前，就已经对两个表进行了过滤，大大减少了连接操作需要处理的数据量。

重写后的逻辑等价的SQL（实际优化器内部的操作更为复杂，这里仅作逻辑展示）：

SELECT *
FROM (SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31') o
JOIN (SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York') c ON o.customer_id = c.customer_id;

5. 子查询优化 (Subquery Optimization)

子查询是 SQL 中一种常见的语法结构，但如果不加优化，子查询的执行效率可能会很低。优化器会尝试将子查询转换为更高效的形式，例如连接、半连接等。

子查询合并 (Subquery Unnesting): 将子查询转换为连接操作。

考虑以下 SQL 语句：

SELECT o.order_id, o.order_date
FROM orders o
WHERE o.customer_id IN (SELECT c.customer_id FROM customers c WHERE c.city = 'New York');

这个查询使用了一个 IN 子查询来查找位于纽约的客户的订单。优化器可以将这个子查询转换为连接操作：

SELECT o.order_id, o.order_date
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.city = 'New York';

通过将子查询转换为连接，优化器可以更好地利用索引、优化连接顺序等，从而提高查询性能。

相关子查询优化 (Correlated Subquery Optimization): 将相关子查询转换为半连接操作。

考虑以下 SQL 语句：

SELECT c.customer_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id AND o.order_date = '2023-01-05');

这个查询使用了一个 EXISTS 相关子查询来查找在 2023-01-05 下过订单的客户。优化器可以将这个相关子查询转换为半连接操作。半连接是一种特殊的连接操作，它只返回左表中满足连接条件的行，而不会返回右表中的任何数据。

虽然具体的实现方式因数据库系统而异，但其核心思想是利用索引或哈希表来加速查找过程。

6. 视图合并 (View Merging)

视图是一种虚拟表，它基于一个或多个表的查询结果。使用视图可以简化复杂的查询，提高代码的可读性。但如果视图的定义很复杂，可能会导致查询性能下降。优化器可以通过视图合并来消除视图带来的性能损耗。

考虑以下 SQL 语句：

CREATE VIEW ny_customers AS
SELECT customer_id, customer_name
FROM customers
WHERE city = 'New York';

SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
JOIN ny_customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

这个查询使用了名为 ny_customers 的视图。优化器可以将视图的定义合并到查询语句中：

SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
JOIN (SELECT customer_id, customer_name FROM customers WHERE city = 'New York') c ON o.customer_id = c.customer_id;

或者更进一步，直接改写成：

SELECT o.order_id, c.customer_name
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.city = 'New York';

通过视图合并，优化器可以直接对底层表进行优化，避免了视图带来的额外开销。

7. 连接消除 (Join Elimination)

在某些情况下，可以消除不必要的连接操作。当查询中存在外连接，且连接条件中的某个表的所有列都不被查询引用时，可以消除这个连接。

考虑以下 SQL 语句：

SELECT o.order_id
FROM orders o
LEFT JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.customer_id IS NULL;

这个查询使用了一个左外连接来查找没有客户信息的订单。如果查询只需要 o.order_id 列，而不需要 customers 表中的任何列，那么可以消除这个连接：

SELECT o.order_id
FROM orders o
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM customers c WHERE o.customer_id = c.customer_id);

通过连接消除，可以减少查询需要处理的数据量，提高查询性能。

8. 表达式简化 (Expression Simplification)

表达式简化是指对 SQL 语句中的表达式进行简化，例如常量折叠、布尔代数化简等。

常量折叠 (Constant Folding): 将表达式中的常量计算出来，用计算结果替换表达式。

例如：

SELECT * FROM products WHERE price > 100 * 0.9;

可以简化为：

SELECT * FROM products WHERE price > 90;

布尔代数化简 (Boolean Algebra Simplification): 使用布尔代数的规则来化简表达式。

例如：

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01' AND order_date > '2023-01-15';

可以简化为：

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-15';

9. 等价谓词重写 (Equivalent Predicate Rewrite)

将谓词改写为等价但更易于优化器处理的形式。常见的等价谓词重写包括：

IN 转换为 OR: 将 IN 谓词转换为 OR 谓词。

例如：

SELECT * FROM products WHERE category IN ('Electronics', 'Clothing', 'Books');

可以重写为：

SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' OR category = 'Clothing' OR category = 'Books';

虽然这两种形式在逻辑上是等价的，但在某些情况下，优化器可能更善于处理 OR 谓词。

范围谓词拆分: 将范围谓词拆分为多个更简单的谓词。

例如：

SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

可以重写为：

SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-01-31';

10. IN 转 EXISTS (IN to EXISTS Conversion)

对于某些包含 IN 子查询的语句，将其转换为 EXISTS 子查询可以提高性能。

考虑以下 SQL 语句：

SELECT *
FROM products
WHERE category_id IN (SELECT category_id FROM categories WHERE is_active = 1);

可以转换为：

SELECT *
FROM products
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM categories WHERE categories.category_id = products.category_id AND is_active = 1);

当 categories 表比较小，而 products 表比较大时，这种转换通常可以提高性能。因为 EXISTS 子查询只需要找到一个匹配的行即可停止，而 IN 子查询需要扫描整个 categories 表。

11. 半连接优化 (Semi-Join Optimization)

半连接是一种特殊的连接操作，它只返回左表中满足连接条件的行，而不会返回右表中的任何数据。半连接常用于优化包含 IN 或 EXISTS 子查询的语句。

考虑以下 SQL 语句：

SELECT *
FROM orders
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE city = 'New York');

优化器可以使用半连接操作来执行这个查询。大致的过程如下：

扫描 customers 表，找到所有位于纽约的客户的 customer_id，将这些 customer_id 存储在一个临时表中（例如哈希表）。
扫描 orders 表，对于每一行，检查其 customer_id 是否在临时表中。如果在，则返回该行。

半连接操作可以避免将整个 customers 表连接到 orders 表，从而提高查询性能。

12. 案例分析

我们来看一个更复杂的案例，综合应用多种 SQL 重写技术：

SELECT o.order_id, c.customer_name, SUM(oi.quantity * p.price) AS total_amount
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE c.city = 'New York'
AND o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
AND p.category_id IN (SELECT category_id FROM categories WHERE is_active = 1)
GROUP BY o.order_id, c.customer_name
HAVING SUM(oi.quantity * p.price) > 100;

这个查询包含了多个连接、子查询、聚合和过滤条件。优化器可以应用以下重写技术来提高查询性能：

谓词下推： 将 c.city = 'New York' 和 o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' 条件下推到 customers 和 orders 表。
IN 转 EXISTS： 将 p.category_id IN (SELECT category_id FROM categories WHERE is_active = 1) 转换为 EXISTS 子查询。
半连接优化： 使用半连接操作来优化 EXISTS 子查询。
连接顺序优化： 选择最佳的连接顺序，例如先连接 orders 和 order_items 表，然后再连接 customers 和 products 表。

最终，经过重写后的 SQL 语句可能如下所示（这只是一个逻辑上的示例，实际的重写过程可能更复杂）：

SELECT o.order_id, c.customer_name, SUM(oi.quantity * p.price) AS total_amount
FROM (SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31') o
JOIN (SELECT * FROM customers WHERE city = 'New York') c ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM categories cat WHERE cat.category_id = p.category_id AND cat.is_active = 1)
GROUP BY o.order_id, c.customer_name
HAVING SUM(oi.quantity * p.price) > 100;

通过应用这些重写技术，优化器可以生成一个更高效的查询计划，从而提高查询性能。

13. SQL 重写的局限性

虽然 SQL 重写是一种强大的优化技术，但它也存在一些局限性：

并非所有 SQL 语句都可以被重写： 某些 SQL 语句的结构非常复杂，或者包含一些特殊的语法结构，无法进行有效的重写。
重写可能会增加优化器的开销： 优化器需要花费时间来分析 SQL 语句、选择合适的重写规则、生成新的 SQL 语句。如果重写过程过于复杂，可能会抵消重写带来的性能提升。
重写结果可能不是最优的： 优化器只能基于现有的知识和规则来进行重写，无法保证生成的 SQL 语句一定是最佳的。

14. 如何编写易于优化的 SQL 语句

为了让优化器能够更好地进行 SQL 重写，我们可以遵循以下一些建议：

避免使用复杂的子查询： 尽量将子查询转换为连接操作。
使用明确的过滤条件： 避免使用模糊的过滤条件，例如 LIKE 谓词。
尽量减少连接操作： 只连接需要的表，避免连接不必要的表。
合理使用索引： 确保查询能够有效地利用索引。
避免在 WHERE 子句中使用函数： 这会阻止索引的使用。
了解数据库系统的特性： 不同的数据库系统有不同的优化策略，了解这些策略可以帮助我们编写更易于优化的 SQL 语句。

15. 其他优化手段

除了SQL重写，数据库优化还有很多其他手段，例如：

索引优化： 选择合适的索引，并确保索引被正确使用。
硬件优化： 使用更快的 CPU、更大的内存、更快的磁盘等。
参数调优： 调整数据库系统的参数，以适应特定的应用场景。
查询计划缓存： 缓存查询计划，避免重复的优化过程。

SQL重写是数据库优化中重要的一环。

16. 总结：SQL重写，提升性能的关键

今天，我们深入探讨了 SQL 重写这一数据库优化领域的重要技术。通过对 SQL 语句进行等价变换，优化器可以生成执行效率更高的查询计划，从而显著提升数据库性能。掌握 SQL 重写的原理和技术，以及编写易于优化的 SQL 语句，对于数据库开发人员和管理员来说至关重要。理解了SQL重写才能更好的进行数据库优化。

谢谢大家！

SQL 重写：优化器如何提升效率

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