2018年5月30日Vertica SQL性能优化案例与流量计费示例

本资源是一份关于Vertica SQL优化的实用指南示例，标题为"SQL优化指导示例2.pdf"，主要针对Vertica数据库进行性能优化。文件内容聚焦于一个具体的查询场景，通过多个表（如hwcis.ti_es_tmnl_m2m_d_mid14a, hwcis.ti_ub_gprs_dtl_db, 和hwcis.TI_UB_SMS_DTL_Da）的数据整合，旨在提高查询效率。 查询的核心是通过LEFT JOIN连接三个表，并对数据进行了复杂条件筛选和聚合操作。首先，它选择2018年5月30日的数据，对group_id、用户标识等字段进行了选取，并计算了不同类型的流量（GPRS）总量，以及短信发送（MO和MT）的计数。在JOIN操作中，通过on条件确保数据的一致性，即serv_number字段匹配。 为了优化查询性能，文件中提及了以下几点可能的优化策略： 1. **减少全表扫描**：查询使用了`LEFT JOIN`，这可能导致全表扫描，如果关联表很大，可以考虑添加适当的索引以加速JOIN操作。特别是`serv_no`字段，因为它是连接键，应确保有合适的索引。 2. **避免不必要的计算**：例如，`nvl(busy_up_flux_byte,0)`这样的表达式在计算总流量时可能会导致重复计算，如果原始表已经提供了累计值，可以直接引用，减少计算量。 3. **利用统计信息**：Vertica数据库支持基于统计信息的查询优化，通过提供列统计信息，如NULL值比例，可以帮助优化器做出更有效的计划。 4. **合理分区和分片**：如果表被分区或分片，可以根据stat_date或serv_no等字段进行，这样可以限制查询的数据范围，减少数据扫描的复杂度。 5. **避免大表嵌套小表**：尽量避免在JOIN操作中，小表嵌套在大表内部，这样会增加查询的复杂性和处理时间。可以尝试调整表连接顺序，或者对小表进行预处理。 6. **临时表与缓存**：对于频繁使用的中间结果，可以考虑将其存储在临时表中，以便后续多次使用，减少重复计算。 7. **查询计划分析**：使用系统提供的查询分析工具，如EXPLAIN，检查查询计划，找出潜在的瓶颈，然后针对性地优化。 这份文档提供了实际的SQL语句实例，阅读者可以从中学习到如何在Vertica环境中执行高效的SQL查询优化，对提高数据库性能具有参考价值。理解这些优化原则并结合具体情况进行实践，将有助于提升整个系统的响应速度和资源利用率。