性能优化技巧:有序分组

一、  问题背景与适用场景通常分组计算都采用hash方案,即先计算分组字段的hash值,hash值相同的记录被分拣到一个小集合里,然后在这个小集合中遍历找分组字段值相同的聚合成一组。分组的复杂度(比较次数),取决于hash函数的重码率。在hash空间比较小时,重码率就高,比较次数就会多,性能会受较大影响。为了提高性能,就需要分配较大的内存来存放 hash 表。另外,有些数据类型(长字串)的 hash 计算也比较慢,这也会影响性能。如果分组字段是有序的,在分组的时候,每条记录只与上一条记录比较,发现有不同时则新建一个分组,相同则聚合到当前组中。这样的分组运算的复杂度为n(被分组集合的长度),而且没有 hash 计算和重码率的问题,可以获得比 hash 分组更快的性能,而且并不需要太多内存用于存放 hash 表。SPL提供了这种分组方法,我们实例测试一下,并且与使用hash分组算法的Oracle对比。二、  测试环境测试机有两个Intel2670 CPU,主频2.6G,共16核,内存64G,SSD固态硬盘。在此机上安装虚拟机来测试,设置虚拟机为16核、8G内存。三、  小数据量小结果集测试在虚拟机上创建数据表orderdetail_1,共三个字段:orderid(整数)、detailid(整数)、amount(实数),前两个字段是主键,生成数据记录8千万行。将此表数据导入Oracle数据库,同时用它生成集算器SPL组表来进行测试。orderid字段数据升序排列,按orderid进行分组,共有50组,统计每张订单的总金额和明细条数。1.  Oracle测试编写查询测试SQL如下:select   /*+ parallel(n)  */orderid, sum(amount) as amount, count(detailid) as detailsfrom orderdetail_1group by orderid;其中/*+ parallel(n) */ 用于并行测试,n为并行数。2.  SPL测试编写SPL脚本如下:

A1=now()2=file("/home/ctx/orderdetail_1.ctx").create().cursor@m(orderid,detailid,amount;;1)3=A2.groups@o(orderid;sum(amount):amount,count(detailid):details)4=interval@s(A1,now())groups分组时加选项@o就适用分组字段有序时,只比较相邻行的值进行有序分组。3.  测试结果测试结果如下,单位(秒):并行数124816Oracle2419161313SPL116321在8千万行数据的情况下,SPL有序分组的性能提高了一倍左右,并且并行的效果非常好,性能呈线性上升。而使用hash分组的Oracle并行提速效果并不明显。性能提高程序与数据量有关,当数据量很小时,分组时间占整个查询时间的比例很小,对整体性能的提高也就不明显。但随着数据量的增加,提升效果就会越来越显著。下面我们再来看看大数据量测试的情况。四、  大数据量大结果集测试在虚拟机上创建数据表orderdetail_2,共三个字段:orderid(字符串)、detailid(整数)、amount(实数),前两个字段是主键,生成数据记录24亿行。将此表数据导入Oracle数据库,同时用它生成集算器SPL组表来进行测试。orderid字段数据升序排列,按orderid进行分组,共有8亿组,统计每张订单的总金额和明细条数。由于查询出的大结果集在Oracle输出需要很长的时间,所以对分组结果再进行一次过滤,只输出订单总金额小于35元的订单,结果只有12条,输出就几乎不占时间了。1.  Oracle测试编写查询测试SQL如下:select * from (select   /*+ parallel(n)  */orderid, sum(amount) sum_amount, count(detailid) as detailsfrom orderdetail_2group by orderid)where sum_amount<35;其中/*+ parallel(n) */ 用于并行测试,n为并行数。2.  SPL测试编写SPL脚本如下:

A1=now()2=file("/home/ctx/orderdetail_2.ctx").create().cursor@m(orderid,detailid,amount;;1)3=A2.group(orderid;sum(amount):amount,count(detailid):details).select(amount<35).fetch()4=interval@s(A1,now())由于分组结果集很大,无法全部装载到内存,所以使用group函数进行有序分组,返回分组结果集对应的游标,再对游标过滤后取得需要的查询结果。3.  测试结果测试结果如下,单位(秒):并行数124816Oracle264713451092806737SPL4512351196548在不并行的情况下,SPL有序分组比Oracle性能提升了近6倍左右。因SPL有序分组方法很适合并行,随着并行数的增加,性能提升的效果就越好。

(0)

相关推荐

  • PHP支付接口签名生成数据

    <?php //作者主页 https://www.woailunwen.com $pay_memberid = '商户号'; $pay_orderid = '订单号'; $pay_amount ...

  • 性能优化技巧:后半有序分组

    一.  问题背景与适用场景什么是后半有序?如果数据集T已经按字段a.b有序,现在我们要将T按b排序或分组时,因为在a值相同的段内,b都是有序的,这种要排序或分组的字段在分段内有序的情况就称为后半有序. ...

  • 性能优化技巧:遍历复用提速多次分组

    我们知道,大数据运算性能的瓶颈常常是在外存(也就是硬盘)IO上,因为外存访问性能要比内存低一两个数量级.因此,做性能优化时,减少硬盘的访问量有时要比减少CPU计算量更为重要.同一个任务,如果能使用硬盘 ...

  • 性能优化技巧:有序定位关联提速主子关联后的过滤

    一.  问题背景与适用场景在<性能优化技巧:有序归并>中我们验证了有序归并算法提高关联性能的效果,那么还有没有进一步提升的空间呢?能不能再减少数据的读取量从而再提速呢?通常主子关联后还会再 ...

  • 性能优化技巧:有序归并

    一.   问题背景与适用场景在以前的文章中我们介绍过,关系数据库在进行表间关联时是使用HASH分段技术.设两个关联表的规模(记录数)分别是 N 和 M,则 HASH 分段技术的计算复杂度(关联字段的比 ...

  • 揭秘 Vue.js 九个性能优化技巧

    这篇文章主要参考了 Vue.js 核心成员 Guillaume Chau 在 19 年美国的 Vue conf 分享的主题:9 Performance secrets revealed,分享中提到了九 ...

  • 性能优化技巧:前半有序时的排序

    一.  问题背景与适用场景在对数据集进行排序运算时,有时会遇到这样一种场景:数据集T已经按字段a有序,而字段b无序,现在我们要将T按a.b排序,我们称之为前半有序(a有序)的排序.此时我们能想到一种优 ...

  • 性能优化技巧:大事实表与大维表关联

    一.  问题背景与适用场景在<性能优化技巧:小事实表与大维表关联>中,我们尝试了小事实表与大维表关联时的性能优化方法,该方法利用了小事实表可以装入内存的特点,将关联键汇集排序后到大维表中查 ...

  • 性能优化技巧:小事实表与大维表关联

    一.  问题背景与适用场景在主子表关联查询中,有时会遇到这样一种情况:按条件过滤后的事实表数据量很小,能够全部装载进内存或仅比内存略大一点:而要关联的维表数据量很大,比内存要大很多.这种时候,如果维表 ...

  • 性能优化技巧:附表

    一.  问题背景与适用场景在<性能优化技巧:有序归并>中我们见证了有序归并算法提升主子表的关联性能,在集算器中,还有进一步提高性能的办法-附表.集算器组表支持主子表保存在同一文件中,先用主 ...