小编点评

正文

摘要：在业务功能实现时，经常会用到视图简化查询SQL。但有时候会因为视图降低查询效率，本文主要分析在业务需求满足的情况下，将有效的过滤条件传递到基表，减少运算过程中数据库需要处理的数据量，提升SQL执行效率。

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)业务视图优化-过滤条件传递》，作者：卫小毛 。

在业务功能实现时，经常会用到视图简化查询SQL。但有时候会因为视图降低查询效率，本文主要分析在业务需求满足的情况下，将有效的过滤条件传递到基表，减少运算过程中数据库需要处理的数据量，提升SQL执行效率。

SQL举例

SELECT
    count(1) AS have_done_num,
    t1.task_def_key_ AS menuguid
FROM
    vw_pay_voucher_bill t2
LEFT JOIN xact_hi_taskinst t1 ON t1.business_key_ = t2.id
AND t1.proc_def_key_ = 'pay_voucher_bill'
AND t1.operation_flag_ IN ('NORMAL', 'WITHDRAW')
AND t1.suspension_state_ = 1
AND t1.org_code_ = t2.mof_div_code
AND delete_reason_ = 'completed'
AND ext1_ IS NULL
WHERE
    t2.is_deleted = '2'
AND t2.fiscal_year = '2022'
AND t2.mof_div_code = 'xxxxxxxx0'
AND (
    agency_id = '5A1xxxxxxxxxxxxxxxxxxx4T5'
)
GROUP BY
    t1.task_def_key_
HAVING
    t1.task_def_key_ IS NOT NULL;

sql 分析：以上SQL vw_pay_voucher_bill t2 、xact_hi_taskinst t1 视图和表进行关联查询

根据业务特性分析过滤效果较好的字段为 agency_id

优化前耗时： 22s

分析执行计划：

时间主要耗时在 seq scan on pay_voucher_bill v 这一步

看到该表过滤条件仅有mof_div_code、fiscal_year、is_deleted 过滤效果差，几乎全表数据参与过程运算，执行代价高

视图及表结构分析：

视图中关联条件较为有效的过滤条件，bgt_id 字段查询时不会应用。分析视图中“v”和“t”表都存在agency_id 字段，当前t表过滤使用了agency_id字段，可以考虑视图定义中量表关联条件增加 agency_id 字段关联条件需要考虑业务需求。

同业务沟通后可进行优化

优化后耗时：0.4s

对比优化前后SQL查询结果一致

优化总结：

同业务侧研发沟通客户实际需要仅需要查询本单位 （agency_id） 下的数据，但因为SQL和视图设计时，并未将这一有效条件传递给每张表。导致数据库在针对 pay_voucher 进行数据过滤时需要将全表64万+ 数据筛选出来进行运算，仅仅这一步开销就占用了20s+。在优化后（视图中增加agency_id关联信息后，该操作可将agency_id 过滤条件传递给基表 pay_voucher），仅需从pay_voucher 表中获取738行数据进行运算，最终sql耗时降为 0.4s左右。

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