Introduzione
In questa pagina vengono descritti i dettagli degli operatori utilizzati nei piani di esecuzione delle query di Spanner. Per scoprire come recuperare un piano di esecuzione per una query specifica mediante la console Google Cloud, consulta Informazioni su come Spanner esegue le query.
Le query e i piani di esecuzione in questa pagina si basano sul seguente schema di database:
CREATE TABLE Singers (
SingerId INT64 NOT NULL,
FirstName STRING(1024),
LastName STRING(1024),
SingerInfo BYTES(MAX),
BirthDate DATE
) PRIMARY KEY(SingerId);
CREATE INDEX SingersByFirstLastName ON Singers(FirstName, LastName);
CREATE TABLE Albums (
SingerId INT64 NOT NULL,
AlbumId INT64 NOT NULL,
AlbumTitle STRING(MAX),
MarketingBudget INT64
) PRIMARY KEY(SingerId, AlbumId),
INTERLEAVE IN PARENT Singers ON DELETE CASCADE;
CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle ON Albums(AlbumTitle);
CREATE INDEX AlbumsByAlbumTitle2 ON Albums(AlbumTitle) STORING (MarketingBudget);
CREATE TABLE Songs (
SingerId INT64 NOT NULL,
AlbumId INT64 NOT NULL,
TrackId INT64 NOT NULL,
SongName STRING(MAX),
Duration INT64,
SongGenre STRING(25)
) PRIMARY KEY(SingerId, AlbumId, TrackId),
INTERLEAVE IN PARENT Albums ON DELETE CASCADE;
CREATE INDEX SongsBySingerAlbumSongNameDesc ON Songs(SingerId, AlbumId, SongName DESC), INTERLEAVE IN Albums;
CREATE INDEX SongsBySongName ON Songs(SongName);
CREATE TABLE Concerts (
VenueId INT64 NOT NULL,
SingerId INT64 NOT NULL,
ConcertDate DATE NOT NULL,
BeginTime TIMESTAMP,
EndTime TIMESTAMP,
TicketPrices ARRAY<INT64>
) PRIMARY KEY(VenueId, SingerId, ConcertDate);
Puoi utilizzare le seguenti istruzioni DML (Data Manipulation Language) per aggiungere dati a queste tabelle:
INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName, BirthDate)
VALUES (1, "Marc", "Richards", "1970-09-03"),
(2, "Catalina", "Smith", "1990-08-17"),
(3, "Alice", "Trentor", "1991-10-02"),
(4, "Lea", "Martin", "1991-11-09"),
(5, "David", "Lomond", "1977-01-29");
INSERT INTO Albums (SingerId, AlbumId, AlbumTitle)
VALUES (1, 1, "Total Junk"),
(1, 2, "Go, Go, Go"),
(2, 1, "Green"),
(2, 2, "Forever Hold Your Peace"),
(2, 3, "Terrified"),
(3, 1, "Nothing To Do With Me"),
(4, 1, "Play");
INSERT INTO Songs (SingerId, AlbumId, TrackId, SongName, Duration, SongGenre)
VALUES (2, 1, 1, "Let's Get Back Together", 182, "COUNTRY"),
(2, 1, 2, "Starting Again", 156, "ROCK"),
(2, 1, 3, "I Knew You Were Magic", 294, "BLUES"),
(2, 1, 4, "42", 185, "CLASSICAL"),
(2, 1, 5, "Blue", 238, "BLUES"),
(2, 1, 6, "Nothing Is The Same", 303, "BLUES"),
(2, 1, 7, "The Second Time", 255, "ROCK"),
(2, 3, 1, "Fight Story", 194, "ROCK"),
(3, 1, 1, "Not About The Guitar", 278, "BLUES");
Operatori foglia
Un operatore leaf è un operatore che non ha elementi figlio. I tipi di operatori foglia sono:
Annullamento nidificazione array
Un operatore array unnest consente di appiattire un array di input in righe di elementi. Ogni riga risultante contiene fino a due colonne: il valore effettivo dell'array e, facoltativamente, la posizione in base zero nell'array.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT a, b FROM UNNEST([1,2,3]) a WITH OFFSET b;
La query appiattisce l'array [1,2,3]
nella colonna a
e mostra la posizione dell'array
nella colonna b
.
Ecco i risultati:
a | b |
---|---|
1 | 0 |
2 | 1 |
3 | 2 |
Questo è il piano di esecuzione:
Genera relazione
Un operatore genera relazione restituisce zero o più righe.
Relazione unitaria
La relazione unità restituisce una riga. È un caso speciale dell'operatore generate relation.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT 1 + 2 AS Result;
Il risultato è:
Risultato |
---|
3 |
Questo è il piano di esecuzione:
Relazione vuota
La relazione vuota non restituisce righe. È un caso speciale dell'operatore generate relation.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT * FROM Albums LIMIT 0
Il risultato è:
No results
Questo è il piano di esecuzione:
Scansione
Un operatore scan restituisce righe analizzando l'origine di righe. Di seguito sono riportati i tipi di operatori di scansione:
- Scansione della tabella: l'analisi viene eseguita su una tabella.
- Scansione indice: la scansione viene eseguita su un indice.
- Scansione batch: l'analisi viene eseguita su tabelle intermedie create da altri operatori relazionali (ad esempio, una tabella creata da un'applicazione incrociata distribuita).
Quando possibile, Spanner applica semplici predicati alle chiavi come parte di una scansione. Le scansioni vengono eseguite in modo più efficiente quando vengono applicati i predicati, perché la scansione non deve leggere l'intera tabella o l'indice. I predicati vengono visualizzati nel
piano di esecuzione nel formato KeyPredicate: column=value
.
Nel peggiore dei casi, una query potrebbe dover cercare tutte le righe di una tabella. Questa
situazione porta a una scansione completa e viene visualizzata nel piano di esecuzione come
full scan: true
.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT s.LastName
FROM singers@{FORCE_INDEX=SingersByFirstLastName} AS s
WHERE s.FirstName = 'Catalina';
Ecco i risultati:
LastName |
---|
Smith |
Questo è il piano di esecuzione:
Nel piano di esecuzione, l'operatore unione distribuita di primo livello invia i sottopiani ai server remoti. Ogni sottopiano ha un operatore di serializza il risultato e un operatore di scansione dell'indice. Il
predicato Key Predicate: FirstName = 'Catalina'
limita la scansione alle righe
nell'indice SingersByFirstLastname
con FirstName
uguale a Catalina
.
L'output della scansione dell'indice viene restituito all'operatore del risultato di serializzazione.
Operatori unari
Un operatore unario è un operatore con un singolo elemento figlio relazionale.
I seguenti operatori sono operatori unari:
- Aggrega
- Applicare le mutazioni
- Crea gruppo
- Computing
- struct computing
- Filtro
- Filtro dell'analisi
- Limite
- Assegnazione ID casuale
- Serializza risultato
- Ordina
- VT
- Input dell'unione
Aggregazione
Un operatore aggregate implementa istruzioni SQL GROUP BY
e funzioni aggregate (ad esempio COUNT
). L'input per un operatore aggregato è partizionato logicamente in gruppi disposti su colonne chiave (o in un singolo gruppo se
GROUP BY
non è presente). Per ogni gruppo vengono calcolati zero
o più aggregati.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT s.SingerId, AVG(s.duration) AS average, COUNT(*) AS count
FROM Songs AS s
GROUP BY SingerId;
La query raggruppa per SingerId
ed esegue un'aggregazione AVG
e
un'aggregazione COUNT
.
Ecco i risultati:
SingerId | media | count |
---|---|---|
3 | 278 | 1 |
2 | 225,875 | 8 |
Questo è il piano di esecuzione:
Gli operatori aggregati possono essere basati su flussi o basati su hash. Il piano di esecuzione sopra riportato mostra
un aggregato basato su flussi. I dati aggregati basati su flussi leggono da input già
preordinati (se è presente GROUP BY
) e calcolano i gruppi senza
bloccare. I dati aggregati basati su hash creano tabelle hash per mantenere contemporaneamente aggregati incrementali di più righe di input. I dati aggregati basati su flussi sono più veloci e utilizzano meno memoria rispetto ai dati aggregati basati su hash, ma richiedono che l'input venga ordinato (per colonne chiave o indici secondari).
Per scenari distribuiti, un operatore aggregato può essere separato in una coppia locale/globale. Ogni server remoto esegue l'aggregazione locale sulle righe di input, quindi restituisce i risultati al server radice. Il server radice esegue l'aggregazione globale.
Applicare le mutazioni
Un operatore apply mutations applica le mutazioni da un'istruzione DML (Data Manipulation Statement) alla tabella. È l'operatore principale in un piano di query per un'istruzione DML.
Ad esempio, utilizzando questa query:
DELETE FROM Singers
WHERE FirstName = 'Alice';
Ecco i risultati:
4 rows deleted
This statement deleted 4 rows and did not return any rows.
Questo è il piano di esecuzione:
Creazione batch
Un operatore create batch raggruppa le righe di input in una sequenza. Un'operazione di creazione batch in genere fa parte di un'operazione di applicazione incrociata distribuita. Le righe di input possono essere riordinate durante la creazione in batch. Il numero di righe di input raggruppate in ogni esecuzione dell'operatore batch è variabile.
Consulta l'operatore di applicazione incrociata distribuita per un esempio di operatore batch di creazione in un piano di esecuzione.
Computing
Un operatore compute produce output leggendo le righe di input e aggiungendo una o più colonne aggiuntive calcolate tramite espressioni scalari. Consulta l'operatore union all per un esempio di operatore di computing in un piano di esecuzione.
struct di computing
Un operatore compute struct crea una variabile per una struttura che contiene campi per ciascuna delle colonne di input.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT FirstName,
ARRAY(SELECT AS STRUCT song.SongName, song.SongGenre
FROM Songs AS song
WHERE song.SingerId = singer.SingerId)
FROM singers AS singer
WHERE singer.SingerId = 3;
Ecco i risultati:
FirstName | Non specificato |
---|---|
Alice | [["Non sulla chitarra","BLUES"]] |
Questo è il piano di esecuzione:
Nel piano di esecuzione, l'operatore di sottoquery dell'array riceve input da un operatore Distributed Union, che riceve input da un operatore struct Compute. L'operatore dello struct computing crea una struttura dalle
colonne SongName
e SongGenre
nella tabella Songs
.
Filtro
Un operatore filter legge tutte le righe dal suo input, applica un predicato scalare su ogni riga, quindi restituisce solo le righe che soddisfano il predicato.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT s.LastName FROM (SELECT s.LastName
FROM Singers AS s LIMIT 3) s
WHERE s.LastName LIKE 'Rich%';
Ecco i risultati:
LastName |
---|
Riccardo |
Questo è il piano di esecuzione:
Il predicato per i cantanti il cui cognome inizia con Rich
viene implementato come
filtro. L'input del filtro è l'output di una scansione dell'indice, mentre l'output del filtro sono righe in cui LastName
inizia con Rich
.
Per migliorare le prestazioni, ogni volta che un filtro viene posizionato direttamente sopra una scansione, il filtro influisce sulla modalità di lettura dei dati. Ad esempio, considera una tabella con la chiave k
.
Un filtro con il predicato k = 5
direttamente sopra un'analisi della tabella cercherà le righe che corrispondono a k = 5
, senza leggere l'intero input. Ciò si traduce in un'esecuzione più efficiente della query. Nell'esempio precedente, l'operatore di filtro
legge solo le righe che soddisfano il predicato WHERE s.LastName LIKE 'Rich%'
.
Filtra ricerca
Un operatore di analisi dei filtri è sempre sopra una scansione dell'indice o della tabella. Utilizza la scansione per ridurre il numero di righe lette dal database e la scansione risultante è in genere più veloce rispetto a un filtro. Spanner applica la scansione dei filtri in determinate condizioni:
- Condizione cercabile: questa condizione si applica se Spanner può determinare una riga specifica a cui accedere nella tabella. In genere questo accade quando il filtro
si trova su un prefisso della chiave primaria. Ad esempio, se la chiave primaria
è costituita da
Col1
eCol2
, è possibile cercare una clausolaWHERE
che include valori espliciti perCol1
oCol1
eCol2
. In questo caso, Spanner legge solo i dati all'interno dell'intervallo di chiavi. - Condizione residua: qualsiasi altra condizione in cui Spanner può valutare la scansione per limitare la quantità di dati letti.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT LastName
FROM Singers
WHERE SingerId = 1
Ecco i risultati:
LastName |
---|
Riccardo |
Questo è il piano di esecuzione:
Limite
Un operatore limit vincola il numero di righe restituite. Un parametro OFFSET
facoltativo specifica la riga iniziale da restituire. Per gli scenari distribuiti, un operatore di limite può essere separato in una coppia locale/globale. Ogni server remoto applica il limite locale per le righe di output, quindi restituisce i risultati al server radice. Il server radice aggrega le righe inviate dai server remoti e poi applica il limite globale.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT s.SongName
FROM Songs AS s
LIMIT 3;
Ecco i risultati:
SongName |
---|
Non riguarda la chitarra |
La seconda volta |
Ricomincia |
Questo è il piano di esecuzione:
Il limite locale è il limite per ciascun server remoto. Il server radice aggrega le righe dei server remoti e quindi applica il limite globale.
Assegnazione ID casuale
Un operatore random idAssign produce l'output leggendo le righe di input e aggiungendo un numero casuale a ogni riga. Utilizza un operatore Filter
o Sort
per ottenere i metodi di campionamento. I metodi di campionamento supportati sono Bernoulli e Reservoir.
Ad esempio, la seguente query utilizza il campionamento di Bernoulli con una frequenza di campionamento del 10%.
SELECT s.SongName
FROM Songs AS s TABLESAMPLE BERNOULLI (10 PERCENT);
Ecco i risultati:
SongName |
---|
Ricomincia |
Niente è uguale |
Tieni presente che, poiché il risultato è un esempio, potrebbe variare ogni volta che la query viene eseguita anche se la query è la stessa.
Questo è il piano di esecuzione:
In questo piano di esecuzione, l'operatore Random Id Assign
riceve l'input da un operatore di Distributed Union, che riceve l'input da una scansione dell'indice. L'operatore restituisce le righe con ID casuali e l'operatore Filter
applica quindi un predicato scalare agli ID casuali e restituisce circa il 10% delle righe.
L'esempio seguente utilizza il campionamento Reservoir con una frequenza di campionamento di 2 righe.
SELECT s.SongName
FROM Songs AS s TABLESAMPLE RESERVOIR (2 ROWS);
Ecco i risultati:
SongName |
---|
Sapevo che eri magia |
La seconda volta |
Tieni presente che, poiché il risultato è un esempio, potrebbe variare ogni volta che la query viene eseguita anche se la query è la stessa.
Questo è il piano di esecuzione:
In questo piano di esecuzione, l'operatore Random Id Assign
riceve l'input da un operatore di Distributed Union, che riceve l'input da una scansione dell'indice. L'operatore restituisce le righe con ID casuali e l'operatore Sort
applica quindi l'ordinamento agli ID casuali e applica LIMIT
con 2 righe.
Serializza risultato
Un operatore serialize result è un caso speciale dell'operatore struct compute che serializza ogni riga del risultato finale della query, per tornare al client.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT ARRAY(SELECT AS STRUCT so.SongName, so.SongGenre
FROM Songs AS so
WHERE so.SingerId = s.SingerId)
FROM Singers AS s;
La query richiede un array di SongName
e SongGenre
in base a SingerId
.
Ecco i risultati:
Non specificato |
---|
[] |
[[Torniamo insieme, COUNTRY], [Ricominciamo, ROCK]] |
[[Non sulla chitarra, BLUES]] |
[] |
[] |
Questo è il piano di esecuzione:
L'operatore del risultato della serializzazione crea un risultato che contiene, per ogni riga della tabella Singers
, un array di coppie SongName
e SongGenre
per le canzoni del cantante.
Ordinamento
Un operatore sort legge le righe di input, le ordina per colonne, quindi restituisce i risultati ordinati.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT s.SongGenre
FROM Songs AS s
ORDER By SongGenre;
Ecco i risultati:
SongGenre |
---|
BLU |
BLU |
BLU |
BLU |
CLASSICHE |
PAESE |
ROCCIA |
ROCCIA |
ROCCIA |
Questo è il piano di esecuzione:
In questo piano di esecuzione, l'operatore di ordinamento riceve le righe di input da un operatore di unione distribuita, ordina le righe di input e restituisce le righe ordinate a un operatore di serializza il risultato.
Per limitare il numero di righe restituite, un operatore di ordinamento può avere facoltativamente i parametri LIMIT
e OFFSET
. Per scenari distribuiti, un operatore di ordinamento con un operatore LIMIT
e/o OFFSET
è separato in una coppia locale/globale. Ogni server remoto applica l'ordinamento e il limite/offset locale per le righe di input, quindi restituisce i risultati al server radice. Il server radice
aggrega le righe inviate dai server remoti, le ordina e poi applica il
limite/offset globale.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT s.SongGenre
FROM Songs AS s
ORDER By SongGenre
LIMIT 3;
Ecco i risultati:
SongGenre |
---|
BLU |
BLU |
BLU |
Questo è il piano di esecuzione:
Il piano di esecuzione mostra il limite locale per i server remoti e il limite globale per il server radice.
Fascia d'età
Un operatore di funzione con valore di tabella produce l'output leggendo le righe di input e applicando la funzione specificata. La funzione può implementare la mappatura e restituire lo stesso numero di righe dell'input. Può anche essere un generatore che restituisce più righe o un filtro che restituisce meno righe.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT Genre, SongName
FROM ML.PREDICT(MODEL GenreClassifier, Table Songs)
Ecco i risultati:
Genere | SongName |
---|---|
Paese | Non riguarda la chitarra |
Roccia | La seconda volta |
Pop | Ricomincia |
Pop | Niente è uguale |
Paese | Ritorniamo insieme |
Pop | Sapevo che eri magia |
Elettronica | Blu |
Roccia | 42 |
Roccia | Storia di un combattimento |
Questo è il piano di esecuzione:
Input unione
Un operatore union input restituisce i risultati a un operatore union all. Consulta l'operatore union all per un esempio di operatore di input Union in un piano di esecuzione.
Operatori binari
Un operatore binario è un operatore con due elementi figlio relazionali. I seguenti operatori sono operatori binari:
- Applicazione incrociata
- Unisci hash
- Unisci e unisci
- Unione di hash broadcast push
- Applicazione esterna
Applicazione incrociata
Un operatore di tipo cross apply esegue una query di tabella su ogni riga recuperata da una query su un'altra tabella e restituisce l'unione di tutte le esecuzioni della query in una tabella. Gli operatori Cross apply e outer apply eseguono l'elaborazione orientata alle righe, a differenza degli operatori che eseguono l'elaborazione basata su set, come hash join . L'operatore di applicazione incrociata ha due input, input e map. L'operatore di applicazione incrociata applica ogni riga nel lato di input al lato della mappa. Il risultato dell'applicazione incrociata include colonne sia sul lato di input che su quello della mappa.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT si.FirstName,
(SELECT so.SongName
FROM Songs AS so
WHERE so.SingerId=si.SingerId
LIMIT 1)
FROM Singers AS si;
La query chiede il nome di ogni cantante, insieme al nome di solo una delle canzoni del cantante.
Ecco i risultati:
FirstName | Non specificato |
---|---|
Alice | Non riguarda la chitarra |
Catalina | Ritorniamo insieme |
Davide | NULL |
Elena | NULL |
Marco | NULL |
La prima colonna viene compilata dalla tabella Singers
e la seconda dalla tabella Songs
. Nei casi in cui SingerId
esisteva nella tabella Singers
, ma non è stato trovato SingerId
nella tabella Songs
, la seconda colonna contiene NULL
.
Questo è il piano di esecuzione:
Il nodo di primo livello è un operatore Distributed Union. L'operatore di Distributed Union distribuisce i sottopiani ai server remoti. Il sottopiano contiene un operatore serialize result che calcola il nome del cantante e il nome di una delle canzoni del cantante e serializza ogni riga dell'output.
L'operatore del risultato di serializzazione riceve l'input da un operatore di applicazione incrociata.
Il lato di input per l'operatore di applicazione incrociata è una scansione della tabella nella tabella Singers
.
Il lato della mappa per l'operazione di applicazione incrociata contiene quanto segue (dall'alto verso il basso):
- Un operatore aggregate che restituisce
Songs.SongName
. - Un operatore limit che limita il numero di brani restituiti a uno per cantante.
- Una scansione dell'indice sull'indice
SongsBySingerAlbumSongNameDesc
.
L'operatore di applicazione incrociata mappa ogni riga dal lato di input a una riga nella mappa
che ha lo stesso SingerId
. L'output dell'operatore di applicazione incrociata è il valore FirstName
della riga di input e il valore SongName
della riga della mappa.
Il valore SongName
sarà NULL
se non esiste una riga della mappa corrispondente a SingerId
. L'operatore di unione distribuita nella parte superiore del piano di esecuzione combina quindi tutte le righe di output dai server remoti e le restituisce come risultati della query.
Unisci hash
Un operatore hash join è un'implementazione basata su hash dei join SQL. Un join di hash esegue l'elaborazione basata su set. L'operatore di hash join legge le righe dall'input contrassegnato come build e le inserisce in una tabella hash in base a una condizione di join. L'operatore di join hash legge quindi le righe dall'input contrassegnato come probe. Per ogni riga che legge dall'input del probe, l'operatore di join hash cerca le righe corrispondenti nella tabella hash. L'operatore di join hash restituisce le righe corrispondenti come risultato.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT a.AlbumTitle, s.SongName
FROM Albums AS a JOIN@{join_method=hash_join} Songs AS s
ON a.SingerId = s.SingerId AND a.AlbumId = s.AlbumId;
Ecco i risultati:
AlbumTitle | SongName |
---|---|
Niente da fare con me | Non riguarda la chitarra |
Verde | La seconda volta |
Verde | Ricomincia |
Verde | Niente è uguale |
Verde | Ritorniamo insieme |
Verde | Sapevo che eri magia |
Verde | Blu |
Verde | 42 |
Terrorizzato | Storia di un combattimento |
Questo è il piano di esecuzione:
Nel piano di esecuzione, build è un unione distribuita che
distribuisce scans nella tabella Albums
. Probe è un operatore di unione distribuita che distribuisce le scansioni sull'indice SongsBySingerAlbumSongNameDesc
.
L'operatore di join hash legge tutte le righe dal lato build. Ogni riga di build viene inserita in una tabella hash in base alle colonne nella condizione a.SingerId =
s.SingerId AND a.AlbumId = s.AlbumId
. Quindi, l'operatore di join hash legge
tutte le righe dal lato del probe. Per ogni riga del probe, l'operatore di join hash cerca
le corrispondenze nella tabella hash. Le corrispondenze risultanti vengono restituite
dall'operatore di join hash.
Le corrispondenze risultanti nella tabella hash possono anche essere filtrate in base a una condizione residua prima di essere restituite. (Un esempio di condizione in cui appaiono condizioni residue è nei join non di uguaglianza). I piani di esecuzione Hash join possono essere complessi a causa della gestione della memoria e delle varianti di join. L'algoritmo principale di hash join è adattato per gestire le varianti inner, semi, anti e outer join.
Unisci e unisci
Un operatore di unione di unione è un'implementazione di join SQL basata su unione. Entrambi i lati
del join producono righe ordinate in base alle colonne utilizzate nella condizione di join. Il join di unione utilizza entrambi i flussi di input contemporaneamente e restituisce righe quando la condizione di join è soddisfatta. Se gli input non sono ordinati originariamente come richiesto,
l'ottimizzatore aggiunge operatori Sort
espliciti al piano.
L'opzione Unisci join non viene selezionata automaticamente dall'ottimizzatore. Per utilizzare questo operatore, imposta il metodo di join su MERGE_JOIN
nel suggerimento per la query, come mostrato nell'esempio seguente:
SELECT a.AlbumTitle, s.SongName
FROM Albums AS a JOIN@{join_method=merge_join} Songs AS s
ON a.SingerId = s.SingerId AND a.AlbumId = s.AlbumId;
Ecco i risultati:
AlbumTitle | SongName |
---|---|
Verde | La seconda volta |
Verde | Ricomincia |
Verde | Niente è uguale |
Verde | Ritorniamo insieme |
Verde | Sapevo che eri magia |
Verde | Blu |
Verde | 42 |
Terrorizzato | Storia di un combattimento |
Niente da fare con me | Non riguarda la chitarra |
Questo è il piano di esecuzione:
In questo piano di esecuzione, il join viene distribuito in modo che venga eseguito nella posizione in cui si trovano i dati. Ciò consente anche al join di unione in questo esempio di
operare senza l'introduzione di operatori di ordinamento aggiuntivi, poiché entrambe
le analisi delle tabelle sono già ordinate per SingerId
, AlbumId
, che è la condizione
di join. In questo piano, la scansione del lato sinistro della tabella Albums
avanza ogni volta che la sua SingerId
, AlbumId
è relativamente inferiore alla scansione dell'indice SongsBySingerAlbumSongNameDesc
sul lato destro SingerId_1
, AlbumId_1
coppia.
Analogamente, il lato destro avanza ogni volta che è inferiore a quello sinistro. L'avanzamento dell'unione continua a cercare equivalenze in modo da restituire le corrispondenze risultanti.
Considera un altro esempio di unione di unione utilizzando la seguente query:
SELECT a.AlbumTitle, s.SongName
FROM Albums AS a JOIN@{join_method=merge_join} Songs AS s
ON a.AlbumId = s.AlbumId;
Questo genera i seguenti risultati:
AlbumTitle | SongName |
---|---|
Spazzatura totale | La seconda volta |
Spazzatura totale | Ricomincia |
Spazzatura totale | Niente è uguale |
Spazzatura totale | Ritorniamo insieme |
Spazzatura totale | Sapevo che eri magia |
Spazzatura totale | Blu |
Spazzatura totale | 42 |
Spazzatura totale | Non riguarda la chitarra |
Verde | La seconda volta |
Verde | Ricomincia |
Verde | Niente è uguale |
Verde | Ritorniamo insieme |
Verde | Sapevo che eri magia |
Verde | Blu |
Verde | 42 |
Verde | Non riguarda la chitarra |
Niente da fare con me | La seconda volta |
Niente da fare con me | Ricomincia |
Niente da fare con me | Niente è uguale |
Niente da fare con me | Ritorniamo insieme |
Niente da fare con me | Sapevo che eri magia |
Niente da fare con me | Blu |
Niente da fare con me | 42 |
Niente da fare con me | Non riguarda la chitarra |
Gioca | La seconda volta |
Gioca | Ricomincia |
Gioca | Niente è uguale |
Gioca | Ritorniamo insieme |
Gioca | Sapevo che eri magia |
Gioca | Blu |
Gioca | 42 |
Gioca | Non riguarda la chitarra |
Terrorizzato | Storia di un combattimento |
Questo è il piano di esecuzione:
Nel piano di esecuzione precedente, lo strumento di ottimizzazione delle query ha introdotto altri operatori Sort
per ottenere le proprietà necessarie per l'esecuzione del join di unione. La condizione JOIN
nella query di questo esempio è solo su
AlbumId
, che non è il modo in cui vengono archiviati i dati, quindi è necessario aggiungere un ordinamento. Il
motore di query supporta un algoritmo di unione distribuita, che consente di eseguire l'ordinamento
localmente anziché globalmente, che distribuisce e parallelizza il costo della CPU.
Le corrispondenze risultanti possono anche essere filtrate in base a una condizione residua prima di essere restituite. (Un esempio di condizione in cui appaiono condizioni residue è rappresentato dai join non di uguaglianza). I piani di esecuzione di Merge join possono essere complessi a causa di requisiti di ordinamento aggiuntivi. L'algoritmo principale di join di unione è adattato per gestire le varianti interno, semi, anti ed esterno del join.
Push join hash join
Un operatore di unione hash broadcast push è un'implementazione di join SQL distribuita basata su hash-join. L'operatore di join hash della trasmissione push legge le righe dal lato di input per creare un batch di dati. Il batch viene quindi trasmesso a tutti i server contenenti i dati a livello della mappa. Sui server di destinazione in cui viene ricevuto il batch di dati, viene creato un join hash utilizzando il batch come dati del lato build e i dati locali vengono quindi analizzati come lato probe del join hash.
Il join hash della trasmissione push non viene selezionato automaticamente dall'ottimizzatore. Per
utilizzare questo operatore, imposta il metodo di join su PUSH_BROADCAST_HASH_JOIN
nel suggerimento della query, come mostrato nell'esempio seguente:
SELECT a.AlbumTitle, s.SongName
FROM Albums AS a JOIN@{join_method=push_broadcast_hash_join} Songs AS s
ON a.SingerId = s.SingerId AND a.AlbumId = s.AlbumId;
Ecco i risultati:
AlbumTitle | SongName |
---|---|
Verde | La seconda volta |
Verde | Ricomincia |
Verde | Niente è uguale |
Verde | Ritorniamo insieme |
Verde | Sapevo che eri magia |
Verde | Blu |
Verde | 42 |
Terrorizzato | Storia di un combattimento |
Niente da fare con me | Non riguarda la chitarra |
Questo è il piano di esecuzione:
L'input dell'unione hash della trasmissione push è l'indice AlbumsByAlbumTitle
.
L'input viene serializzato in un batch di dati. Il batch viene quindi inviato a tutte le suddivisioni locali dell'indice SongsBySingerAlbumSongNameDesc
, dove il batch viene quindi deserializzato e creato in una tabella hash. La tabella hash utilizza quindi i dati dell'indice locale come probe che restituisce le corrispondenze risultanti.
Le corrispondenze risultanti possono anche essere filtrate in base a una condizione residua prima di essere restituite. (Un esempio di condizione in cui appaiono condizioni residue è nei join non di uguaglianza).
Applicazione esterna
Un operatore outer apply è simile a un operatore cross apply, tranne per il fatto che un operatore outer apply assicura che ogni esecuzione sul lato della mappa restituisca almeno una riga mediante la produzione di una riga riempita con NULL, se necessario. In altre parole, fornisce la semantica del join esterno sinistro.
Operatori n-ari
Un operatore N-ary è un operatore con più di due elementi figlio relazionali. I seguenti operatori sono operatori N-ary:
Unisci tutto
Un operatore union all combina tutti gli insiemi di righe dei relativi elementi figlio senza rimuovere i duplicati. Tutti gli operatori dell'unione ricevono il proprio input dagli operatori union input distribuiti su più server. L'operatore Union All richiede che i suoi input abbiano lo stesso schema, ovvero lo stesso set di tipi di dati per ogni colonna.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT 1 a, 2 b
UNION ALL
SELECT 3 a, 4 b
UNION ALL
SELECT 5 a, 6 b;
Il tipo di riga per gli elementi secondari è composto da due numeri interi.
Ecco i risultati:
a | b |
---|---|
1 | 2 |
3 | 4 |
5 | 6 |
Questo è il piano di esecuzione:
L'operatore union all combina le righe di input e, in questo esempio, invia i risultati a un operatore serializza il risultato.
Una query come la seguente potrebbe avere esito positivo, perché viene utilizzato lo stesso set di tipi di dati per ogni colonna, anche se gli elementi secondari utilizzano variabili diverse per i nomi delle colonne:
SELECT 1 a, 2 b
UNION ALL
SELECT 3 c, 4 e;
Una query come la seguente non potrebbe avere esito positivo, perché i publisher secondari utilizzano tipi di dati diversi per le colonne:
SELECT 1 a, 2 b
UNION ALL
SELECT 3 a, 'This is a string' b;
Sottoquery scalari
Una sottoquery scalabile è una sottoespressione SQL che fa parte di un'espressione scalare. Spanner tenta di rimuovere le sottoquery scalari quando possibile. In alcuni scenari, tuttavia, i piani possono contenere esplicitamente sottoquery scalari.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT FirstName,
IF(FirstName='Alice',
(SELECT COUNT(*)
FROM Songs
WHERE Duration > 300),
0)
FROM Singers;
Questa è la sottoespressione SQL:
SELECT COUNT(*)
FROM Songs
WHERE Duration > 300;
Questi sono i risultati (della query completa):
FirstName | |
---|---|
Alice | 1 |
Catalina | 0 |
Davide | 0 |
Elena | 0 |
Marco | 0 |
Questo è il piano di esecuzione:
Il piano di esecuzione contiene una sottoquery scalare, come Sottoquery scala, sopra un operatore aggregate.
A volte Spanner converte sottoquery scalari in un altro operatore, come join o cross apply, per migliorare le prestazioni.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT *
FROM Songs
WHERE Duration = (SELECT MAX(Duration) FROM Songs);
Questa è la sottoespressione SQL:
SELECT MAX(Duration) FROM Songs;
Questi sono i risultati (della query completa):
SingerId | AlbumId | TrackId | SongName | Durata | SongGenre |
---|---|---|---|---|---|
2 | 1 | 6 | Niente è uguale | 303 | BLU |
Questo è il piano di esecuzione:
Il piano di esecuzione non contiene una sottoquery scalare perché Spanner ha convertito la sottoquery scalare in un'applicazione incrociata.
Sottoquery di array
Una sottoquery di array è simile a una sottoquery scalare, tranne per il fatto che la sottoquery può utilizzare più di una riga di input. Le righe utilizzate vengono convertite in un singolo array di output scalare contenente un elemento per riga di input utilizzata.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT a.AlbumId,
ARRAY(SELECT ConcertDate
FROM Concerts
WHERE Concerts.SingerId = a.SingerId)
FROM Albums AS a;
Questa è la sottoquery:
SELECT ConcertDate
FROM Concerts
WHERE Concerts.SingerId = a.SingerId;
I risultati della sottoquery per ogni AlbumId
vengono convertiti in un array di ConcertDate
righe per quel AlbumId
. Il piano di esecuzione contiene una sottoquery array, mostrata come Sottoquery array, sopra un operatore di unione distribuita:
Operatori distribuiti
Gli operatori descritti in precedenza in questa pagina vengono eseguiti entro i confini di una singola macchina. Gli operatori distribuiti vengono eseguiti su più server.
I seguenti operatori sono operatori distribuiti:
- Unione distribuita
- Unione distribuita distribuita
- Applicazione incrociata distribuita
- Applicato esterno distribuito
- Applicare le mutazioni
L'operatore Distributed Union è l'operatore primitivo da cui derivano i sistemi Distributed Cross apply e Distributed Outer apply.
Gli operatori distribuiti vengono visualizzati nei piani di esecuzione con una variante Unione distribuita sopra una o più varianti dell'Unione distribuita locale. Una variante dell'unione distribuita esegue la distribuzione remota dei sottopiani. Una variante di unione distribuita locale è sopra ogni analisi eseguita per la query, come mostrato in questo piano di esecuzione:
Le varianti di unione distribuita locale assicurano un'esecuzione stabile delle query in caso di riavvii in caso di modifica dinamica dei confini della suddivisione.
Quando possibile, una variante di un'unione distribuita ha un predicato di suddivisione che genera l'eliminazione di una suddivisione, il che significa che i server remoti eseguono i sottopiani solo sulle suddivisioni che soddisfano il predicato. Questo migliora sia la latenza che le prestazioni complessive delle query.
Unione distribuita
Un operatore Distributed Union divide concettualmente una o più tabelle in più split, valuta in remoto una sottoquery in modo indipendente su ogni suddivisione e quindi unisce tutti i risultati.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT s.SongName, s.SongGenre
FROM Songs AS s
WHERE s.SingerId = 2 AND s.SongGenre = 'ROCK';
Ecco i risultati:
SongName | SongGenre |
---|---|
Ricomincia | ROCCIA |
La seconda volta | ROCCIA |
Storia di un combattimento | ROCCIA |
Questo è il piano di esecuzione:
L'operatore di unione distribuita invia i sottopiani ai server remoti, che eseguono una
scansione della tabella tra le suddivisioni che soddisfano il predicato WHERE
s.SingerId = 2 AND s.SongGenre = 'ROCK'
della query. Un operatore serialize
result calcola i valori SongName
e SongGenre
dalle righe restituite dalle scansioni della tabella. L'operatore di unione distribuita restituisce quindi i risultati combinati dai server remoti come risultati della query SQL.
Unione distribuita distribuita
L'operatore istituto di unione distribuito distribuisce una query su più server remoti. Quindi combina i risultati della query per produrre un risultato ordinato, noto come ordinamento di unione distribuito.
Un'unione di unione distribuita esegue i seguenti passaggi:
Il server radice invia una sottoquery a ciascun server remoto che ospita una suddivisione dei dati sottoposti a query. La sottoquery include istruzioni che mostrano i risultati ordinati in un ordine specifico.
Ogni server remoto esegue la sottoquery sulla sua suddivisione, quindi invia i risultati nell'ordine richiesto.
Il server radice unisce la sottoquery ordinata per produrre un risultato completamente ordinato.
L'unione di unione distribuita è attiva per impostazione predefinita per Spanner versione 3 e successive.
Applicazione incrociata distribuita
Un operatore Distributed Cross apply (DCA) estende l'operatore cross apply eseguendo l'operazione su più server. Il lato di input DCA raggruppa batch di righe (a differenza di un normale operatore di applicazione incrociata, che agisce su una sola riga di input alla volta). Il lato mappa DCA è un insieme di operatori cross-apply che vengono eseguiti su server remoti.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT AlbumTitle FROM Songs
JOIN Albums ON Albums.AlbumId=Songs.AlbumId;
I risultati sono nel formato:
AlbumTitle |
---|
Verde |
Niente da fare con me |
Gioca |
Spazzatura totale |
Verde |
Questo è il piano di esecuzione:
L'input DCA contiene una scansione dell'indice sull'indice SongsBySingerAlbumSongNameDesc
che raggruppa righe di AlbumId
.
Il lato mappa per questo operatore di applicazione incrociata è una scansione dell'indice dell'indice AlbumsByAlbumTitle
, soggetta al predicato AlbumId
nella riga di input che corrisponde alla chiave AlbumId
nell'indice AlbumsByAlbumTitle
. La mappatura
restituisce il valore SongName
per i valori SingerId
nelle righe di input in batch.
Per riassumere il processo DCA per questo esempio, l'input del DCA è costituito dalle righe
in batch dalla tabella Albums
e l'output del DCA è l'applicazione di queste
righe alla mappa della scansione dell'indice.
Applicazione esterna distribuita
Un operatore Distributed Outer apply estende l'operatore di applicazione esterna eseguendolo su più server, in modo simile a come un operatore di applicazione incrociata distribuita estende un operatore di applicazione incrociata.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT LastName, ConcertDate FROM Singers
LEFT OUTER JOIN@{JOIN_TYPE=APPLY_JOIN} Concerts
ON Singers.SingerId=Concerts.SingerId;
I risultati sono nel formato:
LastName | ConcertDate |
---|---|
Trento | 2014-02-18 |
Smith | 2011-09-03 |
Smith | 2010-06-06 |
Lomando | 2005-04-30 |
Martina | 2015-11-04 |
Riccardo |
Questo è il piano di esecuzione:
Applicare le mutazioni
Un operatore apply mutations applica le mutazioni da un'istruzione DML (Data Manipulation Statement) alla tabella. È l'operatore principale in un piano di query per un'istruzione DML.
Ad esempio, utilizzando questa query:
DELETE FROM Singers
WHERE FirstName = 'Alice';
Ecco i risultati:
4 rows deleted
This statement deleted 4 rows and did not return any rows.
Questo è il piano di esecuzione:
Informazioni aggiuntive
In questa sezione vengono descritti gli elementi che non sono operatori autonomi, ma che eseguono attività per supportare uno o più operatori elencati in precedenza. Gli elementi descritti qui sono operatori tecnicamente, ma non sono operatori separati nel tuo piano di query.
Costruttore di struct
Un costruttore di struct crea uno struct, o una raccolta di campi. In genere crea uno struct per le righe risultanti da un'operazione di calcolo. Un costruttore di struct non è un operatore autonomo. Viene visualizzato invece negli operatori compute struct o serializza risultati con gli operatori.
Per un'operazione di calcolo di uno struct, il costruttore crea uno struct in modo che le colonne per le righe calcolate possono utilizzare un singolo riferimento di variabile allo struct.
Per un'operazione di serializzazione dei risultati, il costruttore struct crea uno struct per serializzare i risultati.
Ad esempio, utilizzando questa query:
SELECT IF(TRUE, struct(1 AS A, 1 AS B), struct(2 AS A , 2 AS B)).A;
Ecco i risultati:
A |
---|
1 |
Questo è il piano di esecuzione:
Nel piano di esecuzione, i costruttori struct appaiono all'interno di un operatore dei risultati di serializzazione.