优化Join运算的系列方法（3）

5 综合案例

实际业务中，多表关联运算十分常见，外键表、同维表、主子表这几种关联类型可能会混合出现。下面我们来看一个综合案例。

5.1 表结构和查询目标

某电商平台中和订单编号这个字段相关的有6个表，主要表结构如下：

订单表	订单明细表	订单优惠表	订单发货表	订单支付表	订单评价表
订单编号	订单编号	订单编号	订单编号	订单编号	订单编号
用户编号	商品编号	优惠类型	快递编码	支付渠道	评分
卖家编号	数量	优惠金额		支付时间	评论时间
下单时间	金额			是否分期	评价
订单状态
	1:N	1:N	1:1	1:1	1:1

他们都靠订单编号字段进行关联，下面是订单表和另外5个表的对应关系：

用户信息表	用户地址信息表
用户编号	用户编号
用户名	省
手机	市
注册时间	区县
VIP级别	地址
	1:1

用户表和用户地址表，这两个表是按照用户编号字段1对1的关系，这是同维表情况。

商品信息表	类别信息表
商品编号	类别编号
名称	大类名称
类别编号	二级名称
厂商编号
	1:1

商品信息表和类别信息表是通过类别编码进行关联，这是外键表的情况。

卖家信息表
卖家编号
开户行
联系
名称
信用级

最后还有一个卖家信息表。这里一共有11个表，假设要做这样一个查询：现在想知道江浙沪三省的VIP用户在6月份内从5星级卖家那里购买的所有电脑类商品的详情，并且要求只统计那些优惠总金额大于100元、用户评分4分以上的使用邮政配送的订单，而且这些订单不能是分期付款的。

使用SQL实现：

SELECT \* FROM

 订单表,

     (SELECT用户编号 FROM 用户信息表 用户,用户地址信息表 地址 WHERE 用户.用户编号=地址.用户编号 AND 用户.VIP级别>0 AND (地址.省=江苏 OR 地址.省=浙江 OR 地址.省=上海) ) 用户,

     (SELECT卖家编号 FROM 卖家信息表 WHERE 卖家信息表.等级=5) 卖家,

     (SELECT订单编号 FROM 订单优惠表 GROUP BY 订单编号 HAVING SUM(优惠金额)>100) 优惠,

     (SELECT订单编号 FROM 订单发货表 WHERE 快递编码=1) 快递,

     (SELECT订单编号 FROM 订单支付表 WHERE 是否分期=false) 支付,

     (SELECT订单编号 FROM 订单评价表 WHERE 评分>=4) 评价,

     (SELECT订单编号 FROM 订单明细表,(SELECT \* FROM 商品信息表 JOIN 类别信息表 ON 商品信息表.类别编号=类别信息表.类别编号 WHERE 大类名称='电脑') WHERE 订单明细表.商品编号=商品信息表.商品编号) 明细

WHERE

订单表.用户编号=用户.用户编号

AND 订单表.卖家编号=卖家.卖家编号

AND 订单表.订单编号=优惠.订单编号

AND 订单表.订单编号=快递.订单编号

AND 订单表.订单编号=支付.订单编号

AND 订单表.订单编号=评价.订单编号

AND 订单表.订单编号=明细.订单编号

5.2 分析关联类型

这个SQL看上去似乎很清楚，理解起来也不难，但是性能却可能惨不忍睹。为了优化查询的性能，我们需要先对这个查询进行拆分，得到以下几个子步骤：

P1=对用户表、用户地址表关联，得到江浙沪三省VIP用户的用户编号，这是同维表情况；

P2=卖家信息表取游标，条件是信用级别=5，得到卖家编码；

P3=对订单优惠表按照订单编号分组，按条件（优惠总金额>=100元）过滤；

P4=订单发货表取游标，条件是快递编码=1（邮政快递编码）；

P5=订单支付表取游标，条件是是否分期=false；

P6=订单评价表取游标，条件是评分>=4；

P7=商品信息表和类别信息表用类别编码做外键关联，用条件（大类=电脑）过滤；

P8=订单明细表通过商品编号字段对P7做外键关联；

P9=订单表依次对P1、P2做外键关联；

这时P3、P4、P5、P6、P8、P9这几个子查询都是同维或者主子表的关系，对它们通过订单编码字段做有序归并，就得到了需要查询的结果。

5.3 数据预处理

得到关联类型后就可以有针对性地进行预处理。

首先，对无序的同维表、主子表进行排序处理，比如订单发货表、订单支付表、订单评价表通常是无序的，就要先对这些表进行排序；

第二步，还可以对外键表进行外键序号化，比如卖家信息表是订单表的外键表，就可以外键序号化。

5.4 查询实现

用户信息表很大，但查询目标是VIP级别的用户，符合VIP这个条件的用户并不多，进行过滤后就可以装入内存，所以P1子查询可以全部装入内存；同样，用户地址信息表作为用户信息表的同维表也很大，但属于江浙沪三省的用户并不多，经过过滤后可以全部导入内存。把这两个同维表关联后，然后再完成订单表的关联计算，来看看这个子查询的写法：

A1，得到用户信息表的游标，并按条件过滤；

A2，得到用户地址信息表的游标，并按条件过滤；

A3，对A1、A2按照用户编号字段进行有序归并，返回的结果只取用户编号；

A4，得到订单表的游标，并按条件过滤；

A5，把A4和A3做外键关联；

A6，返回结果只取订单编号、卖家编号和用户编号字段；

A7，返回执行结果；

把这个脚本保存为P9.dfx。

接下来实现商品信息表和类别信息表的关联。类别信息表是商品信息表的外键，这个表很大无法装入内存。但是大类是电脑的类别信息就不多了，所以用大类等于电脑这个条件先过滤一下后就可以装入内存。下面是个子查询，把大类是电脑的所有商品的编码全部导入内存：

	A
1	=file("类别信息表").import@b().select(大类名称=="电脑")
2	=file("商品信息表").cursor@b().select(VIP级别>=1)
3	=A2.switch@i(商品编号,A1:商品编号)
4	=A3.new(商品编号).fetch()
5	return A4

A1，得到类别信息表的数据，并按条件过滤后取出；

A2，得到商品信息表游标，并按条件过滤；

A3，把A2的商品编号字段替换为A1的对应记录；

A4，结果只取商品编号字段；

A5，返回执行结果；

这个脚本保存为P7.dfx。

上面是两个子查询的处理，整个查询的实现是这样：

	A
1	=file("订单优惠表").cursor@b().group(订单编号;sum(优惠金额):优惠总额).select(优惠总额>=100)
2	=file("订单发货表").cursor@b().select(快递编码==1)
3	=file("订单支付表").cursor@b().select(是否分期==false)
4	=file("订单评价表").cursor@b().select(评分>=4)
5	=file("卖家信息表").import@b()
6	=call("P9.dfx")
7	=A6.switch@i(卖家编号,A5:#).select(卖家编号.信用级==5).sort(订单编号)
8	=call("P7.dfx")
9	=file("订单明细表").cursor@b()
10	=A9.switch@i(商品编号,A8:商品编号)
11	=joinx(A7:订单,订单编号; A10:明细,订单编号; A1,订单编号;A2,订单编号;A3,订单编号;A4,订单编号)

A1，得到订单优惠表游标；

A2，得到订单发货表游标；

A3，得到订单支付表游标；

A4，得到订单评价表游标；

A5，得到卖家信息表数据（这里认为卖家信息表的数据可以导入内存）；

A6，调用P9.dfx；

A7，把A6的结果的卖家编号替换成卖家信息表里的对应记录，按条件（信用级=5）进行过滤，并排序；

A8，调用P7.dfx，得到大类是电脑的所有商品的编码；

A9，得到订单明细表游标；

A10，把订单明细表的商品编号替换成A8结果里的对应记录；

A11，对A7、A10、A1、A2、A3、A4进行有序归并；

5.5 查询技巧

技巧一：如果维表在内存中放不下，先别着急，可以看看总的查询条件里是否对这个维表进行了过滤。如果有，那么就可以把条件提取出来对维表进行过滤，很多时候过滤之后的结果就可以装入内存了。

技巧二：如果维表可以装入内存，并且已经外键序号化，那么就不要先过滤维表。因为能装入内存时用序号化做外键关联是最快的。例子中就是对卖家信息表先做关联，然后再进行条件过滤。

总结

使用集算器解决 JOIN 运算性能问题时，可以按照这个流程来处理：首先判断 JOIN 运算类型；如果是外键表，就装入内存并做外键序号化，如果无法装入内存也要尽量先用条件过滤，有条件的尽量做外键序号化；如果是同维表或主子表，要判断是否有序，有序则可以直接做有序归并，如果无序的则要先进行排序。同时，如果几个表是同步分段的还可以通过并行来提高性能。