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。
我们知道,快速排序算法的原理就是一种递归的分段排序再归并的算法,对于后半有序这样的已经大体有序的数组,快速排序的速度已经能够很快。所以如果采用快速排序算法对T按b排序后,就可以使用《性能优化技巧:有序分组》中介绍的优化原理进行分组了。
SPL提供了后半有序分组方法,我们实例测试一下,并且与SPL和Oracle的hash分组算法作对比。
二、测试环境与任务
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。
在虚拟机上创建数据表sales,共四个字段:orderdate、area(字符串)、salesman(字符串)、amount(实数),生成数据记录10亿行。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。
数据按orderdate、area、salesman字段升序排列,要求查询出各地区各销售人员的销售总额,也就是按area、salesman进行分组,结果集总共有100万组。由于Oracle输出这么多行结果需要很长的时间,所以对分组结果再进行一次过滤,只输出销售总额小于471000元的订单,结果只有11条,输出就不占时间了。
三、测试
1. Oracle测试
编写查询测试SQL如下:
select * from (
select/*+ parallel(n) */
area, salesman, sum(amount) as amount
from sales
groupby area, salesman
) where amount<471000;
其中/*+ parallel(n) */ 用于并行测试,n为并行数。
2. SPL后半有序分组
编写SPL脚本如下:
A | |
1 | =now() |
2 | =file("/home/ctx/sales.ctx").open().cursor@m(area,salesman,amount;;1) |
3 | =A2.groups@h(area,salesman;sum(amount):amount).select(amount<471000) |
4 | =interval@s(A1,now()) |
groups分组时加选项@h就表示分组字段是后半有序(分段有序)的,让SPL先用快速排序算法对分组字段排序,之后再采用有序分组来优化。
需要说明的是,后半有序分组都是在内存中完成的,要求内存中能装下分组后的结果集,多路并行时要求内存能同时放下n个结果集(n为并行路数)。
3. SPL HASH分组
前述SPL脚本中去掉groups的选项@h,就是采用HASH分组了。
4. 测试结果
测试结果如下,单位(秒):
并行数 | 1 | 2 | 4 |
Oracle | 387 | 195 | 104 |
SPL (HASH) | 405 | 208 | 121 |
SPL (后半有序) | 252 | 142 | 83 |
从测试结果看,SPL后半有序分组的运行时间比使用HASH分组的SPL和Oracle都要快不少,效率提高50%以上,性能提升比较明显。Java写的SPL常规分组比C语言写的Oracle略慢也是正常现象(测试中使用了所有列,SPL的列存优势没有效果)。
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