Google cloud platform 为什么扳手在LIKE中使用下划线执行完整表扫描,而使用%利用索引?
在查询中,如果我在主键上使用LIKE“%”,它将使用以下索引执行良好:Google cloud platform 为什么扳手在LIKE中使用下划线执行完整表扫描,而使用%利用索引?,google-cloud-platform,google-cloud-spanner,Google Cloud Platform,Google Cloud Spanner,在查询中,如果我在主键上使用LIKE“%”,它将使用以下索引执行良好: Operator | Rows returned | Executions | Latency -- | -- | -- | -- Serialize Result 32 1 1.80 ms Sort 32 1 1.78 ms Hash Aggregate 32 1 1.73 ms Distributed union 32 1 1.61 ms Hash Aggregate 32
Operator | Rows returned | Executions | Latency
-- | -- | -- | --
Serialize Result 32 1 1.80 ms
Sort 32 1 1.78 ms
Hash Aggregate 32 1 1.73 ms
Distributed union 32 1 1.61 ms
Hash Aggregate 32 1 1.56 ms
Distributed union 128 1 1.34 ms
Compute - - -
FilterScan 128 1 1.33 ms
Table Scan: <tablename> 128 1 1.30 ms
尽管如此,使用类似的“389;”执行完整的表扫描:
Operator | Rows returned | Executions | Latency
-- | -- | -- | --
Serialize Result | 32 | 1 | 76.27 s
Sort | 32 | 1 | 76.27 s
Hash Aggregate | 32 | 1 | 76.27 s
Distributed union | 32 | 1 | 76.27 s
Hash Aggregate | 32 | 2 | ~72.18 s
Distributed union | 128 | 2 | ~72.18 s
Compute | - | - | -
FilterScan | 128 | 2 | ~72.18 s
Table Scan: <tablename> (full scan: true) | 13802624 | 2 | ~69.97 s
查询如下所示:
SELECT
'aggregated-quadkey AS quadkey' AS quadkey, day,
SUM(a_value_1), SUM(a_value_2), AVG(a_value_3), SUM(a_value_4), SUM(a_value_5), AVG(a_value_6), AVG(a_value_6), AVG(a_value_7), SUM(a_value_8), SUM(a_value_9), AVG(a_value_10), SUM(a_value_11), SUM(a_value_12), AVG(a_value_13), AVG(a_value_14), AVG(a_value_15), SUM(a_value_16), SUM(a_value_17), AVG(a_value_18), SUM(a_value_19), SUM(a_value_20), AVG(a_value_21), AVG(a_value_22), AVG(a_value_23)
FROM <tablename>
WHERE quadkey LIKE '03201012212212322_'
GROUP BY quadkey, day ORDER BY day
对于像“xxx%”这样的前缀匹配模式列,查询优化程序会在内部将条件转换为STARTS_with列“xxx”,然后使用索引 因此,原因可能是查询优化器不够聪明,无法 转换与模式匹配的精确长度前缀
column LIKE 'xxx_'
进入组合状态:
(STARTS_WITH(column, 'xxx') AND CHAR_LENGTH(column)=4)
类似地,一种模式,如
`column LIKE 'abc%def'`
未在组合条件下进行优化:
`(STARTS_WITH(column,'abc') AND ENDS_WITH(column,'def'))`.
您可以通过使用上述条件在SQL生成中优化查询来解决此问题
这是假设LIKE模式是查询中的字符串值,而不是参数-LIKE使用参数无法优化,因为在查询编译时该模式未知。谢谢您的报告!我在待办事项列表中添加了此重写。同时,您可以使用Start_WITH和CHAR_LENGTH来解决RedPandaCurios建议的问题。您可以找到一些信息来升级您的答案。知道你是如何得出答案的可能会很有趣。yongchul在他的个人资料中使用Google Cloud Spaner是的,这是我的假设。我只是想知道这是否只是一个优化器的限制,或者是否存在任何我看不到的内在问题uu比%,更具限制性,所以它的性能应该不会更差。PD:是的,模式是一个值,而不是一个参数。