Join 交叉联接中表的顺序如何影响性能

我有两个表A和B，它们都是合并树，索引粒度为8192。 当我对两个表应用交叉连接时。一般来说，查询喜欢

select
    count(*)
from
(select * from A where ... )
cross join
(select * from B where ...)
where ...;

原始表：A有314307856条记录，B有909470条记录。 过滤掉：A有6599条记录，B有14860条记录。两个过滤器都非常快，尽管记录有显著差异 在查询中切换a和B的顺序时，我注意到性能上的巨大差距

当交叉连接B时：集合中有1行。时间：12.242秒。处理了2672万行

当B交叉连接A时：集合中有1行。时间：45.584秒。处理了2672万行

两个订单都有管道

有时，B交叉连接A

->我注意到clickhouse服务器将使用此管道快速释放我的内存

正如我所知，使用joinquery，clickhouse将首先执行右侧的执行，然后将其放入内存，然后执行左侧的执行。在我的例子中，过滤掉的A和B都绝对适合内存

我的问题是：

为什么两个查询的性能有巨大的差异？两个表的顺序如何影响查询性能？选择订单时的一些建议

在多次执行中，同一查询的管道是否可以不同

更新1： 有关我的查询的更多详细信息

SELECT 
    count(*)
    FROM 
    (
          SELECT 
            ...
        FROM B 
        WHERE (((day >= '2018-08-15') AND (day <= '2018-08-16')) AND ((timestamp >= 1534310226442) AND (timestamp <= 1534399065648))) AND (log_time <= 1534316318187)
    ) 
    CROSS JOIN 
    (
      SELECT 
            ...
        FROM A
        WHERE (((day >= '2018-08-14') AND (day <= '2018-08-16')) AND ((timestamp >= 1534223826442) AND (timestamp <= 1534399065648))) AND (log_time <= 1534316318187) AND match(..., '...') 
    ) 
    WHERE position(..., ...) > 1

目前，ClickHouse没有基于成本的优化器来自动交换表，如果这是实现相同结果的更有利的方式。首先，存在这种差异的原因可能有很多，比如更好的处理器缓存利用率，或者因为位置的原因在丢弃之前做额外的工作。性能内省功能目前正在合并到ClickHouse master中，并将在即将发布的版本中提供，因为现在深入挖掘主要局限于普通的linux工具集，如perf/strace/dstat/等。根据建议，您做了完全正确的事情，测量了什么最适合您的情况，不要盲目相信任何人的建议。 ClickHouse或多或少是确定性的，所以它不应该随着固定查询而改变。你能提供一种复制的方法吗？

---

请告诉我们WHERE子句在做什么，因为您可能不是真正在做交叉连接。嗨。首先阅读关系数据库教科书中的查询优化/实现章节。请阅读并采取行动。

CreatingSets
 Lazy
 Expression
  Expression
   Aggregating
    Concat
     Expression
      Filter
       Expression
        Limit
         Expression
          Union
           Limit × 7
            Expression
             Filter
              MergeTreeThread

SELECT 
    count(*)
    FROM 
    (
          SELECT 
            ...
        FROM B 
        WHERE (((day >= '2018-08-15') AND (day <= '2018-08-16')) AND ((timestamp >= 1534310226442) AND (timestamp <= 1534399065648))) AND (log_time <= 1534316318187)
    ) 
    CROSS JOIN 
    (
      SELECT 
            ...
        FROM A
        WHERE (((day >= '2018-08-14') AND (day <= '2018-08-16')) AND ((timestamp >= 1534223826442) AND (timestamp <= 1534399065648))) AND (log_time <= 1534316318187) AND match(..., '...') 
    ) 
    WHERE position(..., ...) > 1