性能优化技巧：外键序号化
一、 问题背景与适用场景在《性能优化技巧：部分预关联》一文中，我们介绍了将维表内存化并预关联的技术，但事实表与维表关联时，仍需进行hash计算和比对，怎么提高这一步的性能呢？我们今天再介绍一种优化技巧：外键序号化。外键序号化的思路是，如果维表的主键是从1开始的自然数(也就是记录所在行号)，那么就可以用键值直接按行号定位维表记录，而不再需要计算和比对HASH值了，从而加快与维表关联的速度，进一步提升性能。而且，直接用序号定位，还不需要建立索引，占用内存也会小很多。我们下面来介绍如何在SPL中使用外键序号化技巧，并使用上文的测试环境，针对同一个查询问题，以序号化后的数据与之前的数据做对照实验，验证序号化的性能提升效果。二、 序号化准备要使用外键序号化技巧，必须要保证维表的主键值正好是序号(记录行号)，而实际业务中维表的主键值往往不是这样，所以要先将维表的主键转换成序号。转换的方法如下：1）新建一个键值-序号对应表，保存维表的键值和自然序号的对应关系；2）把维表的键值替换为自然序号，得到一个新的维表文件；3）把事实表里的外键值修改为序号，修改的依据是键值-序号对应表，修改后得到一个新的事实表。本次实验要用到的三张维表分别是supplier、part与orders，事实表是lineitem，下面分别对它们实现序号化。1. supplier序号化实现序号化的SPL脚本如下：
A1=file("/home/tbl/supplier.tbl").cursor(; , "|").new(_1:S_SUPPKEY, _2:S_NAME, _3:S_ADDRESS, _4:S_NATIONKEY, _5:S_PHONE, _6:S_ACCTBAL).fetch().derive(#:xh)2=file("/home/btx/supplier_xh_key.btx").export@b(A1,S_SUPPKEY,xh)3=A1.new(xh:S_SUPPKEY, S_NAME, S_ADDRESS, S_NATIONKEY, S_PHONE, S_ACCTBAL)4=file("/home/ctx/supplier_xh.ctx").create(#S_SUPPKEY, S_NAME, S_ADDRESS, S_NATIONKEY, S_PHONE, S_ACCTBAL)5>A4.append(A3.cursor())A1 从原始数据文件supplier.tbl中读出数据，并用derive函数新增加一列xh，用行号作为字段值A2 将A1中的S_SUPPKEY、xh两字段输出到集文件supplier_xh_key.btx中，生成键值与序号对应关系表，以备序号化事实表时使用A3 以xh字段值代替S_SUPPKEY字段，重构supplier序表A4 创建序号化后的组表文件supplier_xh.ctxA5 将重构后的supplier序表保存到组表文件supplier_xh.ctx中2. part序号化实现序号化的SPL脚本如下：
A1=file("/home/tbl/part.tbl").cursor(; , "|").new(_1:P_PARTKEY, _2:P_NAME, _3:P_MFGR, _4:P_BRAND, _5:P_TYPE, _6:P_SIZE, _7:P_CONTAINER, _8:P_RETAILPRICE).fetch().derive(#:xh)2=file("/home/btx/part_xh_key.btx").export@b(A1,P_PARTKEY,xh)3=A1.new(xh:P_PARTKEY, P_NAME,P_MFGR, P_BRAND, P_TYPE, P_SIZE, P_CONTAINER, P_RETAILPRICE)4=file("/home/ctx/part_xh.ctx").create( #P_PARTKEY, P_NAME,P_MFGR, P_BRAND, P_TYPE, P_SIZE, P_CONTAINER, P_RETAILPRICE)5>A4.append(A3.cursor())脚本原理与supplier表序号化相同，生成的键值与序号对应关系表为part_xh_key.btx，序号化后的组表文件叫part_xh.ctx。3. orders序号化实现序号化的SPL脚本如下：
A1=file("/home/tbl/orders.tbl").cursor(; , "|").new(_1:O_ORDERKEY, _2:O_CUSTKEY, _3:O_ORDERSTATUS,_4:O_TOTALPRICE, _5:O_ORDERDATE, _6:O_ORDERPRIORITY,_7:O_SHIPPRIORITY).fetch().derive(#:xh)2=file("/home/btx/orders_xh_key.btx").export@b(A1,O_ORDERKEY,xh)3=A1.new(xh:O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_TOTALPRICE, O_ORDERDATE,O_ORDERPRIORITY,O_SHIPPRIORITY)4=file("/home/ctx/orders_xh.ctx").create( #O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_TOTALPRICE, O_ORDERDATE,O_ORDERPRIORITY,O_SHIPPRIORITY)5>A4.append(A3.cursor())脚本原理与supplier表序号化相同，生成的键值与序号对应关系表为orders_xh_key.btx，序号化后的组表文件叫orders_xh.ctx。4. lineitem序号化实现序号化的SPL脚本如下：
A1=file("/home/tbl/lineitem.tbl").cursor(; , "|").new( _1:L_ORDERKEY, _4:L_LINENUMBER, _2:L_PARTKEY, _3:L_SUPPKEY, _5:L_QUANTITY, _6:L_EXTENDEDPRICE,_7:L_DISCOUNT, _8:L_TAX, _9:L_RETURNFLAG, _10:L_LINESTATUS,_11:L_SHIPDATE, _12:L_COMMITDATE, _13:L_RECEIPTDATE,_14:L_SHIPINSTRUCT, _15:L_SHIPMODE, _16:L_COMMENT)2=file("/home/btx/orders_xh_key.btx").import@b()3=file("/home/btx/part_xh_key.btx").import@b()4=file("/home/btx/supplier_xh_key.btx").import@b()5=A1.switch(L_ORDERKEY,A2:O_ORDERKEY;L_PARTKEY,A3:P_PARTKEY;L_SUPPKEY,A4:S_SUPPKEY)6=A5.run(L_ORDERKEY=L_ORDERKEY.xh, L_PARTKEY=L_PARTKEY.xh, L_SUPPKEY=L_SUPPKEY.xh)7=file("/home/ctx/lineitem_xh.ctx").create(#L_ORDERKEY,#L_LINENUMBER,L_PARTKEY, L_SUPPKEY, L_QUANTITY, L_EXTENDEDPRICE,L_DISCOUNT, L_TAX, L_RETURNFLAG, L_LINESTATUS, L_SHIPDATE, L_COMMITDATE, L_RECEIPTDATE,L_SHIPINSTRUCT, L_SHIPMODE, L_COMMENT;L_ORDERKEY)8>A7.append(A6)A1 创建读入lineitem原始数据的游标A2/A3/A4 分别读入orders、part、supplier键值与序号对应关系表A5 用L_ORDERKEY与orders对应关系表关联，用L_PARTKEY与part对应关系表关联，用L_SUPPKEY与supplier对应关系表关联A6 用关联后的序号值替换键值生成新的游标A7 创建序号化后的组表文件lineitem_xh.ctxA8 将序号化后的游标数据写入组表lineitem_xh.ctx三、 序号化测试1. 原始数据测试维表预加载SPL脚本如下：
A1>env(supplier, file("/home/ctx/supplier.ctx").create().memory().keys@i(S_SUPPKEY))2>env(part, file("/home/ctx/part.ctx").create().memory().keys@i(P_PARTKEY))3>env(orders,file("/home/ctx/orders.ctx").create().memory().keys@i(O_ORDERKEY))加载维表并建索引。编写SPL测试脚本如下：
A1=file("/home/ctx/lineitem.ctx").create().cursor(L_ORDERKEY,L_PARTKEY, L_SUPPKEY,L_EXTENDEDPRICE,L_DISCOUNT,L_SHIPDATE)2=A1.switch(L_ORDERKEY,orders;L_PARTKEY,part;L_SUPPKEY,supplier)3=A2.select(L_ORDERKEY.O_TOTALPRICE>0 && L_PARTKEY.P_SIZE>0 && L_SUPPKEY.S_ACCTBAL<999999)4=A3.groups(year(L_SHIPDATE):l_year; sum(L_EXTENDEDPRICE * (1 - L_DISCOUNT)):revenue)先运行维表预加载脚本，再运行测试脚本，得到测试脚本运行时间为450秒。2. 序号化数据测试维表预加载SPL脚本如下：
A1>env(supplier, file("/home/ctx/supplier_xh.ctx").create().memory())2>env(part, file("/home/ctx/part_xh.ctx").create().memory())3>env(orders,file("/home/ctx/orders_xh.ctx").create().memory())加载的是序号化后的维表，不需要建立索引。编写SPL测试脚本如下：
A1=file("/home/ctx/lineitem_xh.ctx").create().cursor(L_ORDERKEY,L_PARTKEY, L_SUPPKEY,L_EXTENDEDPRICE,L_DISCOUNT,L_SHIPDATE)2=A1.switch(L_ORDERKEY,orders:#;L_PARTKEY,part:#;L_SUPPKEY,supplier:#)3=A2.select(L_ORDERKEY.O_TOTALPRICE>0 && L_PARTKEY.P_SIZE>0 && L_SUPPKEY.S_ACCTBAL<999999)4=A3.groups(year(L_SHIPDATE):l_year; sum(L_EXTENDEDPRICE * (1 - L_DISCOUNT)):revenue)注意：A2中关联时使用“:#”与维表关联，表示用事实表中的键值与维表的行号进行关联，假如键值是7，则直接与维表的第7行关联。先运行维表预加载脚本，再运行测试脚本，得到测试脚本运行时间为269秒。3. 分析与结论在上面两组对照实验中，序号化后的数据与序号化前相比，维表的记录数、字段数完全相同，事实表的记录数与字段数也完全相同，仅有相关的键值换成了序号。查询过程相比，过滤条件完全相同，过滤后的参与计算的数据完全相同，也就是说过滤与分组求和所用的时间完全相同，所不同的仅有关联的方式(行号关联、键值的hash值比对关联)，而运行时间减少了450-269=181秒，可见，外键序号化对性能提升效果十分显著。四、 进一步说明序号化的字段必须是维表的主键，但不限主键字段的数据类型，整数、字符串、日期、时间等等都可以序号化。对于多主键维表，可以新增一个序号字段，建立多个键值与序号的对应关系表，并依此对事实表进行序号化。一般来说，外键序号化技巧可以很方便地适用于历史数据的查询，只需对历史数据进行一次序号化就可以使用了，键值与序号对应关系表也无须再保留。但外键序号化技巧同样适用于有新增数据的查询，只是会多增加些步骤。1. 维表与事实表均有新增数据1）先取得维表新增加的记录，追加键值与序号对应关系表；2）再把新增记录追加到序号化后的维表，追加时依据键值与序号对应关系表；3）再把事实表新增加的记录追加到序号化后的事实表，追加时依据键值与序号对应关系表；2. 仅事实表有新增数据在维表数据保持不变的情况下，仅需进行上述第3)步即可。处理好新增数据以后，就可以使用外键序号化关联查询技巧了。