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ADD COLUMN
ADD INDEX
ADMIN
ADMIN CANCEL DDL
ADMIN CHECKSUM TABLE
ADMIN CHECK [TABLE|INDEX]
ADMIN SHOW DDL [JOBS|QUERIES]
ALTER DATABASE
ALTER INDEX
ALTER TABLE
ALTER TABLE COMPACT
ALTER USER
ANALYZE TABLE
BATCH
BEGIN
CHANGE COLUMN
COMMIT
CHANGE DRAINER
CHANGE PUMP
CREATE [GLOBAL|SESSION] BINDING
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE ROLE
CREATE SEQUENCE
CREATE TABLE LIKE
CREATE TABLE
CREATE USER
CREATE VIEW
DEALLOCATE
DELETE
DESC
DESCRIBE
DO
DROP [GLOBAL|SESSION] BINDING
DROP COLUMN
DROP DATABASE
DROP INDEX
DROP ROLE
DROP SEQUENCE
DROP STATS
DROP TABLE
DROP USER
DROP VIEW
EXECUTE
EXPLAIN ANALYZE
EXPLAIN
FLASHBACK TABLE
FLUSH PRIVILEGES
FLUSH STATUS
FLUSH TABLES
GRANT <privileges>
GRANT <role>
INSERT
KILL [TIDB]
MODIFY COLUMN
PREPARE
RECOVER TABLE
RENAME INDEX
RENAME TABLE
REPLACE
REVOKE <privileges>
REVOKE <role>
ROLLBACK
SELECT
SET DEFAULT ROLE
SET [NAMES|CHARACTER SET]
SET PASSWORD
SET ROLE
SET TRANSACTION
SET [GLOBAL|SESSION] <variable>
SHOW ANALYZE STATUS
SHOW [GLOBAL|SESSION] BINDINGS
SHOW BUILTINS
SHOW CHARACTER SET
SHOW COLLATION
SHOW [FULL] COLUMNS FROM
SHOW CREATE SEQUENCE
SHOW CREATE TABLE
SHOW CREATE USER
SHOW DATABASES
SHOW DRAINER STATUS
SHOW ENGINES
SHOW ERRORS
SHOW [FULL] FIELDS FROM
SHOW GRANTS
SHOW INDEX [FROM|IN]
SHOW INDEXES [FROM|IN]
SHOW KEYS [FROM|IN]
SHOW MASTER STATUS
SHOW PLUGINS
SHOW PRIVILEGES
SHOW [FULL] PROCESSSLIST
SHOW PROFILES
SHOW PUMP STATUS
SHOW SCHEMAS
SHOW STATS_HEALTHY
SHOW STATS_HISTOGRAMS
SHOW STATS_META
SHOW STATUS
SHOW TABLE NEXT_ROW_ID
SHOW TABLE REGIONS
SHOW TABLE STATUS
SHOW [FULL] TABLES
SHOW [GLOBAL|SESSION] VARIABLES
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SPLIT REGION
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TABLE
TRACE
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UPDATE
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mysql
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ANALYZE_STATUS
CLIENT_ERRORS_SUMMARY_BY_HOST
CLIENT_ERRORS_SUMMARY_BY_USER
CLIENT_ERRORS_SUMMARY_GLOBAL
CHARACTER_SETS
CLUSTER_INFO
COLLATIONS
COLLATION_CHARACTER_SET_APPLICABILITY
COLUMNS
DATA_LOCK_WAITS
DDL_JOBS
DEADLOCKS
ENGINES
KEY_COLUMN_USAGE
PARTITIONS
PROCESSLIST
REFERENTIAL_CONSTRAINTS
SCHEMATA
SEQUENCES
SESSION_VARIABLES
SLOW_QUERY
STATISTICS
TABLES
TABLE_CONSTRAINTS
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サブクエリを使用するステートメントを説明する
TiDBは、サブクエリのパフォーマンスを向上させるためにいくつかの最適化を実行します。このドキュメントでは、一般的なサブクエリに対するこれらの最適化のいくつかと、 EXPLAIN
の出力を解釈する方法について説明します。
このドキュメントの例は、次のサンプルデータに基づいています。
CREATE TABLE t1 (id BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment, pad1 BLOB, pad2 BLOB, pad3 BLOB, int_col INT NOT NULL DEFAULT 0);
CREATE TABLE t2 (id BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment, t1_id BIGINT NOT NULL, pad1 BLOB, pad2 BLOB, pad3 BLOB, INDEX(t1_id));
CREATE TABLE t3 (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment,
t1_id INT NOT NULL,
UNIQUE (t1_id)
);
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM dual;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t1 SELECT NULL, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), 0 FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
INSERT INTO t2 SELECT NULL, a.id, RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024), RANDOM_BYTES(1024) FROM t1 a JOIN t1 b JOIN t1 c LIMIT 10000;
UPDATE t1 SET int_col = 1 WHERE pad1 = (SELECT pad1 FROM t1 ORDER BY RAND() LIMIT 1);
INSERT INTO t3 SELECT NULL, id FROM t1 WHERE id < 1000;
SELECT SLEEP(1);
ANALYZE TABLE t1, t2, t3;
内部結合(一意でないサブクエリ)
次の例では、 IN
サブクエリがテーブルt2
からIDのリストを検索します。セマンティックを正確にするために、TiDBは列t1_id
が一意であることを保証する必要があります。 EXPLAIN
を使用すると、重複を削除してINNER JOIN
操作を実行するために使用される実行プランを確認できます。
EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT t1_id FROM t2);
+----------------------------------+----------+-----------+------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------------+----------+-----------+------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IndexJoin_14 | 5.00 | root | | inner join, inner:IndexLookUp_13, outer key:test.t2.t1_id, inner key:test.t1.id, equal cond:eq(test.t2.t1_id, test.t1.id) |
| ├─StreamAgg_49(Build) | 5.00 | root | | group by:test.t2.t1_id, funcs:firstrow(test.t2.t1_id)->test.t2.t1_id |
| │ └─IndexReader_50 | 5.00 | root | | index:StreamAgg_39 |
| │ └─StreamAgg_39 | 5.00 | cop[tikv] | | group by:test.t2.t1_id, |
| │ └─IndexFullScan_31 | 50000.00 | cop[tikv] | table:t2, index:t1_id(t1_id) | keep order:true |
| └─IndexLookUp_13(Probe) | 1.00 | root | | |
| ├─IndexRangeScan_11(Build) | 1.00 | cop[tikv] | table:t1, index:PRIMARY(id) | range: decided by [eq(test.t1.id, test.t2.t1_id)], keep order:false |
| └─TableRowIDScan_12(Probe) | 1.00 | cop[tikv] | table:t1 | keep order:false |
+----------------------------------+----------+-----------+------------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
上記のクエリ結果から、TiDBがインデックス結合操作| IndexJoin_14
を使用して、サブクエリを結合および変換していることがわかります。実行プランでは、実行プロセスは次のとおりです。
- TiKV側のインデックススキャンオペレータ
└─IndexFullScan_31
は、t2.t1_id
列の値を読み取ります。 └─StreamAgg_39
演算子の一部のタスクは、TiKVのt1_id
の値を重複排除します。├─StreamAgg_49(Build)
演算子の一部のタスクは、TiDBのt1_id
の値を重複排除します。重複排除は、集計関数firstrow(test.t2.t1_id)
によって実行されます。- 演算結果は、
t1
テーブルの主キーと結合されます。結合条件はeq(test.t1.id, test.t2.t1_id)
です。
内部結合(一意のサブクエリ)
前の例では、テーブルt1
に対して結合する前に、 t1_id
の値が一意であることを確認するために集計が必要です。ただし、次の例では、 UNIQUE
の制約があるため、 t3.t1_id
はすでに一意であることが保証されています。
EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT t1_id FROM t3);
+----------------------------------+---------+-----------+-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------------+---------+-----------+-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IndexJoin_17 | 1978.13 | root | | inner join, inner:IndexLookUp_16, outer key:test.t3.t1_id, inner key:test.t1.id, equal cond:eq(test.t3.t1_id, test.t1.id) |
| ├─TableReader_44(Build) | 1978.00 | root | | data:TableFullScan_43 |
| │ └─TableFullScan_43 | 1978.00 | cop[tikv] | table:t3 | keep order:false |
| └─IndexLookUp_16(Probe) | 1.00 | root | | |
| ├─IndexRangeScan_14(Build) | 1.00 | cop[tikv] | table:t1, index:PRIMARY(id) | range: decided by [eq(test.t1.id, test.t3.t1_id)], keep order:false |
| └─TableRowIDScan_15(Probe) | 1.00 | cop[tikv] | table:t1 | keep order:false |
+----------------------------------+---------+-----------+-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
6 rows in set (0.01 sec)
意味的には、 t3.t1_id
は一意であることが保証されているため、 INNER JOIN
として直接実行できます。
半結合(相関サブクエリ)
前の2つの例では、サブクエリ内のデータが( StreamAgg
を介して)一意になるか、一意であることが保証された後、TiDBはINNER JOIN
操作を実行できます。両方の結合は、インデックス結合を使用して実行されます。
この例では、TiDBは別の実行プランを選択します。
EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT t1_id FROM t2 WHERE t1_id != t1.int_col);
+-----------------------------+-----------+-----------+------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-----------------------------+-----------+-----------+------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| MergeJoin_9 | 45446.40 | root | | semi join, left key:test.t1.id, right key:test.t2.t1_id, other cond:ne(test.t2.t1_id, test.t1.int_col) |
| ├─IndexReader_24(Build) | 180000.00 | root | | index:IndexFullScan_23 |
| │ └─IndexFullScan_23 | 180000.00 | cop[tikv] | table:t2, index:t1_id(t1_id) | keep order:true |
| └─TableReader_22(Probe) | 56808.00 | root | | data:Selection_21 |
| └─Selection_21 | 56808.00 | cop[tikv] | | ne(test.t1.id, test.t1.int_col) |
| └─TableFullScan_20 | 71010.00 | cop[tikv] | table:t1 | keep order:true |
+-----------------------------+-----------+-----------+------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
上記の結果から、TiDBがSemi Join
アルゴリズムを使用していることがわかります。半結合は内部結合とは異なります。半結合では、右側のキー( t2.t1_id
)の最初の値のみが許可されます。これは、結合演算子タスクの一部として重複が排除されることを意味します。結合アルゴリズムもマージ結合です。これは、オペレーターが左側と右側の両方から並べ替えられた順序でデータを読み取るため、効率的なジッパーマージのようなものです。
サブクエリはサブクエリの外部に存在する列( t1.int_col
)を参照するため、元のステートメントは相関サブクエリと見なされます。ただし、 EXPLAIN
の出力は、 サブクエリの無相関化の最適化が適用された後の実行プランを示しています。条件t1_id != t1.int_col
はt1.id != t1.int_col
に書き換えられます。 TiDBはテーブルt1
からデータを読み取るため、 └─Selection_21
でこれを実行できるため、この非相関化と書き換えにより、実行がはるかに効率的になります。
反半結合(サブクエリでNOT IN
)
次の例では、サブクエリにt3.t1_id
が含まれていない限り、クエリはテーブルt3
のすべての行を意味的に返します。
EXPLAIN SELECT * FROM t3 WHERE t1_id NOT IN (SELECT id FROM t1 WHERE int_col < 100);
+-----------------------------+---------+-----------+---------------+-------------------------------------------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-----------------------------+---------+-----------+---------------+-------------------------------------------------------------------------------------+
| IndexMergeJoin_20 | 1598.40 | root | | anti semi join, inner:TableReader_15, outer key:test.t3.t1_id, inner key:test.t1.id |
| ├─TableReader_28(Build) | 1998.00 | root | | data:TableFullScan_27 |
| │ └─TableFullScan_27 | 1998.00 | cop[tikv] | table:t3 | keep order:false |
| └─TableReader_15(Probe) | 1.00 | root | | data:Selection_14 |
| └─Selection_14 | 1.00 | cop[tikv] | | lt(test.t1.int_col, 100) |
| └─TableRangeScan_13 | 1.00 | cop[tikv] | table:t1 | range: decided by [test.t3.t1_id], keep order:true |
+-----------------------------+---------+-----------+---------------+-------------------------------------------------------------------------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
このクエリは、テーブルt3
を読み取ることから始まり、 PRIMARY KEY
に基づいてテーブルt1
をプローブします。結合タイプは反半結合です。この例は、値( NOT IN
)が存在しないためのものであり、結合が拒否される前に最初の行のみが一致する必要があるため、半結合するためです。