在本文中，我将与华为Cloud社区的“消除他分析他对不优化技术解密的400次性能改进（DWS）独家的分析[Gauss这次不是数学家]，作者：两杯咖啡。
本文介绍了8.1.2.2的Not In In In In In In In In not of in of Gaussdb（DWS）（DWS）和中国商人银行的技术，总共将绩效提高的15％提高到批处理中国商人银行的运营。在同一时间，该文件还引入了GaussDB（DWS）中的不在内的使用方案。我希望所有读者都会尝试这项技术。
对于金融客户业务，通常会根据某些条件进行类似的搜索，例如：客户ID，客户ID和业务ID的组合，找到不在一定功能范围内的用户集合，并且因此。可以使用语法中的不使用语法来实现此类查询特定记录的使用方案。在分析数据库中不广泛使用：GaussDB（DWS）大客户：ICBC，中国商人银行和Everbright Bank Bank Bank在业务方案中没有大量的声明中。
该语句的语义是：在T2表中的所有T1表中找到记录。
由于零值的特殊处理，这种类型的陈述无法使用有效的哈希式进行有效的处理，性能很差，并且调整的门槛相对较高，这已成为困扰大多数客户的主要问题。DatabaseFriends这样的朋友。由于Teradata和Oracle也在问题中探索了很多，但他们无法完美地解决场景的性能问题。GaussDB（DWS）已经意识到了独家分布式混合HashJoin在最新版本中的优化技术不优化技术8.1.2。它已在中国商人银行的联合创新项目中应用。有近900份作业（占作业总数的3％）。不在语句中的表现平均包括不在语句中的表现的400倍。中国商人银行生产集群的所有业务的表现增长了15％，其影响很明显，这解决了客户的痛点。
本文介绍了不在中的使用。希望用户可以尝试在优化高级功能中使用GaussDB（DWS）。
当涉及到不在的情况下，必须提及数据库中的三个值逻辑。在数学逻辑中，我们使用True and false的双重值逻辑来显示真实性，在现实世界中，将有一些数据，其中一些数据，这些数据是目前未知。因此，它是由存储在数据库中的null表示的。在操作中，我们无法判断其真实性，因此我们介绍了第三个值逻辑，即null.note。null值与空字符串不同，因为空字符串是空字符串是一个固定的值。当然，在Oracle兼容性的模式下，空字符串被认为是空置值，但是它以TD和MySQL兼容模式为范围。未知和任何值都不为人所知。它属于第三个价值，没有真实和错误。在流行术语中，零值不能由任何值确定，但可以是任何值，因此它不能确认零值，值和值的值和值和null值和thethere的值是不同的值。
由于与= =的等效关系，在不在中的运算符不包括零值，例如：
对于包含{1，-1，null}的数据表t，查询结果与以下相对应：
以上两个陈述返回1，仅根据条件1。
以上两个陈述返回1，仅-1符合条件；null和1的等效值为null，被捕获后仍为空。这不是真的。
上面的陈述返回2、1和-1以满足条件。
上面的语句返回0，与NULL相比的任何值的结果为空，而不是正确。
返回0，任何值的比较在null之后仍然为null。
特征提取时，通常不在广泛使用中。例如：要满足A = 1和B = 3，然后（1，3）插入表；满足b = 4，该值放置在零。然后由目标表和T2操作，含义是：采石（a，b）组合不是（1,3），而b是在金融行业中，不是4个，基于某些条件的用户筛查通常会出现用户。在有条件的组合中，由于可能包括某些列的一些未知情况，可以通过这种方式实现业务逻辑。
如上示例所示，如果匹配匹配的匹配表T2（a，b）包含上述两个记录，则搜索中涉及的表T1（a，b）：（1,3），（2，2，2，2，2，4），（2,6），（3，null），（null，5）。
当不运行时，零值可以被视为与任何值匹配。当只有两个不匹配列的列时，不返回true。T1和T2目标表的匹配情况（如箭头所示），输出结果结果如下所示。
某些数据库的用户还知道，不存在的使用与不存在相似，但是有一定的区别。
它也是一个对某个范围不满意的元组。对于上述示例的输入，输出结果为4组，不包括（1,3）。这是为什么？
通过上述分析，我们可以知道，在不使用等效（=）比较中，虽然不相等（<>）比较。相反，存在还使用等效（=）比较，而不存在等效的（=）比较，即存在，并且不存在是互补的。存在不是等效的。两者之间的差异是处理的，如下图所示。
从另一个角度来看，非操作等同于零值的强滤波，并且没有一个未输出。可以看到连接条件的差异。因为在使用抗联接（反连接操作）中，即要达到的，即元组不匹配输出，条件也增加了零值的条件以返回真实。
不在绩效问题上是公认的业务问题。Friends Teradata和Oracle优化了一些不进来的方案，也就是说，Null-Aware Technology已对没有发行的单列进行了无效的干预，但是对于多个列而言，在没有的多个列中仍然存在各种已知问题。下面的图片显示了一项调查结论分布式和单个/多列在不在场景中不存在。
GaussDB（DWS）也已致力于解决此问题的解决方案。新版本具有两种优化技术。
通过上述分析，我们可以看到不运作需要增加额外的零值判断。出现的或条件导致效率低下的Nestloop计算。GaussDB（DWS）可以根据用户定义的非零约束来判断NOLL值。例如：在上面的语句中，如果T1表和T2表的列A在T2表的列上受约束在同一时间，GaussDB（DWS）也支持了有效的哈希金进行处理。只要基本表面包含非零约束，由于适当的零约束，也可以优化非操作的表达。
如果不在中的列值包含零值，则有必要单独处理零值以求解问题。GaussDB（DWS）8.1.2版本版本实现分布式混合HashJoin技术。在执行过程中，每个DN可以动态分离包含空值的元组并执行Nestloop的特殊匹配处理；对于非零值，可以将有效的值与高效值一起使用。执行HashJoin。由于业务中的零值是不确定的因素，因此该比例很小，因此该技术可以确保此类场景的最大性能优势。在没有零值的场景中，性能与不存在的相同。新版本执行计划如下：
该技术现在已经支持了基于向量的发动机，并将在线路发动机上进一步改进。在同一时间，对于不同列的零值，您还可以构建多个空值以加速匹配，以避免使用Nestloop时使用Nestloop空值太慢。
同时，由于外部的空值可能与内表的任何值匹配，因此通常需要广播内表。如果内表很大，则占用更多的网络资源并影响性能。目前，如果对不在列的列没有零约束，则可以将内表分布在此列上的非null值上，并且仅广播null值以减少网络数据发送的量。示例，如果在上一个示例中，T1表的A列A包含NOT NULL约束，该约束将生成以下计划（分布与T2表相对应的列A列A，并且null值为广播）：
如果使用GaussDB（DWS）早期版本的用户不必担心，那么本章将在调整方法中介绍一些不供所有人使用的情况。
详细分析了上面不存在和不存在的区别。数据中没有零值，因此，可以通过等效重新写入以不存在优化的不存在。一般重写方法是：
由于GaussDB（DWS）支持早期版本中null值的衍生逻辑，因此可以通过将非零约束添加到非操作中的battic表并将或条件转换为等效条件来进行优化。在情况下的列，您只需要添加与内部表面和外表面相对应的列以增加非零约束。还可以在COLN和CN中添加无效约束，依此类推。示例：从t1中选择 *，其中（a，b）不在（select in in（selecta，b from t2中的b white a不是nuls），a不是null;
在第8.1.2版中，由于分布式混合式HashJoin技术仅支持矢量化引擎，因此可以作为语句中所涉及的表的列表创建它，并且参数rewrite_rule包含'notinopt'value.technology.technology.bever.bever bef this comparate是一个多值参数，您需要通过显示show rewrite_rule命令（如果未设置默认值）来检查当前设置的值，并通过添加'notinopt'值设置它。将来将在其他文章中引入。
如果用户使用的表是行存款表，则GaussDB（DWS）还提供参数enable_force_vector_engine用于强制使用矢量化引擎处理，并且还可以使用新技术。此参数为BOOL值，默认值是关闭的。参数可以设置有效的设置。
此外，为了减少内表广播所带来的资源消耗，如果理论上不在列中的某些不为空，则可以在某些列中添加null约束，或者在语句中的语句中指定为null。条件条件。条件条件。可以通过数据重新评估减少网络发送量并进一步提高性能。
通过对本文的分析，我相信用户已经完全了解了分析业务的使用，而不是在使用方案，SQL语法和不实施方法的GaussDB（DWS）中，可行的调整方法，希望大多数人能够大多数人用户可以通过-Depth的理解和参与-Depth。由于无法解决问题，因此GaussDB（DWS）目前专注于解决其他棘手的性能问题。预计在其他情况下，它还可以将最终的性能体验带给用户并降低用户优势的成本。
该理论不像实践那样好，因此如何快速体验DWS？DWS现在启动了演示体验活动。输入DWS主页并单击“演示体验”以快速，方便地体验它！
如果您在体验期间有任何建议和意见，则可以前往DWS社区论坛进行反馈。
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原始：https：//juejin.cn/post/7098542067613171720