大表 Join 总卡壳？YMatrix Runtime Filter：给查询装个“智能预筛器”

前言

做数据分析的朋友，可能都遇到过这样的崩溃场景：明明只是一个大表 Join 查询，数据库却像卡壳的老电视——外表数据量动不动上千万甚至亿级，扫描、传输、计算的耗时像滚雪球般越滚越大，等了 5 分钟还在“转圈圈”！

今天就来聊聊专治这类“大表 Join 慢”的“性能加速器”——YMatrix Runtime Filter（运行时过滤器），它能让查询速度提升 10 倍以上，甚至在部分场景下快 20 倍！

01 大表 Join 为什么慢？传统方法的“无效消耗”

先回忆下传统 Hash Join 的逻辑： 数据库会先扫描较小的内表（比如用户表），用它的数据建一个“Hash 字典”（就像提前整理好的目录）；然后再扫描大外表（比如订单表），逐行查这个“字典”找匹配的数据。

问题来了：大外表可能有上亿行数据，但实际能匹配上的可能只有几千行。剩下的 99%数据，数据库还是得硬着头皮扫描、传输、计算——这些全是无效消耗，白白浪费时间和资源！

02 Runtime Filter：不等扫描，先“圈定有效数据”

Runtime Filter 的聪明之处在于：不等扫描大外表，先用内表的数据生成一个“有效键集合”，直接告诉大外表“只保留这些键对应的数据”。

举个例子：

• 订单表 （orders），包含 1 亿行数据，记录订单号、客户编号和订单其他信息；

• 客户表（coustomer），包含 10 万行数据，记录客户编号、客户国籍和客户其他信息；每个国家约有 4 千客户。

现在需要统计来自中国的订单数量。

03 实测数据验证：Runtime Filter 性能提升有多惊艳？

YMatrix 的实测数据最有说服力：

• TPC-H Q17 经典测试 ：启用 Runtime Filter 后，查询性能直接提升 10-20 倍；

• TPC-H S100 整体测试 ：总执行时间从 100 秒缩短到 80 秒；

• 某业务场景 ：大外表扫描行数从 2443 万行骤降至 2.3 万行，查询时间从 20 多秒缩短到 2.6 秒（提升 8 倍以上）。

总结下来， 大表 Join+ 小结果集时，Runtime Filter 的效果最明显 ——外表数据量越大、实际匹配的结果越少，它的“过滤精准度”就越高！

04 使用简单吗？3 步轻松上手！

YMatrix 的 Runtime Filter 设计得非常“用户友好”，默认是开启的。掌握这 3 个小技巧，能让你更高效地用它：

1. 开关控制 ：默认开启，临时关闭/开启只需一条 SQL 命令就能搞定（比如 SET enable_runtime_filter = off;）。看执行计划 ：用 EXPLAIN (VERBOSE) 查；

2. 看执行计划，如果出现“local/global”（本地/跨节点传输）、“initiator/target”（发起方/接收方）等关键词，说明它已经在工作了。

3. 验证效果 ：用 EXPLAIN ANALYZE 执行查询，扫描节点会显示 “inputrows/outputrows”（进入/通过过滤器的行数）。如果 outputrows 远小于 inputrows（比如 1000 万行→2 万行），说明它跳过了 99.8%的无效数据！

05 这些场景用它最有效！

虽然 Runtime Filter 很厉害，但也不是“包治百病”。以下情况用它效果最佳：

✅ 外表数据量大（行数越多，过滤后省的时间越多）；

✅ Join 结果集小（内表实际参与 Join 的键越少，Filter 越精准）；

✅ Filter 大小可控（如果内表键太多，YMatrix 会自动关闭它，避免“得不偿失”）。

下次遇到大表 Join 慢的问题，不妨试试 Runtime Filter——可能只需要一条 SET 命令，就能让查询速度直接“起飞”！你的查询，值得更快！

感谢你的阅读，YMatrix 期待与志同道合的你一起同行。

本文为 YMatrix 原创内容，未经允许不得转载。

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