本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) lazyagg查询重写优化解析【这次高斯不是数学家】》，作者： OreoreO 。

聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句则聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句 eze 聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句则聚集操作将查询结果按某一列或多列的值分组，值相等的为一组。聚集操作是一种常见的操作并在金融客户中有广泛的使用。例如如下语句：

SELECT a, count(a) FROM t1 GROUP BY a; -- 按a分组并计算分组内重复值的个数复制代码

一、Lazy Agg 重写规则

数据量大的场景下，聚集运算由于数据量大导致下盘，聚集操作执行时间成为性能瓶颈，从而导致整个查询执行效率非常差。例如：

SELECT t2.b, sum(cc) FROM (SELECT b, sum(c) AS cc FROM t1 GROUP BY b) AS s, t2 WHERE s.b=t2.b GROUP BY t2.b;复制代码

子查询对 t1.b 列进行聚集，对 t1.c 列求和，在外部查询中，同样也存在聚集运算，对子查询的聚集求和列 cc 列求和。对于这类语句，当子查询的聚集运算较耗时的情况下，可以利用查询重写规则消除子查询的聚集运算，由外部查询的聚集函数统一完成聚集运算。消除子查询后可能导致子查询行数增多，但对于子查询聚集运算时 t1.b 列的 distinct 值较多的场景，子查询聚集运算后的行数较原表不会有明显缩减，不会导致外层 JOIN 运算量的大量增加。即语句可被重写为：

SELECT t2.b, sum(cc) FROM (SELECT b, c AS cc FROM t1) AS s, t2 WHERE s.b=t2.b GROUP BY t2.b;复制代码

这个改写规则称为 Lazy Agg，适用于基表数据量大且 distinct 值较多的场景。如果重复值较少，那么消除了聚集操作会导致 Join 后的行数激增，Join 性能较差，因此需要将 Agg 下推到 Join 之前进行，通过提前的 Agg 操作减少 Join 结果的行数，这个改写规则称为 Eager Agg。

二、GaussDB(DWS) lazyagg 优化

为了降低调优难度，提升产品易用性，GaussDB(DWS)提供了 lazyagg 查询重写优化规则，可以通过设置 guc 参数 rewrite_rule 包含’lazyagg’使用 Lazy Agg 查询重写优化。开启 lazyagg 查询重写优化后，对满足条件的场景会优化并消除子查询中的聚集操作。原计划如下所示：

lazyagg 重写优化后计划如下所示：

可以看到相比于原计划，lazyagg 重写优化后消除掉了原计划中的聚集操作，即 7 号 Subquery Scan 算子和 8 号 HashAggregate 算子。

三、lazyagg 优化规格

1. 支持子查询为单一聚集查询或包含聚集子集合操作的查询。集合操作仅支持 UNION ALL，可对部分分支子查询进行聚集运算消除。子查询需为 JOIN 表之一（不在 TargetList、Where 子句等其他位置）。

2. 支持若外部查询的所有 Agg 参数列包含于其某个子查询的 Agg 函数列，则可对该子查询的聚集运算进行消除。

3. 支持所有消除子查询聚集运算后结果正确的聚集函数种类。聚集函数种类结果正确性见下表：

4. 场景约束

在上述场景扩展的基础上，对于可能导致结果错误的场景，不进行查询重写，包括但不限于：

· 不支持消除的 Agg 函数类型。

· 子查询中包含其它条件或算子，会导致重写后结果错误，例如 HAVING、window agg、LIMIT、OFFSET、AP function、distinct、recursive 等。

· 外层 Agg 参数列、GROUP BY 列或 JOIN 列中包含 volatile 函数，如 random、timeofday 等。

· 子查询 Agg 函数外、外部查询 Agg 函数内有其他表达式或函数操作，如子查询 Agg 函数列为 sum©+1、max©+max(d)，外部查询 Agg 函数列为 sum(cc+1)等。

· 外部查询的 JOIN 列、GROUP BY 列或其它条件中包含子查询 Agg 函数列。

· 子查询在 LEFT JOIN、RIGHT JOIN 的 inner 边或 FULL JOIN 中，且子查询 Agg 函数为 count，外部查询 Agg 函数为 sum 的。

四、结语

通过本文的分析，相信用户朋友已经充分了解了 Lazy Agg 重写优化的使用场景，以及 GaussDB(DWS)的 lazyagg 实现方式。希望广大用户能够通过深入的了解，对 GaussDB(DWS)的性能调优产生浓厚的兴趣并深度参与进来。

参考文档：GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇四：十八般武艺之SQL改写

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