Cette page décrit les différentes versions de l'optimiseur de requêtes Spanner et fournit leur historique. La version par défaut actuelle est la version 8. Pour en savoir plus sur l'optimiseur de requêtes, consultez Présentation de l'optimiseur de requêtes.
Spanner déploie les mises à jour de l'optimiseur de requêtes en tant que nouvelles versions de l'optimiseur de requêtes. Par défaut, chaque base de données commence à utiliser la dernière version de l'optimiseur au plus tôt 30 jours après sa publication.
Vous pouvez gérer la version de l'optimiseur de requêtes que vos requêtes utilisent pour les bases de données utilisant le dialecte GoogleSQL et celles utilisant le dialecte PostgreSQL. Avant de procéder au commit vers la dernière version, vous pouvez comparer les profils de performances des requêtes entre les anciennes versions et la dernière version. Pour en savoir plus, consultez Gérer l'optimiseur de requêtes.
Historique des versions de l'optimiseur de requête
Vous trouverez ci-dessous un récapitulatif des mises à jour apportées à l'optimiseur de requêtes dans chaque version.
Version 8 : 28 octobre 2024 (par défaut et dernière version)
Les clauses
WITHsont prises en compte lors du choix des forfaits basés sur les coûts.Amélioration des performances des requêtes de recherche indexées et d'application croisée distribuées.
Amélioration du réordonnancement
JOIN.Amélioration des performances des requêtes avec de grandes clauses
IN (...).Amélioration des performances de
GROUP BYdans certains cas.Autres améliorations, y compris une gestion plus efficace des requêtes avec
LIMIT, des clés étrangères et de la sélection d'index.
Version 7 : 22 mai 2024
Ajout de la prise en charge de la sélection des plans d'union d'index en fonction des coûts.
Ajout de la prise en charge de la sélection intelligente des plans de recherche par rapport aux plans d'analyse en fonction des statistiques pour les requêtes qui ne comportent pas de prédicats pouvant être recherchés pour toutes les parties clés.
Ajout de la prise en charge de la sélection des jointures de hachage en fonction du coût.
Version 6 : 11 septembre 2023
Amélioration de l'application des limites et des prédicats grâce aux jointures externes complètes.
Amélioration de l'estimation de la cardinalité et du modèle de coût.
Optimisation basée sur les coûts activée pour les requêtes LMD.
Version 5 : 15 juillet 2022
Amélioration du modèle de coût pour la sélection d'index, la gestion de la distribution, le placement du tri et la sélection
GROUP BY.Ajout de la prise en charge de la sélection d'algorithmes de jointure basés sur les coûts, qui choisit entre la jointure par hachage et la jointure par application. La jointure par fusion nécessite toujours l'utilisation d'un indicateur de requête.
Ajout de la prise en charge de la commutativité des jointures basée sur les coûts.
Version 4 : 1er mars 2022
Améliorations apportées à la sélection d'index secondaires.
- Amélioration de l'utilisation des index secondaires lors d'une jointure entre des tables entrelacées.
- Amélioration de l'utilisation des index secondaires de couverture.
- Amélioration de la sélection d'index lorsque les statistiques de l'optimiseur sont obsolètes.
- Privilégiez les index secondaires avec des prédicats sur les principales colonnes indexées, même si les statistiques de l'optimiseur ne sont pas disponibles ou indiquent que la table de base est petite.
Introduit la jointure de hachage en une seule passe, activée par le nouvel indice
hash_join_execution.Optimisation de jointure :
GoogleSQL
SELECT ... FROM (...) JOIN@{join_method=hash_join, hash_join_execution=one_pass} (...)PostgreSQL
SELECT ... FROM (...) JOIN/*@ join_method=hash_join, hash_join_execution=one_pass */ (...)Le nouveau mode est utile lorsque l'entrée secondaire de compilation de la jointure de hachage est volumineuse. La jointure de hachage en une passe devrait être plus performante lorsque vous observez les éléments suivants dans le profil d'exécution de la requête :
- Le nombre d'exécutions sur l'enfant de droite de la jointure par hachage est supérieur au nombre d'exécutions sur l'opérateur de jointure par hachage.
- La latence de l'enfant de droite de l'opérateur de jointure par hachage est également élevée.
Par défaut (
hash_join_execution=multi_pass), si l'entrée du côté compilation de la jointure de hachage est trop volumineuse pour tenir en mémoire, le côté compilation est divisé en plusieurs lots et nous pouvons analyser le côté vérification plusieurs fois. Avec le nouveau mode (hash_join_execution=one_pass), une jointure de hachage se déversera sur le disque si son entrée de côté compilation ne peut pas tenir en mémoire et analysera toujours le côté vérification une seule fois.Amélioration de la sélection du nombre de touches utilisées pour la recherche.
Version 3 : 1er août 2021
Ajoute un nouvel algorithme de jointure (jointure par fusion) activé à l'aide d'une nouvelle valeur d'optimisation de requête JOIN METHOD.
Optimisation de déclaration :
GoogleSQL
@{join_method=merge_join} SELECT ...PostgreSQL
/*@ join_method=merge_join */ SELECT ...Optimisation de jointure :
GoogleSQL
SELECT ... FROM (...) JOIN@{join_method=merge_join} (...)PostgreSQL
SELECT ... FROM (...) JOIN/*@ join_method=merge_join */ (...)Ajoute un nouvel algorithme de jointure (jointure de hachage push) activé à l'aide d'une nouvelle valeur d'optimisation de requête JOIN METHOD.
Optimisation de jointure :
GoogleSQL
SELECT ... FROM (...) JOIN@{join_method=push_broadcast_hash_join} (...)PostgreSQL
SELECT ... FROM (...) JOIN/*@ join_method=push_broadcast_hash_join} */ (...)Introduit l'opérateur distributed merge union, qui est activé par défaut le cas échéant. Cette opération améliore les performances des requêtes.
Légère amélioration des performances d'une analyse sous un opérateur
GROUP BYlorsqu'il n'y a pas d'agrégation MAX ou MIN (ou HAVING MAX/MAX) dans la liste SELECT. Avant cette modification, Spanner charge la colonne supplémentaire non regroupée même si elle n'est pas requise par la requête.Prenons comme exemple le tableau suivant :
GoogleSQL
CREATE TABLE myTable( a INT64, b INT64, c INT64, d INT64) PRIMARY KEY (a, b, c);PostgreSQL
CREATE TABLE myTable( a bigint, b bigint, c bigint, d bigint, PRIMARY KEY(a, b, c) );Avant cette modification, la requête suivante aurait chargé la colonne
c, même si elle n'est pas requise par la requête.SELECT a, b FROM myTable GROUP BY a, bAméliore les performances de certaines requêtes avec
LIMITlorsqu'un opérateur CrossApply est introduit par des jointures et que la requête demande des résultats triés avec LIMIT. Après cette modification, l'optimiseur applique d'abord le tri avec la limite du côté d'entrée de cross apply.Exemple :
GoogleSQL
SELECT a2.* FROM Albums@{FORCE_INDEX=_BASE_TABLE} a1 JOIN Albums@{FORCE_INDEX=_BASE_TABLE} a2 USING(SingerId) ORDER BY a1.AlbumId LIMIT 2;PostgreSQL
SELECT a2.* FROM albums/*@ force_index=_base_table */ a1 JOIN albums/*@ force_index=_base_table */ a2 USING(singerid) ORDER BY a1.albumid LIMIT 2;Améliore les performances des requêtes en envoyant davantage de calculs via
JOIN.Transmet plus de calculs pouvant inclure une sous-requête ou une construction de structure via une jointure. Cela améliore les performances des requêtes de plusieurs manières : plus de calculs peuvent être effectués de manière distribuée et plus d'opérations dépendantes des calculs push peuvent être transférées. Par exemple, la requête a une limite et l'ordre de tri dépend de ces calculs. Dans ce cas, la limite peut également être transmise via une jointure.
Exemple :
SELECT t.ConcertDate, ( SELECT COUNT(*) FROM UNNEST(t.TicketPrices) p WHERE p > 10 ) AS expensive_tickets, u.VenueName FROM Concerts t JOIN Venues u ON t.VenueId = u.VenueId ORDER BY expensive_tickets LIMIT 2;
Version 2 : 1er mars 2020
- Ajoute des optimisations dans la sélection d'index.
- Améliore les performances des prédicats
REGEXP_CONTAINSetLIKEdans certaines circonstances. - Améliore les performances d'une analyse sous un prédicat
GROUP BYdans certains cas.
Version 1 : 18 juin 2019
Inclut de nombreuses optimisations basées sur des règles, telles que le pushdown de prédicat, le pushdown de limite, la jointure redondante et la suppression d'expressions redondantes.
Utilise les statistiques de données utilisateur pour sélectionner l'index à utiliser pour accéder à chaque table.
Étapes suivantes
- Pour en savoir plus sur l'optimiseur de requêtes, consultez À propos de l'optimiseur de requêtes.
- Pour gérer à la fois la version de l'optimiseur et le package de statistiques pour votre scénario, consultez Gérer l'optimiseur de requêtes.