設計 Amazon Redshift 查詢的最佳實務

本節提供設計查詢的最佳實務概觀。我們建議您遵循本節中的最佳實務，以獲得最佳查詢效能和效率。

避免使用 SELECT * FROM 陳述式

建議您避免使用 SELECT * FROM陳述式。反之，一律列出要分析的資料欄。這可減少查詢執行時間，並掃描 Amazon Redshift Spectrum 查詢的成本。

要避免的內容範例

select * 
from sales;

最佳實務範例

select sales_date, sales_amt
from sales;

識別查詢問題

建議您檢查 STL_ALERT_EVENT_LOG 檢視，以識別和修正查詢的可能問題。

取得查詢的摘要資訊

我們建議您使用 SVL_QUERY_SUMMARY 和 SVL_QUERY_REPORT 檢視來取得查詢的摘要資訊。您可以使用此資訊來最佳化查詢。

避免跨聯結

除非絕對必要，否則建議您避免使用跨聯結。如果沒有聯結條件，跨聯結會產生兩個資料表的笛卡爾產品。跨聯結通常會以巢狀迴圈聯結 （可能的聯結類型中速度最慢） 的方式執行。

要避免的內容範例

select c.c_name, 
          n.n_name 
from tpch.customer c, 
        tpch.nation n;

最佳實務範例

select c.c_name, 
           n.n_name 
from tpch.customer c, 
join tpch.nation n
  on n.n_nationkey = c.c_nationkey;

避免查詢述詞中的函數

建議您避免在查詢述詞中使用 函數。在查詢述詞中使用函數可能會對效能產生負面影響，因為函數通常會為每個資料列增加額外的處理開銷，並減慢查詢的整體執行速度。

要避免的內容範例

select sum(o_totalprice)
from tpch.orders
where datepart(year, o_orderdate) = 1992;

最佳實務範例

select sum(o_totalprice)
from tpch.orders
where o_orderdate between '1992-01-01' and '1992-12-31';

避免不必要的投射轉換

我們建議您避免在查詢上使用不必要的轉換，因為轉換資料類型需要時間和資源，並減緩查詢執行速度。

要避免的內容範例

select sum(o_totalprice)
from tpch.orders
where o_ordertime::date = '1992-01-01';

最佳實務範例

select sum(o_totalprice)
from tpch.orders
where o_ordertime between '1992-01-01 00:00:00' and '1992-12-31 23:59:59';

使用 CASE 表達式進行複雜的彙總

我們建議您使用 CASE 表達式來執行複雜的彙總，而不是多次從相同的資料表中選取 。

要避免的內容範例

select sum(sales_amt) as us_sales
from sales
where country = 'US';

select sum(sales_amt) as ca_sales
from sales
where country = 'CA';

最佳實務範例

select sum(case when country = 'US' then sales_amt end) as us_sales,
           sum(case when country = 'CA' then sales_amt end) as ca_sales
from sales;

使用子查詢

如果查詢中的一個資料表僅用於述詞條件，且子查詢傳回少量資料列 （少於約 200)，建議您使用子查詢。

要避免的內容範例

如果子查詢傳回少於 200 列：

select sum(order_amt) as total_sales
from sales
where region_key IN
        (select region_key
         from regions
         where state = 'CA');

最佳實務範例

如果子查詢傳回大於或等於 200 列：

select sum(o.order_amt) as total_sales
from sales o
join regions r
  on r.region_key = o.region_key
  and r.state = 'CA';

使用述詞

我們建議您使用述詞來盡可能限制資料集。SQL 中使用述詞來篩選和限制查詢中傳回的資料。透過在述詞中指定條件，您可以根據指定的條件指定查詢結果中必須包含哪些資料列。這可讓您僅擷取您感興趣的資料，並改善查詢的效率和準確性。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Redshift 文件》中的條件。

新增述詞以使用聯結篩選資料表

我們建議您新增述詞來篩選參與聯結的資料表，即使述詞套用相同的篩選條件。使用述詞篩選具有 SQL 聯結的資料表，可透過減少必須處理的資料量，以及減少中繼結果集的大小，來改善查詢效能。透過在 WHERE子句中指定聯結操作的條件，查詢執行引擎可以在聯結前消除不符合條件的資料列。這會產生較小的結果集，並加快查詢執行速度。

要避免的內容範例

select p.product_name, sum(o.order_amt)
from sales o
join product p
   on r.product_key = o.product_key
where o.order_date > '2022-01-01';

最佳實務範例

select p.product_name, sum(o.order_amt)
from sales o
join product p
  on p.product_key = o.product_key
  and p.added_date > '2022-01-01'
where o.order_date > '2022-01-01';

針對述詞使用最便宜的運算子

在述詞中，使用您可以花費最低的運算子。比較條件運算子偏好 LIKE 運算子。LIKE運算子仍偏好 SIMILAR TO 或 POSIX 運算子。

在 GROUP BY 子句中使用排序索引鍵

在 GROUP BY子句中使用排序索引鍵，讓查詢規劃器可以使用更有效率的彙總。當查詢的GROUP BY清單僅包含排序索引鍵資料欄時，查詢可能符合單階段彙總的資格，其中一個也是分佈索引鍵。GROUP BY 清單中的排序索引鍵資料欄必須包含第一個排序索引鍵，後面接著您要依排序索引鍵順序使用的其他排序索引鍵。

利用具體化視觀表

如果可能，請將複雜程式碼取代為具體化檢視來重寫查詢，這將大幅改善查詢的效能。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Redshift 文件》中的在 Amazon Redshift 中建立具體化視觀表。

請留意 GROUP BY 和 ORDER BY 子句中的資料欄

如果您同時使用 GROUP BY和 ORDER BY子句，請確定您在 GROUP BY和 ORDER BY子句中以相同的順序放置資料欄。 GROUP BY 隱含地需要對資料進行排序。如果您的ORDER BY子句不同，則必須對資料進行兩次排序。

要避免的內容範例

select a, b, c, sum(d)
from a_table
group by b, c, a
order by a, b, c

最佳實務範例

select a, b, c, sum(d)
from a_table
group by a, b, c
order by a, b, c