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前言

虚竹哥最近在写数据库方面的技术专栏，想输出好的技术知识时，也需要不断地输入，给人一瓢水，底下是一桶水。
今天来聊一聊SQL的性能优化，然后分享一个关于SQL的开源项目。
在分享之前，来个福利预告：认真看完文章，文末送本数据库好书。

SQL

SQL作为目前最常用的数据处理语言，广泛应用于查询、跑批等场景。当数据量较大时，使用SQL（以及存储过程）经常会发生跑得很慢的情况，这就要去优化SQL。优化SQL有一些特定的套路，通常先要查看执行计划来定位SQL慢的原因，然后针对性改写来优化SQL，比如对于连续数值判断可以用between来替代in，select语句指明字段名称，用union all替代union，把exists改写成join等。当然还有一些工程上的优化手段，如建立索引，使用临时表/汇总表等，优化的方法有很多，相信各位DBA都不会陌生。

但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。

那还能怎么办p>

那就不能再用SQL！也就不能再用关系数据库了。

那用什么p>

SQL描述不了这些高性能算法，用Java，C++行吗p>

没问题！从理论上讲，Java、C++什么算法都能实现，而且因为可以控制计算机底层的动作，这类代码通常可以跑出很好的速度（只要程序员能力不是太差）。

不过，不要高兴得太早，虽然都写得出来，但由于这些开发语言过于原生，本身没有提供什么面向数据处理的高性能计算类库，想实现这些算法就必须从头实现，而这恐怕要累死。以哈希关联为例，Java实现至少要写几百行代码，不仅要设计合适的哈希函数，还要解决可能出现的哈希冲突，这一套下来的工程量可不小；还有在Java中进行多线程编程也并非易事，但并行计算又是提升计算性能的有效手段。类似的，涉及结构化数据计算的算法还有很多，这些都自己来做的复杂度可想而知。如果一个计算的实现过于复杂，其开发代价已经远远超过性能优化本身，那也就没有优化的意义了。

Python也面临类似的问题，虽然在结构化数据计算类库方面要比Java丰富得多，但并没有提供必要的高性能算法库和存储方案，比如没有提供为大数据服务的游标类型及相关运算，也没提供有效的并行机制。想要实施那些高性能算法也只能自己开发，但Python作为解释执行语言，本身运行效率不高，在此基础上再开发的算法也往往达不到高性能要求。同样，Scala也缺乏足够的高性能计算类库，自己编写的算法同样复杂度相当高，对于不熟悉这些算法的程序员来讲，从头实现的代码的运行效率往往还不如努力优化后商用数据库SQL的速度。

那就只能忍受SQL的慢了吗p>

还可以用SPL！

SPL和高性能

开源SPL（Structured Process Language），一个专门面向结构化数据处理的程序语言。使用SPL可以让原本SQL跑得慢的计算变快。

为什么SPL能跑得快有了什么改变硬件性能的黑科技吗p>

那倒没有。软件改变不了硬件的计算性能，SPL也一样。简单来说，SPL快就是上面说的，要使用更高性能的算法。SPL中提供了大量基础的高性能算法类库，基于这些算法库实现的代码可以有效减少计算量，而我们做计算就是组合运用这些算法，每种计算都快一些，那整体上就会快很多，从而达到提升计算性能的目的。

SPL设计的这些高性能算法，像遍历复用、有序归并、外键预关联、标签位维度、并行计算等，都已经封装好。这其中有很多算法都是SPL独创的，在业内也是首次出现。

如何开始

从前面的分析可以知道，完成性能优化任务必须熟悉高性能算法和存储机制，但从上面的课程图书也可以看出来，这些内容并不少，都要融会贯通也不是很容易的事。特别是很多程序员都习惯了SQL的思维方式，很难跳出这个窠臼。面对一个性能优化任务，即使有了开源SPL这样的有利武器，也常常有点无从下手。打个比方，一个赶马车的高手想跑得更快时，会习惯于寻找缰绳和鞭子，而对于初次见到的汽车上的方向盘和油门却会感到一头雾水。

为此，SPL团队也提供相应的咨询服务：你可以把遇到的性能问题拿过来与我们一起讨论和设计优化方案，必要的时候还可以进行POC。

我们通常关心这样一些必要的问题信息：业务场景、面临痛点、当前计算的数据量和并发量以及响应时间，如果还能提供SQL脚本、表结构和测试数据就更好了。留个邮箱方便交流：spl@scudata.com。

相信我们，从不失手！

经历过一两个案子，程序员们就会熟悉SPL的思维方式（理解了方向盘和油门），以后再自己做性能优化就不是问题了。

天下武功，唯快不破，但只有掌握了快的本质和方法才能所向无敌。你说是不是p>

相关资料

• SPL下载
• SPL源代码

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