Как работает оптимизация COUNT(DISTINCT) в распределенной базе данных Greenplum?

Оптимизация COUNT(DISTINCT) в распределённой базе данных Greenplum включает несколько подходов, один из которых — использование параметра optimizer_force_multistage_agg. habr.com

По умолчанию оптимизатор GPORCA выбирает между одноэтапным и двухэтапным агрегированным планом в зависимости от стоимости SQL-запроса. habr.com Если включить параметр optimizer_force_multistage_agg, то для операций типа COUNT(DISTINCT) будет выбран многоступенчатый агрегатный план. habr.com

Некоторые особенности работы этого подхода:

• При использовании параметра происходит дополнительное перераспределение с более оптимальным ключом распределения. habr.com
• В расчёте начинают участвовать все сегменты кластера. habr.com
• Это повышает нагрузку на сеть в кластере, но кратно уменьшает время исполнения запроса. habr.com

Кроме того, для оптимизации COUNT(DISTINCT) в Greenplum можно использовать расширение ключа группировки. habr.com Например, можно посчитать количество чеков по дням и потом сделать доагрегацию. habr.com

Также для увеличения скорости выполнения запросов в Greenplum используют индексирование. newtechaudit.ru Однако этот метод следует применять с осторожностью, так как индексы занимают место на диске и эффективны только для запросов с высокой селективностью. newtechaudit.ru