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TopN 和 Limit 下推 |
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SQL 中的 LIMIT 子句在 TiDB 查询计划树中对应 Limit 算子节点，ORDER BY 子句在查询计划树中对应 Sort 算子节点，此外，我们会将相邻的 Limit 和 Sort 算子组合成 TopN 算子节点，表示按某个排序规则提取记录的前 N 项。从另一方面来说，Limit 节点等价于一个排序规则为空的 TopN 节点。
和谓词下推类似，TopN（及 Limit，下同）下推将查询计划树中的 TopN 计算尽可能下推到距离数据源最近的地方，以尽早完成数据的过滤，进而显著地减少数据传输或计算的开销。
如果要关闭这个规则，可参照优化规则及表达式下推的黑名单中的关闭方法。
以下通过一些例子对 TopN 下推进行说明。
{{< copyable "sql" >}}
create table t(id int primary key, a int not null);
explain select * from t order by a limit 10;+----------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
| TopN_7 | 10.00 | root | | test.t.a, offset:0, count:10 |
| └─TableReader_15 | 10.00 | root | | data:TopN_14 |
| └─TopN_14 | 10.00 | cop[tikv] | | test.t.a, offset:0, count:10 |
| └─TableFullScan_13 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t | keep order:false, stats:pseudo |
+----------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
在该查询中，将 TopN 算子节点下推到 TiKV 上对数据进行过滤，每个 Coprocessor 只向 TiDB 传输 10 条记录。在 TiDB 将数据整合后，再进行最终的过滤。
{{< copyable "sql" >}}
create table t(id int primary key, a int not null);
create table s(id int primary key, a int not null);
explain select * from t left join s on t.a = s.a order by t.a limit 10;+----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
| TopN_12 | 10.00 | root | | test.t.a, offset:0, count:10 |
| └─HashJoin_17 | 12.50 | root | | left outer join, equal:[eq(test.t.a, test.s.a)] |
| ├─TopN_18(Build) | 10.00 | root | | test.t.a, offset:0, count:10 |
| │ └─TableReader_26 | 10.00 | root | | data:TopN_25 |
| │ └─TopN_25 | 10.00 | cop[tikv] | | test.t.a, offset:0, count:10 |
| │ └─TableFullScan_24 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t | keep order:false, stats:pseudo |
| └─TableReader_30(Probe) | 10000.00 | root | | data:TableFullScan_29 |
| └─TableFullScan_29 | 10000.00 | cop[tikv] | table:s | keep order:false, stats:pseudo |
+----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
8 rows in set (0.01 sec)
在该查询中，TopN 算子的排序规则仅依赖于外表 t 中的列，可以将 TopN 下推到 Join 之前进行一次计算，以减少 Join 时的计算开销。除此之外，TiDB 同样将 TopN 下推到了存储层中。
{{< copyable "sql" >}}
create table t(id int primary key, a int not null);
create table s(id int primary key, a int not null);
explain select * from t join s on t.a = s.a order by t.id limit 10;+-------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+-------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+
| TopN_12 | 10.00 | root | | test.t.id, offset:0, count:10 |
| └─HashJoin_16 | 12500.00 | root | | inner join, equal:[eq(test.t.a, test.s.a)] |
| ├─TableReader_21(Build) | 10000.00 | root | | data:TableFullScan_20 |
| │ └─TableFullScan_20 | 10000.00 | cop[tikv] | table:s | keep order:false, stats:pseudo |
| └─TableReader_19(Probe) | 10000.00 | root | | data:TableFullScan_18 |
| └─TableFullScan_18 | 10000.00 | cop[tikv] | table:t | keep order:false, stats:pseudo |
+-------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+
6 rows in set (0.00 sec)
TopN 无法下推过 Inner Join。以上面的查询为例，如果先 Join 得到 100 条记录，再做 TopN 可以剩余 10 条记录。而如果在 TopN 之前就过滤到剩余 10 条记录，做完 Join 之后可能就剩下 5 条了，导致了结果的差异。
同理，TopN 无法下推到 Outer Join 的内表上。在 TopN 的排序规则涉及多张表上的列时，也无法下推，如 t.a+s.a。只有当 TopN 的排序规则仅依赖于外表上的列时，才可以下推。
{{< copyable "sql" >}}
create table t(id int primary key, a int not null);
create table s(id int primary key, a int not null);
explain select * from t left join s on t.a = s.a order by t.id limit 10;+----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
| id | estRows | task | access object | operator info |
+----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
| TopN_12 | 10.00 | root | | test.t.id, offset:0, count:10 |
| └─HashJoin_17 | 12.50 | root | | left outer join, equal:[eq(test.t.a, test.s.a)] |
| ├─Limit_21(Build) | 10.00 | root | | offset:0, count:10 |
| │ └─TableReader_31 | 10.00 | root | | data:Limit_30 |
| │ └─Limit_30 | 10.00 | cop[tikv] | | offset:0, count:10 |
| │ └─TableFullScan_29 | 10.00 | cop[tikv] | table:t | keep order:true, stats:pseudo |
| └─TableReader_35(Probe) | 10000.00 | root | | data:TableFullScan_34 |
| └─TableFullScan_34 | 10000.00 | cop[tikv] | table:s | keep order:false, stats:pseudo |
+----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
8 rows in set (0.00 sec)
在上面的查询中，TopN 首先推到了外表 t 上。然后因为它要对 t.id 进行排序，而 t.id 是表 t 的主键，可以直接按顺序读出 (keep order:true)，从而省略了 TopN 中的排序，将其简化为 Limit。