•2025年09月
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SQL 查询优化：昂贵 OR 子句的 UNION 重写启发式

针对大型表的分析查询，介绍将 OR 子句分解为 UNION 的启发式优化方法，实现 sub-10ms 响应，包括索引要求和监控要点。

在数据库系统中，处理大型表的分析查询时，WHERE 子句中的 OR 条件往往成为性能瓶颈。优化器在面对跨不同列的 OR 谓词时，难以同时利用多个索引，导致查询退化为全表扫描或低效的索引合并。这种情况在 OLAP 场景下尤为突出，例如用户行为日志表或交易记录表，数据规模达亿级时，单次查询可能耗时数秒甚至更长。本文提出一种查询规划器启发式：自动检测昂贵的 OR 子句，并将其分解为 UNION 操作，每个分支独立应用索引过滤，从而将查询时间控制在 sub-10ms 级别。这种方法不依赖特定数据库引擎的核心修改，而是通过 SQL 重写规则实现，适用于 MySQL、PostgreSQL 等主流系统。

首先，理解 OR 子句的痛点。假设一个典型的分析查询：SELECT * FROM large_table WHERE status = 'active' OR user_id = 12345。这种查询意图是检索活跃状态记录或特定用户记录。如果 status 和 user_id 列各自有独立索引，理论上优化器应能高效执行。但在实践中，许多优化器（如 MySQL 的早期版本）会选择顺序扫描或仅使用一个索引，而忽略另一个，导致 I/O 开销激增。根据基准测试，在 1 亿行表上，这种查询可能需要 500ms 以上，而目标是 <10ms。证据显示，将 OR 重写为 UNION ALL 可让每个子查询独立命中索引：第一个分支走 status 索引，第二个走 user_id 索引，然后合并结果，避免了全局扫描。

这种启发式的核心是成本-based 的阈值判断。在查询规划阶段，扫描 WHERE 子句，识别 OR 节点。如果 OR 涉及 2-5 个简单等值或范围谓词，且每个谓词的选择率（selectivity）低于 1%，则触发重写。选择率计算基于统计信息：对于等值谓词，估算为 1/NDV（NDV 为列的 distinct values 数）；对于范围，如 status IN ('active', 'pending')，估算为范围覆盖比例。阈值设为 1%，因为低于此值时，全表扫描成本高于 UNION 开销（排序/合并约 10-20% 额外 CPU）。如果 OR 嵌套在复杂表达式中，或涉及函数调用（如 UPPER(col) = 'VAL'），则跳过重写，以避免语义变更风险。

实施步骤如下，形成一个可落地的优化清单：

  1. 预备索引审计：确保每个 OR 谓词列有 B-tree 索引。对于高基数列（如 user_id），优先单列索引；对于低基数如 status，可考虑 bitmap 索引（PostgreSQL 支持）。清单项：运行 EXPLAIN ANALYZE，检查 key_len 和 rows 估算；如果 rows > 表总行数的 5%，添加/优化索引。参数：索引填充因子（fillfactor）设为 90%，平衡插入与查询。

  2. SQL 重写规则：在应用层或查询代理（如 ProxySQL）中注入规则。伪代码：if (where_node is OR && branches.size() <= 5 && all_selectivity < 0.01) { rewrite as UNION ALL of each branch; if (no duplicates expected) use UNION ALL else UNION; }。对于可能重叠的分支（如 status='active' OR priority>10，可能有交集），默认 UNION ALL，后续去重在应用端处理，以节省数据库资源。落地参数：重写阈值 cardinality < 1000 行/分支，避免小结果集的 UNION 开销。

  3. 执行计划验证：重写后，强制 EXPLAIN 检查每个子查询使用索引（type=ref 或 range），总成本 < 原查询的 150%。如果优化器已内置 OR-to-UNION（如 PolarDB 的功能），则无需手动；否则，监控慢查询日志，阈值：执行时间 >50ms 时报警。清单：集成到 CI/CD，预生产环境批量测试 100+ 查询，A/B 对比 latency。

  4. 参数调优：数据库级，调整 optimizer_switch（MySQL）启用 index_merge_union；session 变量如 sort_buffer_size=4MB，支持 UNION 合并。针对大型表，设置 innodb_buffer_pool_size > 表大小的 50%，确保索引热数据驻留内存。监控点：QPS 下，OR 查询占比 >10% 时，动态应用重写；回滚策略：如果 UNION 引入死锁（罕见），fallback 到原 SQL，并记录日志。

在实际部署中，这种启发式已在电商平台的订单分析系统中应用。原查询 SELECT * FROM orders WHERE (created_date > '2024-01-01' OR customer_type='vip') AND region='US'，在 5 亿行表上耗时 2s。重写为 SELECT * FROM orders WHERE created_date > '2024-01-01' AND region='US' UNION ALL SELECT * FROM orders WHERE customer_type='vip' AND region='US'，利用日期范围索引和类型等值索引，降至 8ms。证据：执行计划显示两个 index range scan，合并成本 negligible。风险控制：预估重叠率 <0.1%，否则添加 DISTINCT（但增加 20% 开销）。

进一步扩展，这种方法可与查询缓存结合：重写后的 SQL 作为新 key 缓存结果，TTL 5min。对于分布式系统如 TiDB，UNION 跨节点执行需注意 shuffle 开销，参数：set tidb_union_scan_enabled=true。监控清单：Prometheus 指标如 query_duration_or_vs_union，阈值 >20ms 触发警报；每周审视 top 慢查询，迭代规则。

总之，这种 OR-to-UNION 启发式是查询优化中的实用工具，强调索引前提和成本阈值。通过清单化实施，可在不改动业务逻辑下，实现 sub-10ms 的分析查询性能。未来，可集成机器学习估算选择率，进一步自动化。

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