在 Redshift 中高效地连接和聚合大量事实表答案

【问题标题】：Joining and Aggregating a Large Number of Fact Tables Efficiently in Redshift在 Redshift 中高效地连接和聚合大量事实表
【发布时间】：2021-07-21 15:03:23
【问题描述】：

我在 Redshift 中有许多（10M+ 行）事实表，每个都有一个自然键 memberid，每个都有一个列 timestamp。假设我有三个表：transactions、messages、app_opens，transactions 看起来像这样（所有其他表都有类似的结构）：

memberid	revenue	timestamp
374893978	3.99	2021-02-08 18:34:01
374893943	7.99	2021-02-08 19:34:01

我的目标是创建一个看起来像这样的每日 per-memberid 聚合表，每个 memberid 和日期都有一行：

memberid	date	daily_revenue	daily_app_opens	daily_messages
374893978	2021-02-08	4.95	31	45
374893943	2021-02-08	7.89	23	7

我目前使用的 SQL 如下，其中涉及合并单独的子查询：

SELECT memberid,
       date,
       max(NVL(daily_revenue,0)) daily_revenue,
       max(NVL(daily_app_opens,0)) daily_app_opens,
       max(NVL(daily_messages,0)) daily_messages
FROM 
 (
 SELECT memberid,
        trunc(timestamp) as date,
        sum(revenue) daily_revenue,
        NULL AS daily_app_opens,
        NULL AS daily_messages
 FROM transactions
 GROUP BY 1,2

 UNION ALL

 SELECT memberid,
        trunc(timestamp) as date,
        NULL AS daily_revenue,
        count(*) daily_app_opens,
        NULL AS daily_messages
 FROM app_opens
 GROUP BY 1,2

 UNION ALL

 SELECT memberid,
        trunc(timestamp) as date,
        NULL AS daily_revenue,
        NULL AS daily_app_opens,
        count(*) daily_messages
 FROM messages
 GROUP BY 1,2
)
GROUP BY memberid, date

这可以正常工作并产生预期的输出，但我想知道这是否是执行此类查询的最有效方式。我也使用FULL OUTER JOIN 代替UNION ALL，但性能基本相同。

在 Redshift 中实现这一目标的最有效方法是什么？

【问题讨论】：

标签： sql database amazon-redshift data-warehouse

【解决方案1】：

查看 EXPLAIN 计划会有所帮助，因为它可以让我们了解查询中最昂贵的部分是什么。基于对 SQL 的快速阅读，它看起来相当不错。扫描事实表的成本可能很有意义，但这是您必须承受的成本。如果您可以使用 where 子句限制读取的数据量，这可以减少，但这样做可能无法满足您的需求。

您应该查看的一个地方是这些表格的分布。由于您是按 accountid 分组的，因此将其作为分发键将使此过程更快。分组需要将具有相同 accountid 值的行放在一起，对这些值进行分配将大大减少集群内的网络流量。

在大数据量和所有其他优化的情况下，我希望 UNION ALL 执行 FULL OUTER JOIN 但这将取决于许多因素（例如 accountid 聚合减少了多少数据大小）。 1000 万行在 Redshift 方面并不是很大（我在一个最小集群上有 16000 万行宽数据），所以我认为这些大小的计划之间不会有太大差异。

【讨论】：