Redshift 不使用交错排序键执行合并连接

Question

我正在查看我在 Redshift 中执行的一些查询的性能，并注意到我在文档中找不到的一些内容。

我创建了两个表，它们之间有一个连接键（子表中大约有 10K 行）。

对于父表，我们称它为 A，我有一个主键，我已声明它是表的 distkey 和排序键。我们称它为 id。

对于子表 B，我创建了一个外键字段 parent_id，它引用了 A.id。 parent_id 已被声明为表 B 的 distkey。表 B 也有一个主键，即我定义的 id。我在表 B 上为 (parent_id,id) 创建了一个交错排序键。

当我尝试解释连接两个表时，我总是会得到一个哈希连接。如果我用普通的复合排序键重新创建表 B，我总是会得到一个合并连接。

当我查看表格的统计数据时，我没有看到任何不符合规定的偏差。

我的问题是，Redshift 是否总是使用带有交错排序键的哈希连接，还是我做错了什么？

EDIT - 表 B 中交错排序键的顺序实际上是 (parent_id, id)。我上面写错了。我已经更新了上面的内容。

Answer 1

据我了解：

• 合并连接可以在两个表都在连接列上排序时使用，这非常有效 - 有点像拉上拉链，两边“适合”彼此。
• 散列连接效率较低，因为它需要通过散列查找匹配值。

正如您所指出的，如果使用普通复合键对表进行排序，则两个表都按连接列排序。

然而，在交错连接中，值不保证在每一列中排序。

Interleaved Keys 的文档说：

交错排序对排序键中的每一列或列的子集赋予相同的权重。如果多个查询使用不同的列作为过滤器，那么您通常可以通过使用交错排序样式来提高这些查询的性能。当查询对二级排序列使用限制性谓词时，与复合排序相比，交错排序显着提高了查询性能。

但是，它不意味着所有列都已排序（就像它们使用复合排序一样）。相反，它提供了一般良好的排序组合，因此任何列上的排序通常都能正常工作。因此，每一列不一定是完全排序的，因此需要散列连接。

博文Quickly Filter Data in Amazon Redshift Using Interleaved Sorting 试图解释使用交错排序时如何存储数据。