Join 최적화

Apache Doris는 대부분의 Join 쿼리 시나리오에서 별도 설정 없이도 우수한 성능을 제공합니다. 하지만 성능 요구 사항이 엄격한 시나리오에서는 테이블의 Colocation을 구성하고 Hint로 옵티마이저를 유도하여 성능을 더 최적화할 수 있습니다. 먼저 Colocation Join을 사용해 버킷 기반 equi-join의 네트워크 shuffle을 제거하고, 이후 옵티마이저가 최적이 아닌 선택을 하는 경우 Distribute Hint와 Leading Hint로 shuffle 방식과 Join 순서를 세밀하게 조정하는 것이 좋습니다.

Colocation

Colocation Join

관련 테이블의 데이터를 동일한 bucketing 규칙에 따라 같은 BE 노드에 배치하여, bucketing 열에 대한 equi-join을 로컬에서 완료하고 노드 간 데이터 전송을 완전히 제거합니다.

Hint 튜닝

Hint로 Join Shuffle 방식 조정

[shuffle] 및 [broadcast] Distribute Hint를 사용해 Join의 오른쪽 테이블에 대한 옵티마이저의 데이터 분산 방식 선택을 재정의하고, 특정 시나리오에 맞게 수동으로 튜닝합니다.

Leading Hint로 Join 순서 제어

CBO가 선택한 Join 순서가 최적이 아닌 경우 Leading Hint를 사용해 여러 테이블의 Join 순서를 수동으로 지정할 수 있으며, left-deep tree, right-deep tree, bushy tree 등 다양한 형태를 지원합니다.