問題定義

如果一個查詢中既包含來自同一個表的排序字段也包含分組字段，但字段順序不同，可以通過調整分組字段順序，使其和排序字段順序一致，這樣數據庫可以避免一次排序操作。

考慮以下兩個SQL, 二者唯一的不同點是分組字段的順序(第一個SQL是o_custkey, o_orderdate, 第二個SQL是o_orderdate, o_custkey)，由于分組字段中不包括grouping set/cube/roll up等高級grouping操作，所以兩個SQL是等價的。但是二者的執行計劃及執行效率卻不一樣。第二個SQL的執行計劃由于避免了對o_orderdate的一次排序操作，性能比第一個SQL要好，因此可以考慮將第一個SQL重寫為第二個SQL。

select o_custkey, o_orderdate, sum(O_TOTALPRICE)
from orders
group by o_custkey,o_orderdate
order by o_orderdate;

重寫為：

select o_custkey, o_orderdate, sum(o_totalprice)
from orders
group by o_orderdate,o_custkey
order by o_orderdate;

適用條件

分組字段重排序優化是針對查詢塊（Queryblock）來進行的，多個查詢塊可以獨立進行此優化。分組字段重排序優化的適用條件如下：

• 在一個查詢塊中存在2個及2個以上分組字段。
• 在一個查詢塊中存在排序字段。
• 分組及排序排序字段來自同一個數據表。
• 分組排序字段無函數或計算。
• 排序字段是分組字段的真子集。
• 排序字段不是分組字段的前綴。

性能驗證

• 優化前，在完成分組聚集運算后，還需要進行額外的排序操作，整體執行時間為339.64ms，其中排序所占用的時間為58.1ms。

• 重寫優化后，無需對分組聚集的結果進行排序，整體執行時間為139.28ms, 性能提升了143.8%，也無需占用額外的內存。

PawSQL對此優化的支持

• 自動優化：PawSQL針對所有數據庫默認開啟此優化，以上的SQL可以PawSQL可以自動進行優化。

• 啟用設置：用戶可以在自己的默認優化設置或是定義每個優化任務的時候自主啟用或禁用該選項。

關于PawSQL

PawSQL專注數據庫性能優化的自動化和智能化，支持MySQL，PostgreSQL，openGauss，Oracle等數據庫，提供的SQL優化產品包括

• PawSQL Cloud，在線自動化SQL優化工具，支持SQL審查，智能查詢重寫、基于代價的索引推薦，適用于數據庫管理員及數據應用開發人員，
• PawSQL Advisor，IntelliJ 插件, 適用于數據應用開發人員，可以IDEA/DataGrip應用市場通過名稱搜索“PawSQL Advisor”安裝。
• PawSQL Engine, 是PawSQL系列產品的后端優化引擎，可以以docker鏡像的方式獨立安裝部署，并通過http/json的接口提供SQL優化服務。