SkewJoin Hint的使用方法和实现原理_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

当两张表Join存在热点，导致出现长尾问题时，您可以通过取出热点key，将数据分为热点数据和非热点数据两部分处理，最后合并的方式，提高Join效率。SkewJoin Hint可以通过自动或手动方式获取两张表的热点key，分别计算热点数据和非热点数据的Join结果并合并，加快Join的执行速度。

使用方法

您需要在select语句中使用Hint提示/*+ skewJoin(<table_name>[(<column1_name>[,<column2_name>,...])][((<value11>,<value12>)[,(<value21>,<value22>)...])]*/才会执行SkewJoin。table_name为倾斜表名，column_name为倾斜列名，value为倾斜key值。

--方法1：Hint表名（注意Hint的是表的alias）。
select /*+ skewjoin(a) */ * from T0 a join T1 b on a.c0 = b.c0 and a.c1 = b.c1;
--方法2：Hint表名和认为可能产生倾斜的列，例如表a的c0和c1列存在数据倾斜。
select /*+ skewjoin(a(c0, c1)) */ * from T0 a join T1 b on a.c0 = b.c0 and a.c1 = b.c1 and a.c2 = b.c2;
--方法3：Hint表名和列，并提供发生倾斜的key值。如果是STRING类型，需要加上引号。例如(a.c0=1 and a.c1="2")和(a.c0=3 and a.c1="4")的值都存在数据倾斜。
select /*+ skewjoin(a(c0, c1)((1, "2"), (3, "4"))) */ * from T0 a join T1 b on a.c0 = b.c0 and a.c1 = b.c1 and a.c2 = b.c2;

说明

方法3直接指定值的处理效率比方法1和方法2（不指定值）高。

实现原理

热值Key指出现次数很多的key值。例如下图中红色部分，a.c0=1 and a.c1=2有10000行，a.c0=3 and a.c1 = 4有9000行。

在不加SkewJoin Hint的情况下，将表T0和表T1进行Join，由于T0和T1的数量都很大，只能进行MergeJoin，因此相同的热值都会Shuffle到一个节点，导致数据倾斜。加SkewJoin Hint后，优化器会运行一个Aggregate动态获取重复行数前20的热值，并将表T0中属于热值的值（数据A）、T0中不属于热值的值（数据B）拆分；将表T1中能与T0中热值Join的值（数据C）、表T1中不能与T0中热值Join的值（数据D）进行拆分。然后将数据A与数据C进行MapJoin（由于数据C量很少，可以进行MapJoin），将数据B和数据D进行MergeJoin。最后将MapJoin和MergeJoin的结果Union，生成最后的结果，如下图所示。 SkewJoin Hint

注意事项

SkewJoin Hint支持的Join类型：
- Inner Join可以对Join两侧表中的任意一侧进行Hint。
- Left Join、Semi Join和Anti Join只可以Hint左侧表。
- Right Join只可以Hint右侧表。
- Full Join不支持Skew Join Hint。
建议只对一定会出现数据倾斜的Join添加Hint，因为Hint会运行一个Aggregate，存在一定代价。同时，对于A Join B的Query，如果为A加了SkewJoin Hint，会强制产生一个类似于MapJoin union all MergeJoin的物理执行计划。此处的MapJoin子计划展开之后类似于：Top 20(A) MapJoin (B Semi Join Top20(A))。如果B表本身数据量很大，经过Top20(A)过滤之后的数据量也很大，则有可能导致MapJoin在构建HashJoin和HashTable时出现OOM的问题。

被Hint的Join的Left Side Join Key的类型需要与Right Side Join Key的类型一致，否则SkewJoin Hint不生效。例如上例中的a.c0与b.c0的类型需要一致，a.c1与b.c1的类型需要一致。您可以通过在子查询中将Join key进行Cast从而保持一致。示例如下：

create table T0(c0 int, c1 int, c2 int, c3 int);
create table T1(c0 string, c1 int, c2 int);
--方法1：
select /*+ skewjoin(a) */ * from T0 a join T1 b on cast(a.c0 as string) = cast(b.c0 as string) and a.c1 = b.c1;
--方法2：
select /*+ skewjoin(b) */ * from (select cast(a.c0 as string) as c00 from T0 a) b join T1 c on b.c00 = c.c0;

加SkewJoin Hint后，优化器会运行一个Aggregate获取前20的热值。20是默认值，您可以通过set odps.optimizer.skew.join.topk.num = xx;进行设置。
SkewJoin Hint只支持对Join其中一侧进行Hint。
被Hint的Join一定要有left key = right key，不支持笛卡尔积Join。
与其它Hint一起使用的方法如下，但需要注意，被MapJoin Hint的Join不能再添加SkewJoin Hint。
```
select /*+ mapjoin(c), skewjoin(a) */ * from T0 a join T1 b on a.c0 = b.c3 join T2 c on a.c0 = c.c7;
```
您可以在Logview的Json Summary中搜索是否出现topk_agg字段判断SkewJoin Hint是否生效，示例如下：