Hint的用法和使用场景_实时数仓 Hologres(Hologres)-阿里云帮助中心

Hint作为一种SQL补充语法，允许用户通过相应的语法改变SQL的执行方式，实现SQL的特殊优化。Hologres从V2.2版本开始，提供Hint语法，以便您使用Hint改变SQL的执行方式，辅助业务进行SQL调优，实现更好的性能。本文为您介绍Hint的用法以及使用场景。

前提条件

使用HINT功能前，请确保您已根据业务需求在Session级别或DB级别设置如下GUC参数：

Session级别开启。
```
SET pg_hint_plan_enable_hint=on;
```

DB级别开启，新建连接后生效。

ALTER DATABASE <dbname> SET pg_hint_plan_enable_hint=on;

使用限制

Hint功能要求Hologres实例版本必须为V2.2及以上版本，若您的实例为V2.1或以下版本，请升级实例。

使用说明

目前支持对常规表（包括外部表）、子查询、CTE（Common Table Expression）或视图指定Hint。
Hint的所有内容均包含在/*+HINT和*/之间，Hint中不允许再出现注释。
Hint关键词不区分大小写。
一段Hint内容中可以同时包含多个Hint关键词。
Hint有对应的层级，指定的参数为当前作用域内的可见参数，不可使用子查询或父查询中的参数，如下述SQL中的Hint/*+HINT Leading(tt t2) */只能指定tt和t2为参数，无法使用t1、t3、t。同理，/*+HINT Leading(t t1) */的位置只能使用t和t1，无法使用t2、t3、tt。
```
SELECT /*+HINT Leading(t t1) */ * FROM t1 join (
  SELECT /*+HINT Leading(tt t2) */ * FROM t2 join (
    SELECT * FROM t3
  ) tt
) t;
```

对于INSERT INTO ... SELECT语句，INSERT的作用域包含目标表和后面SELECT最外层的源表，SELECT的作用域不包含目标表。且为了避免冲突情况，当在INSERT后指定了对应的Hint时，SELECT中不能再次指定Hint。示例如下：

正确示例

--示例1：INSERT后的Hint支持指定target、t1、t2为参数。
INSERT /*+HINT Leading(target (t1 t2)) */ INTO target SELECT t1.a,t2.b FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a

--示例2：SELECT后的Hint只支持指定t1、t2为参数。
INSERT INTO target SELECT /*+HINT Leading(t2 t1) */ t1.a,t2.b FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;

错误示例

--不能在INSERT和SELECT后同时使用Hint，否则执行会报错。
INSERT /*+HINT Leading(target (t1 t2)) */ INTO target SELECT /*+HINT Leading(t2 t1) */ t1.a,t2.b FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;

--报错信息
ERROR: insert statement with hint should not have sub select with hint at the same time

GUC Hint仅对当前Query级别生效，且在任意层级下设置都会影响整个Query。当前Query执行完成后，后续Query将不会受GUC Hint的影响。
示例：在子查询中设置GUC关闭count distinct reuse会对整个Query都生效。
```
SELECT
    count(DISTINCT a),
    count(DISTINCT b)
FROM (
    SELECT
        /*+HINT set(hg_experimental_enable_reuse_cte_of_count_distinct off) */
        t1.a t2.b
    FROM
        t1
        JOIN t2 ON t1.a = t2.a)
```
Hint允许在参数中使用括号以提高优先级，允许任意的括号嵌套。例如Leading(t1 t2 t3)表示t1和t2先进行Join，再Join t3，而Leading(t1 (t2 t3))表示先执行t2 Join t3，再和t1进行Join。
Join Method Hint和Join Order Hint均要求至少两个以上的有效参数，参数不足时，Hint不会生效。
说明
有效参数：指当前层级作用域中包含的表、子查询、CTE或视图，如Leading(t1 t1)和Leading(t1)中都只有t1一个有效参数。
Runtime Filter Hint只能对HashJoin生效。
当生成的候选计划不包含Join Method指定的表连接方式时，对应的Hint不会生效。例如指定HashJoin(t1 t2)，但生成的计划为t1 Join t3后再Join t2，此时Hint不会生效，可以通过添加Leading(t1 t2)指定Join Order来强制执行连接顺序。
SELECT后连续多段由/*HINT+和*/括起的内容，只有第一段会被作为Hint处理。例如SELECT /*+HINT HashJoin(t1 t2) */ /*+HINT Leading(t1 t2) */ ...语句中，只有HashJoin会被处理，而Leading的内容会被忽略。
同一类Hint中定义的表存在冲突时，以先定义的Hint为准。
说明
冲突包含如下几种场景：
- 两个Hint中包含相同的表。
- 表集合相同。
- Join Order时，Hint参数互为子集。
- Join Method、Runtime Filter或skew Join时，Hint参数不互为子集。
- 示例1：HashJoin(t1 t2)和NestLoop(t2 t1)中包含相同的表，产生冲突，只解析HashJoin(t1 t2)。
```
SELECT /*+HINT HashJoin(t1 t2) NestLoop(t2 t1) */ ...
```
- 示例2：Leading(t1 t2)和Leading(t1 t2 t3)互为子集，产生冲突，因此只解析Leading(t1 t2)。
```
SELECT /*+HINT Leading(t1 t2) Leading(t1 t2 t3) */ ...
```
当指定的Hint计划不满足生成条件时，会导致无法生成执行计划。例如指定两表进行NestLoop和Right Join时，由于不支持这样的计划，会报错ERROR: ORCA failed to produce a plan : No plan has been computed for required properties，即属性不满足无法生成计划。

书写格式

使用如下格式书写Hint，然后执行对应的SQL即可：

SELECT|UPDATE|INSERT|DELETE /*+HINT <HintName(params)>  */ ...

HintName(params)表示Hint关键词及对应参数，详情请参见Hint关键词。

说明

Hint关键词不区分大小写。
仅允许直接在INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT关键字后指定Hint。
Hint内容应位于/*+HINT和*/之间。

Hint关键词

目前各类型支持的Hint关键词及对应的参数格式如下。

类型	参数格式	描述	示例	注意事项
Join Method	`NestLoop(table1 table2[ table...])`	强制使用嵌套循环连接。	`SELECT /+HINT NestLoop(table1 table2) / * FROM table1 JOIN table2 ON table1.a = table2.a;`	至少包含两个有效参数才能触发Hint。说明有效参数指当前层级作用域中包含的表、子查询、CTE（Common Table Expression）或视图。 Hologres V2.2及以上版本支持。
Join Method	`HashJoin(table1 table2[ table...])`	强制使用HashJoin连接。	`SELECT /+HINT HashJoin(table1 table2 table3) / table1.a FROM table1 JOIN table2 ON table1.a = table2.a JOIN table3 ON table1.a = table3.a;`
Join Order	`Leading(table1 table2[ table...])`	强制Join连接按指定顺序进行。	`SELECT /+HINT Leading(table2 table1) / table1.a from table1 Join table2 on table1.a = table2.a;`
Join Order	`Leading(<Join pair>)`	强制定义Join连接的顺序和方向。说明 Join pair是一对用括号括起来的表或其他连接对，可以形成嵌套结构。	`SELECT /+HINT Leading((table2 table1) (table3 table4)) / * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.a = table2.a RIGHT JOIN table3 ON table1.a = table3.a LEFT JOIN table4 ON table3.a = table4.a ORDER BY table1.a;`
Runtime Filter	`RuntimeFilter(table1 table2[ table...])`	强制对指定表上的HashJoin使用Runtime Filter。	`SELECT /+HINT RuntimeFilter(table1 table2) / * FROM table1 JOIN table2 ON table1.a = table2.a;`	仅对HashJoin生效。 Hologres V2.2及以上版本支持。
GUC	`Set(GUC-parameter value)`	在构造计划时，指定GUC参数值。说明 GUC-parameter表示GUC参数名。 value表示参数的取值。 Hologres提供的GUC参数，请参见GUC参数。	`EXPLAIN SELECT /+HINT set(hg_experimental_enable_reuse_cte_of_count_distinct off) / count(DISTINCT a), count(DISTINCT b) FROM table1;`	仅对当前Query级别生效，当前Query执行完成后，后续Query将不会受GUC Hint的影响。 Hologres V2.2及以上版本支持。
Motion Hint	`Broadcast(table table[ table...])`	强制指定JOIN中，表集合的一侧进行Broadcast。	`SELECT /+HINT Broadcast(t2) Leading(t1 t2) / * FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;`	通常需要搭配Leading使用。 Hologres V3.0及以上版本支持。
	`NoBroadcast(table table[ table...])`	强制指定JOIN中，表集合的一侧不进行Broadcast。	`SELECT /+HINT NoBroadcast(t2) Leading(t1 t2) / * FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;`
	`Gather(table table[ table...])`	强制指定JOIN中，表集合的一侧进行Gather。	`SELECT /+HINT Gather(t2) Leading(t1 t2) / * FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;`
	`NoGather(table table[ table...])`	强制指定JOIN中，表集合的一侧不进行Gather。	`SELECT /+HINT NoGather(t2) Leading(t1 t2) / * FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;`

使用场景

下述以具体示例为您介绍Hint的使用场景。示例表的DDL语句如下：

CREATE TABLE target (a int primary key, b int);
CREATE TABLE t1 (a int, b int);
CREATE TABLE t2 (a int, b int);
CREATE TABLE t3 (a int);
CREATE TABLE t4 (a int);

使用Hint调整Join Order

Join Order主要用于调整表Join的顺序，不合理的Join Order会对SQL查询性能产生极大影响，而造成Join Order不合理的原因通常为统计信息缺失或统计信息不准确。

统计信息缺失：通常是因为未及时执行Analyze操作导致，Analyze详情请参见ANALYZE和AUTO ANALYZE。
统计信息不准确：通常发生在进行了过滤或Join操作之后，统计信息过时，导致实际结果集和预估行数发生较大的偏差。

当Join Order不合理时，您可以根据业务实际进行手动使用GUC或者Hint调整。相比GUC的方式，通过Hint调整Join Order会更加简单方便。

如下SQL示例中，Join指的是t1 Join t2，HashJoin需要使用小表构建哈希表（即执行计划中Hash算子下方的部分），如果实际上t2表的行数远大于t1，SQL查询性能会降低。解决方法除更新统计信息（执行Analyze操作）之外，您还可以使用Hint调整Join Order。例如：使用Leading(t2 t1)将Join顺序调整为t2 Join t1后，执行计划更加合理，且执行效率更高。

SQL示例

SELECT /*+HINT Leading(t2 t1) */ t1.a FROM t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a;

执行计划对比

未开启Hint的执行计划

QUERY PLAN                                     
-----------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=0.00..10.07 rows=1000 width=4)
   ->  Hash Join  (cost=0.00..10.05 rows=1000 width=4)
         Hash Cond: (t1.a = t2.a)
         ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=4)
               Hash Key: t1.a
               ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                     ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
         ->  Hash  (cost=5.01..5.01 rows=1000 width=4)
               ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=4)
                     Hash Key: t2.a
                     ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                           ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)

开启Hint的执行计划

QUERY PLAN                                     
-----------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=0.00..10.07 rows=1000 width=4)
   ->  Hash Join  (cost=0.00..10.05 rows=1000 width=4)
         Hash Cond: (t2.a = t1.a)
         ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=4)
               Hash Key: t2.a
               ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                     ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
         ->  Hash  (cost=5.01..5.01 rows=1000 width=4)
               ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=4)
                     Hash Key: t1.a
                     ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                           ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)

使用GUC Hint

在某些场景中，Query需要使用GUC参数才能达到更好的效果。GUC Hint主要用于设置Query级别的GUC参数，类似于在Query执行前设置GUC参数。通过GUC Hint可以高效的对某个Query设置GUC，Query执行完成后，GUC参数即失效，以便降低对其他Query的影响。

SQL示例

SELECT /*+HINT set(hg_experimental_query_batch_size 512) */t1.a FROM t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a;

执行计划

QUERY PLAN
Hash Join  (cost=0.00..10.00 rows=1 width=4)
  Hash Cond: (t1.a = t2.a)
  ->  Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
        ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
              ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
  ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=1 width=4)
        ->  Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
              ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                    ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)

CTE和子查询的Hint使用

在包含CTE和子查询的场景下，使用Hint影响其执行计划。

SQL示例

WITH c1 AS (
        SELECT /*+HINT Leading(t2 t1) */ t1.a FROM (
            (
                SELECT /*+HINT leading(t2 t1) */ t1.a FROM t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a
            ) AS t1
            JOIN
            (
                SELECT /*+HINT NestLoop(t4 t3) */ t4.a FROM t3 JOIN t4 ON t3.a = t4.a
            ) AS t2
            ON t1.a = t2.a
        )
    ),
    c2 AS (
        SELECT /*+HINT leading(t1 t2) */ t2.a FROM (
            (
                SELECT /*+HINT Leading(t1 t2) */ t1.a FROM t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a
            ) AS t1
            JOIN
            (
                SELECT /*+HINT Leading(t4 t3) */ t4.a FROM t3 JOIN t4 ON t3.a = t4.a
            ) AS t2
            ON t1.a = t2.a
        )
    )
    SELECT /*+HINT NestLoop(v2 v1) */  * FROM (
        (
            SELECT /*+HINT Leading (c1 t2) */ c1.a FROM c1 JOIN t2 ON c1.a = t2.a
        ) AS v1
        JOIN
        (
            SELECT /*+HINT Leading (t1 c2) */ c2.a FROM t1 JOIN c2 ON t1.a = c2.a
        ) AS v2
        ON v1.a = v2.a
    )
    ORDER BY v2.a;

执行计划

QUERY PLAN
Sort  (cost=0.00..10660048.36 rows=1 width=8)
  Sort Key: t4_1.a
  ->  Gather  (cost=0.00..10660048.36 rows=1 width=8)
        ->  Nested Loop  (cost=0.00..10660048.36 rows=1 width=8)
              Join Filter: ((t1.a = t4_1.a) AND (t1.a = t1_1.a) AND (t2_1.a = t1_1.a) AND (t2_1.a = t4_1.a))
              ->  Hash Join  (cost=0.00..25.01 rows=1 width=8)
                    Hash Cond: (t1_1.a = t4_1.a)
                    ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                          Hash Key: t1_1.a
                          ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                ->  Seq Scan on t1 t1_1  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                    ->  Hash  (cost=20.00..20.00 rows=1 width=4)
                          ->  Hash Join  (cost=0.00..20.00 rows=1 width=4)
                                Hash Cond: ((t1_2.a = t4_1.a) AND (t1_2.a = t3_1.a) AND (t2_2.a = t3_1.a) AND (t2_2.a = t4_1.a))
                                ->  Hash Join  (cost=0.00..10.00 rows=1 width=8)
                                      Hash Cond: (t1_2.a = t2_2.a)
                                      ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                            Hash Key: t1_2.a
                                            ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                  ->  Seq Scan on t1 t1_2  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                      ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=1 width=4)
                                            ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                  Hash Key: t2_2.a
                                                  ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                        ->  Seq Scan on t2 t2_2  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                ->  Hash  (cost=10.00..10.00 rows=1 width=8)
                                      ->  Hash Join  (cost=0.00..10.00 rows=1 width=8)
                                            Hash Cond: (t4_1.a = t3_1.a)
                                            ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                  Hash Key: t4_1.a
                                                  ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                        ->  Seq Scan on t4 t4_1  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                            ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                  ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                        Hash Key: t3_1.a
                                                        ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                              ->  Seq Scan on t3 t3_1  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
              ->  Materialize  (cost=0.00..10385.07 rows=40 width=8)
                    ->  Broadcast  (cost=0.00..10385.07 rows=40 width=8)
                          ->  Hash Join  (cost=0.00..10385.07 rows=1 width=8)
                                Hash Cond: (t1.a = t2_1.a)
                                ->  Hash Join  (cost=0.00..10380.07 rows=1 width=4)
                                      Hash Cond: ((t4.a = t1.a) AND (t3.a = t1.a) AND (t3.a = t2.a) AND (t4.a = t2.a))
                                      ->  Redistribution  (cost=0.00..10370.07 rows=1 width=8)
                                            Hash Key: t4.a
                                            ->  Nested Loop  (cost=0.00..10370.07 rows=1 width=8)
                                                  Join Filter: (t3.a = t4.a)
                                                  ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                        ->  Seq Scan on t3  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                  ->  Materialize  (cost=0.00..5.00 rows=40 width=4)
                                                        ->  Broadcast  (cost=0.00..5.00 rows=40 width=4)
                                                              ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                                    ->  Seq Scan on t4  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                      ->  Hash  (cost=10.00..10.00 rows=1 width=8)
                                            ->  Hash Join  (cost=0.00..10.00 rows=1 width=8)
                                                  Hash Cond: (t2.a = t1.a)
                                                  ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                        Hash Key: t2.a
                                                        ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                              ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                  ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                        ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                              Hash Key: t1.a
                                                              ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                                    ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=1 width=4)
                                      ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                            Hash Key: t2_1.a
                                            ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)
                                                  ->  Seq Scan on t2 t2_1  (cost=0.00..5.00 rows=1 width=4)

INSERT Hint的使用

通常当目标表与源表有关联，需要进行Join Order或其他相关调整时，在INSERT INTO ... SELECT的场景中使用Hint语法。INSERT INTO ... SELECT的应用场景中，SQL逻辑会比较复杂，需要业务根据计划来添加Hint。

示例1：Hint作用于INSERT目标表和SELECT查询最外层的源表。

执行过程中，如果t1 Join t2产生的数据量较小，目标表target的数据量较大，当统计信息未更新时，可能无法生成最优的执行计划，可以通过Hint来调整Join Order，实现更好的性能。

SQL示例

--Hint作用在INSERT目标表和SELECT查询最外层的源表
INSERT /*+HINT Leading(target (t1 t2)) */ INTO target SELECT t1.a,t2.b FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;

执行计划

QUERY PLAN                                                    
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=0.00..26.57 rows=1000 width=8)
   ->  Insert  (cost=0.00..26.54 rows=1000 width=8)
         ->  Project  (cost=0.00..16.12 rows=1000 width=8)
               ->  Hash Right Join  (cost=0.00..15.12 rows=1000 width=12)
                     Hash Cond: (target.a = t1.a)
                     ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                           ->  Seq Scan on target  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                     ->  Hash  (cost=10.07..10.07 rows=1000 width=8)
                           ->  Redistribution  (cost=0.00..10.07 rows=1000 width=8)
                                 Hash Key: t1.a
                                 ->  Hash Join  (cost=0.00..10.06 rows=1000 width=8)
                                       Hash Cond: (t1.a = t2.a)
                                       ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=4)
                                             Hash Key: t1.a
                                             ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                                                   ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                                       ->  Hash  (cost=5.01..5.01 rows=1000 width=8)
                                             ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=8)
                                                   Hash Key: t2.a
                                                   ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                                                         ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)

示例2：Hint作用于SELECT子查询。

SQL示例

说明

以下两种INSERT语句使用Hint的场景是等效的。

INSERT INTO target SELECT /*+HINT Leading(t2 t1) */ t1.a,t2.b FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;

INSERT /*+HINT Leading(t2 t1) */ INTO target SELECT t1.a,t2.b FROM t1 JOIN t2 ON t1.a=t2.a;

执行计划

QUERY PLAN                                                 
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=0.00..26.57 rows=1000 width=8)
   ->  Insert  (cost=0.00..26.54 rows=1000 width=8)
         ->  Project  (cost=0.00..16.12 rows=1000 width=8)
               ->  Hash Left Join  (cost=0.00..15.12 rows=1000 width=12)
                     Hash Cond: (t1.a = target.a)
                     ->  Redistribution  (cost=0.00..10.07 rows=1000 width=8)
                           Hash Key: t1.a
                           ->  Hash Join  (cost=0.00..10.06 rows=1000 width=8)
                                 Hash Cond: (t2.a = t1.a)
                                 ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=8)
                                       Hash Key: t2.a
                                       ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                                             ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                                 ->  Hash  (cost=5.01..5.01 rows=1000 width=4)
                                       ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=4)
                                             Hash Key: t1.a
                                             ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                                                   ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                     ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=1000 width=4)
                           ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)
                                 ->  Seq Scan on target  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=4)

UPDATE HINT的使用

UPDATE语句中HINT通常也用于目标表和源表有关联，需要进行手动调整的情况。

SQL示例
t1表数据量大于target，设置HINT使target表作为哈希表，达到调整Join Order的目的。
```
UPDATE /*+HINT Leading(t1 target) */ target SET b=t1.b+1 FROM t1 WHERE t1.a=target.a;
```

执行计划对比

未开启Hint的执行计划

QUERY PLAN                                           
-----------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=0.00..52.77 rows=1000 width=1)
   ->  Update  (cost=0.00..52.76 rows=1000 width=1)
         ->  Project  (cost=0.00..11.09 rows=1000 width=32)
               ->  Hash Join  (cost=0.00..10.08 rows=1000 width=32)
                     Hash Cond: (target.a = t1.a)
                     ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=28)
                           ->  Seq Scan on target  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=28)
                     ->  Hash  (cost=5.01..5.01 rows=1000 width=8)
                           ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=8)
                                 Hash Key: t1.a
                                 ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                                       ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)

开启Hint的执行计划

QUERY PLAN                                          
----------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=0.00..52.77 rows=1000 width=1)
   ->  Update  (cost=0.00..52.76 rows=1000 width=1)
         ->  Project  (cost=0.00..11.09 rows=1000 width=32)
               ->  Hash Join  (cost=0.00..10.08 rows=1000 width=32)
                     Hash Cond: (t1.a = target.a)
                     ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=8)
                           Hash Key: t1.a
                           ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                                 ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                     ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=1000 width=28)
                           ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=28)
                                 ->  Seq Scan on target  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=28)

Runtime Filter Hint的使用

Hologres支持Runtime Filter，当SQL不满足Runtime Filter的生成条件时，可以使用Hint强制生成Runtime Filter，提升查询性能。

重要

只有在执行HashJoin操作时，才能使用Hint强制生成Runtime Filter。
并不是每次强制生成Runtime Filter后，都会提升查询性能，需要根据业务情况综合评估。

SQL示例

SELECT /*+HINT runtimefilter(t1 t2) */ * FROM t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a;

执行计划

--plan中出现runtime filter，说明触发了runtime filter 
QUERY PLAN                                     
-----------------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=0.00..10.13 rows=1000 width=16)
   ->  Hash Join  (cost=0.00..10.07 rows=1000 width=16)
         Hash Cond: (t1.a = t2.a)
         Runtime Filter Cond: (t1.a = t2.a)
         ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=8)
               Hash Key: t1.a
               ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                     ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                           Runtime Filter Target Expr: t1.a
         ->  Hash  (cost=5.01..5.01 rows=1000 width=8)
               ->  Redistribution  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=8)
                     Hash Key: t2.a
                     ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                           ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)

Motion HINT的使用

示例1：强制t1表在JOIN时进行Broadcast，通常是在Stats不准确，导致数据Shuffle量非常大的时候使用。由于Hash JOIN目前只能在build端进行Broadcast，因此需要Leading指定JOIN ORDER，避免由于缺少Stats，Broadcast的cost惩罚值过大，导致选择t1 JOIN t2的顺序。

SQL示例

SELECT /*+HINT Leading(t2 t1) Broadcast(t1) */ * FROM t1 JOIN t2 ON t1.a = t2.a;

执行计划

QUERY PLAN                                          
----------------------------------------------------------------------------------------------
  Gather  (cost=0.00..100000000000000005366162204393472.00 rows=1000 width=16)
   ->  Hash Join  (cost=0.00..100000000000000005366162204393472.00 rows=1000 width=16)
         Hash Cond: (t2.a = t1.a)
         ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
               ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
         ->  Hash  (cost=100000000000000005366162204393472.00..100000000000000005366162204393472.00 rows=3000 width=8)
               ->  Broadcast  (cost=0.00..100000000000000005366162204393472.00 rows=3000 width=8)
                     ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)
                           ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..5.00 rows=1000 width=8)

示例2：强制t1表不使用Broadcast。通常适用于采用了Broadcast的表统计信息不准确，导致实际行数很大的表预估结果很少，从而在处理大表时进行Broadcast操作的性能很差的场景。

示例数据

CREATE TABLE test1(a int, b int);
CREATE TABLE test2(a int, b int);

INSERT INTO test1 SELECT 1, i FROM generate_series(1, 10) AS i;
INSERT INTO test2 SELECT 1,i FROM generate_series(1, 1000000) AS i;

analyze test1,test2;

SQL示例

不使用HINT走的Broadcast

explain SELECT * FROM test1 JOIN test2 ON test1.b = test2.b;

使用HINT禁止了Broadcast

explain SELECT /*+HINT NoBroadcast(test1)  */ * FROM test1 JOIN test2 ON test1.b = test2.b;

执行计划

不使用HINT走的Broadcast

QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
Gather  (cost=0.00..51.98 rows=1000000 width=16)
  ->  Hash Join  (cost=0.00..13.12 rows=1000000 width=16)
        Hash Cond: (test2.b = test1.b)
        ->  Local Gather  (cost=0.00..5.23 rows=1000000 width=8)
              ->  Seq Scan on test2  (cost=0.00..5.20 rows=1000000 width=8)
        ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=200 width=8)
              ->  Broadcast  (cost=0.00..5.00 rows=200 width=8)
                    ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=10 width=8)
                          ->  Seq Scan on test1  (cost=0.00..5.00 rows=10 width=8)

使用HINT禁止了Broadcast

QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------
Gather  (cost=0.00..53.23 rows=1000000 width=16)
  ->  Hash Join  (cost=0.00..14.37 rows=1000000 width=16)
        Hash Cond: (test2.b = test1.b)
        ->  Redistribution  (cost=0.00..6.48 rows=1000000 width=8)
              Hash Key: test2.b
              ->  Local Gather  (cost=0.00..5.23 rows=1000000 width=8)
                    ->  Seq Scan on test2  (cost=0.00..5.20 rows=1000000 width=8)
        ->  Hash  (cost=5.00..5.00 rows=10 width=8)
              ->  Redistribution  (cost=0.00..5.00 rows=10 width=8)
                    Hash Key: test1.b
                    ->  Local Gather  (cost=0.00..5.00 rows=10 width=8)
                          ->  Seq Scan on test1  (cost=0.00..5.00 rows=10 width=8)