金仓数据库 KES：DISTINCT 语句性能优化实践与内核实现

目录

一、传统数据库 DISTINCT 执行的常见性能弊端

1.1 无过滤全表去重：排序与全扫开销居高不下

1.3 常量精准查询：结果唯一仍执行冗余去重

1.2 多表关联去重：冗余分组进一步放大性能损耗

二、KES内核双层优化机制，重构DISTINCT执行逻辑

2.1 第一层优化：语义等价转换，DISTINCT替换为GROUP BY

2.2 第二层优化：逻辑推导判定唯一结果，直接替换LIMIT 1

2.2.1 单表常量条件场景优化

2.2.2 多表关联条件场景优化

三、核心技术差异：KES智能优化器VS传统代价型优化器

四、同类产品横向对比，凸显KES优化核心优势

五、优化方案总结

在长期的数据库运维和业务适配工作中，我发现DISTINCT是开发人员使用率极高、但最容易产生性能冗余的关键字。为了保证查询数据不重复，大家往往会习惯性追加这个语法。但在真实的生产环境里，随着业务数据持续累积，很多带DISTINCT的查询会慢慢变慢，日积月累就形成了难以察觉的性能瓶颈。

结合大量政企客户的真实业务场景，金仓KES团队针对性打磨了一套内核级优化方案。没有采用传统的业务层改SQL、新增索引等治标不治本的方式，而是直接从数据库优化器底层入手，实现DISTINCT语句的自动智能改写。在不改动业务代码、不影响查询结果准确性的前提下，大幅削减无效扫描和排序开销，切实提升SQL执行效率。

一、传统数据库 DISTINCT 执行的常见性能弊端

目前多数传统关系型数据库，对DISTINCT的处理逻辑都比较固化。统一遵循“全量查数、全局排序、遍历去重”的固定流程。数据量较小的时候，这套逻辑的开销几乎可以忽略，但一旦数据量级上涨，或者查询带有明确的常量限定条件，机械执行的弊端就会完全暴露，产生大量完全没必要的资源消耗。

1.1 无过滤全表去重：排序与全扫开销居高不下

日常开发中，无需条件过滤的整表去重场景十分普遍，对应的基础SQL语句如下：

SELECT DISTINCT a, b FROM s1;

传统数据库处理这条语句的方式十分机械，会先完整扫描整张数据表，读取全部数据行，随后对a、b两个字段的组合做全局排序，最后遍历有序数据集剔除重复内容。在整套执行流程里，全表扫描和全局排序是最耗费CPU、内存和磁盘IO的环节，也是这类语句性能拖底的核心原因。

我们在百万级数据的测试环境中实测，这条简单的去重语句，执行耗时就能达到464ms。单条查询看似影响不大，但业务场景下往往是高频并发调用，大量慢查询堆积后，就会直接导致接口响应超时、业务卡顿等问题。

1.3 常量精准查询：结果唯一仍执行冗余去重

这也是传统数据库优化器最突出的短板。很多时候，我们会用WHERE常量条件锁定查询字段值，从业务逻辑层面来看，最终结果有且仅有一条，完全不需要去重。但传统数据库无法识别这种逻辑，依旧会完整执行全套去重流程。

SELECT DISTINCT a, b FROM s1 WHERE a=1 AND b=1;

上面这条SQL的查询条件已经把a、b两个字段的值完全固定，结果集必然唯一。可传统执行逻辑依旧会遍历所有匹配条件的数据，额外执行排序或哈希去重运算，最后才返回唯一数据，全程产生大量无效计算。

实测数据显示，这类语句在传统数据库中单次执行耗时约30ms。看似耗时很短，但这类精准匹配查询基本都是业务高频调用接口，长期累积的无效运算会持续占用数据库资源，慢慢拖慢整体数据库运行效率，成为隐藏的性能隐患。

1.2 多表关联去重：冗余分组进一步放大性能损耗

在多表联查的业务场景中，DISTINCT带来的性能问题会被进一步放大。不少关联查询的条件本身可以推导出结果唯一性，但传统优化器不具备逻辑推理能力，只能机械执行全量关联、分组去重操作。

SELECT DISTINCT s1.a, s2.b FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.a=s2.b AND s1.a=5;

结合查询逻辑不难判断，s1.a被固定为5，依托两表等值关联条件，可以直接推导出s2.b的值同样为5，整条语句的查询结果只会存在一条。但传统数据库会先完成两表数据筛选与全量关联，再对关联结果做分组去重，整套流程实测耗时12ms，全程的分组、去重运算都属于完全多余的性能开销。

二、KES内核双层优化机制，重构DISTINCT执行逻辑

针对传统数据库在去重查询上的各类缺陷，金仓KES打磨出一套贴合真实业务的递进式优化方案。全程无需人工修改业务SQL，不用额外配置索引参数，完全依靠内核优化器自主完成逻辑判断与语句改写，最大限度精简执行链路，降低资源消耗。

2.1 第一层优化：语义等价转换，DISTINCT替换为GROUP BY

KES优化器会先对DISTINCT语句做严格的语义一致性校验，在确保查询结果完全不变的前提下，自动将原生去重语法转换为GROUP BY分组查询，借助分组查询的底层优势优化执行效率。

依旧以基础全表去重语句为例，KES内核会在底层自动完成语句改写：

-- 业务原始SQL SELECT DISTINCT a, b FROM s1; -- KES内核自动改写后SQL SELECT a, b FROM s1 GROUP BY a, b;

相比原生的DISTINCT语法，改写后的分组查询具备明显的性能优势。一方面，KES可以依托数据表主键、唯一索引实现键值裁剪，无需对所有查询字段统一排序，大幅精简排序计算量；另一方面，分组语法能更好适配KES的并行查询机制，将单线程排序运算拆分至多线程并行执行，充分利用服务器硬件性能。

在统一的百万级数据表测试环境中，优化前语句耗时464ms，开启KES自动优化功能后，耗时直接降至249ms，性能提升接近一倍，优化效果十分显著，完全能够满足大批量数据查询的性能需求。

2.2 第二层优化：逻辑推导判定唯一结果，直接替换LIMIT 1

这是KES区别于传统数据库的核心技术亮点。传统优化器只能机械解析SQL语法，依靠代价模型选择执行方案，不具备语义推理能力。而KES现代化优化器可以自主构建逻辑表达式树，依托常量传递、谓词传递等编译原理技术，挖掘查询条件中的隐藏约束，精准判定结果集唯一性。只要确认结果仅有一条，就会直接舍弃去重、分组逻辑，替换为LIMIT 1查询，实现性能大幅跃升。

2.2.1 单表常量条件场景优化

针对带固定常量条件的单表去重查询，KES可以精准识别出无效的去重逻辑，完成智能改写。

-- 原始SQL SELECT DISTINCT a, b FROM s1 WHERE a=1 AND b=1; -- KES优化改写后 SELECT a, b FROM s1 WHERE a=1 AND b=1 LIMIT 1;

优化器在解析语句的过程中，会将WHERE子句中的常量条件传递至查询目标列，确认a、b字段值已被完全固定。此时无需遍历全量数据，也不需要执行排序、去重运算，只要检索到第一条匹配数据即可直接返回结果。

两次执行方式的性能差距十分悬殊：传统执行方案耗时30ms，KES优化后仅需0.03ms，性能提升上千倍，彻底解决了高频精准查询的资源浪费问题，大幅提升接口响应速度。

2.2.2 多表关联条件场景优化

面对更复杂的多表关联查询，KES同样可以通过谓词传递逻辑，串联过滤条件与关联条件，推导隐藏的常量约束，完成同款优化改写。

-- 原始SQL SELECT DISTINCT s1.a, s2.b FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.a=s2.b AND s1.a=5; -- KES优化改写后 SELECT s1.a, s2.b FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.a=s2.b AND s1.a=5 LIMIT 1;

优化器的解析逻辑清晰易懂：通过s1.a=5的固定过滤条件，结合两表等值关联规则，可直接推导出s2.b必然等于5，两个查询字段均为固定常量，结果集具备唯一性。基于这一判定，优化器会直接剔除冗余的分组、去重逻辑，匹配到有效数据后立即返回结果。

实测数据显示，该多表关联查询优化前耗时12ms，优化后仅需0.08ms，性能提升超百倍，极大精简了多表关联的复杂执行链路，适配各类复杂业务关联查询场景。

三、核心技术差异：KES智能优化器VS传统代价型优化器

不少从业开发和运维人员都有疑惑，为什么多数传统数据库都无法实现这类轻量化优化？核心根源在于优化器的底层工作逻辑存在本质区别。

传统数据库的优化器属于典型的代价计算模式，只会在现有固定执行方案中，通过核算IO、CPU消耗挑选相对最优路径。全程机械执行SQL语法，不会深入解析语句语义，哪怕查询存在明显的冗余运算，也无法自主识别、主动优化。

而KES搭载的现代化优化器，采用「逻辑推理+代价优选」的双重运行模式。除了基础的执行代价核算，还能通过构建完整逻辑表达式树，完成常量传递、谓词推导等深层语义分析，主动挖掘SQL隐藏的逻辑约束，精准判断结果集特性，从根源上简化冗余执行流程。简单来说，传统优化器只会机械“算账选方案”，KES优化器能够真正“读懂业务查询逻辑”。

四、同类产品横向对比，凸显KES优化核心优势

为了客观验证KES的优化能力，我们选取国内主流的DMv8数据库开展同场景对比测试，使用完全相同的常量条件去重SQL，对比两者的执行逻辑与优化效果。

SELECT DISTINCT a, b FROM distinct_1 WHERE a=1 AND b=1;

测试结果差异十分明显：DMv8数据库的优化器无法识别常量固定带来的结果唯一性，执行计划中会完整保留DISTINCT去重步骤，依旧执行全表扫描、去重运算，完全不支持向LIMIT 1的智能逻辑改写。

反观金仓KES，能够快速识别语句中的冗余运算，自主改写执行逻辑，跳过所有无效的扫描和去重操作。这也充分证明，在智能化SQL逻辑优化、内核自主改写能力层面，KES的技术实力已经领先传统同类国产数据库，能够有效解决行业内普遍存在的去重查询性能顽疾。

五、优化方案总结

DISTINCT作为开发高频使用的查询语法，上手简单、使用便捷，但极易在业务迭代、数据增量过程中演变为隐形性能隐患。不同于需要业务侧配合改代码、调SQL的传统优化方式，金仓KES的递进式内核优化，实现了零业务侵入、全自动智能化优化，适配全量主流业务场景。

通过「DISTINCT转GROUP BY精简排序开销」「逻辑推导改写LIMIT 1消除无效去重」两层递进优化，KES彻底摒弃了传统去重逻辑中多余的全表扫描、冗余排序、无效分组等操作。经过多场景实测验证，常规去重查询性能提升近一倍，常量精准查询、多表关联查询的性能更是实现百倍甚至千倍的跨越式提升。

这套基于内核逻辑推理的智能化优化方案，不仅有效降低了数据库的资源消耗、大幅提升查询运行效率，也充分彰显了国产数据库在内核自研、性能优化领域的技术突破，能够为各类企业级核心业务系统的稳定、高效运行提供坚实的技术支撑。