Коротко: запрос агрегирует суммы по пользователям. Оптимизация сводится к минимизации чтения/пересылки строк и к выбору выгодного порядка операций (агрегация до/после соединения) и подходящих индексов.
Что делает СУБД и какие планы возможны
- Прямой план (join → aggregate): сначала соединить users и orders, затем сгруппировать. Подходит, если users очень мал (его можно «ужеть»/broadcast). Стоимость по размеру входов: скан orders — $\mathcal{O}(M)$, соединение и затем группировка — примерно $\mathcal{O}(M)$.
- Предагрегация (aggregate pushdown): сначала выполнить GROUP BY на таблице orders по $user\_id$ (получить суммы по каждому пользователю), затем JOIN с users. Если orders велик, но число уникальных пользователей $K$ существенно меньше общего числа строк, это снижает объём данных: чтение — $\mathcal{O}(M)$ для скана, но передача/соединение — $\mathcal{O}(K)$ вместо $\mathcal{O}(M)$.
- Индекс-ориентированный план (индексный nested-loop): если users небольшая и на orders есть индекс по $user\_id$, для каждого пользователя выполняется индексный поиск в orders. Хорошо при малом числе пользователей участвующих в соединении.
- Merge join: если обе стороны отсортированы/индексированы по ключу соединения ($id$ / $user\_id$), можно выполнить merge join — выгодно при большом объёме и когда сортировка/индексы уже есть.
- Hash join: стандартный выбор для больших неупорядоченных таблиц при достаточной памяти.
Необходимые/рекомендуемые индексы
- users.id — первичный ключ (кластерный или уникальный индекс). Обычно есть по умолчанию.
- orders(user_id) — обязательный для быстрого поиска по пользователю (используется для nested-loop и merge join).
- Лучше: покрывающий индекс orders(user_id, amount) — позволяет делать index-only-сканы и предагрегацию без обращения к таблице.
- Если база поддерживает индексные агрегаты/материализованные представления, можно иметь предагрегированную таблицу/материализованное view с суммами по $user\_id$.
Влияние распределённого хранения (шардирование/кластер)
- Если таблицы шардуются по разным ключам, соединение потребует shuffle (пересылки данных между шардами). Объём пересылки без предагрегации примерно $\sim M$. С предагрегацией — $\sim K$.
- Если обе таблицы коллокированы/шардированы по одному и тому же ключу ($user\_id$ / $id$), join может выполняться локально на каждой ноде — минимальная сеть.
- Если users мала, выгодно реплицировать (broadcast) users на все ноды и агрегировать orders локально, затем финализировать агрегаты — стандартная схема map-side partial aggregation + reduce.
- Параллельная оптимизация: map (локальная предагрегация) → shuffle по ключу → reduce (финальная агрегация). Это уменьшает сетевой трафик и память.
Статистика и свойства схемы
- Оптимизатор опирается на кардинальности: число строк orders — $M,$ unique users — $K,$ пользователей в таблице users — $N.$ Выбор плана зависит от соотношений $M,K,N$.
- Если существует функциональная зависимость $id\to name$ (обычно так), тоGROUP BY по $u.id$ + селект $u.name$ корректен и оптимизатор может не добавлять $u.name$ в GROUP BY.
Рекомендации
- Создайте индекс: orders(user_id, amount).
- Для больших данных: реализуйте предагрегацию по orders (локально на шард) и затем join с users; если users мало — реплицируйте users.
- Обеспечьте колокацию/одинаковое шардирование по user_id для минимизации shuffle.
Примерный выбор плана по условию размеров:
- Если $N$ мало, $M$ велико: broadcast users + scan orders с локальной группировкой по $user\_id$.
- Если и users и orders шардуются по одному ключу: локальная предагрегация на каждом шарде, затем объединение результатов (reduce).
- Если нет индекса и нет репликации: full scan orders + hash/merge join, хуже по I/O.
Это основные соображения, которые использует СУБД при оптимизации данного запроса.