greenplum中的分组聚合查询

有个场景 我将其细化如下
在grenplum中有两张表，一张表a，一张表b，
表a是辩题相关的，字段有辩题ID，辩题，辩题规则，辩题裁判，辩题时间

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表b是选手相关的，字段有辩题ID，选手名称，选手id，选手类型（1代表正方，2代表反方）

img

a,b两表通过ID关联
现想生成结果表c:

img

表b的量级会比较大，我的想法是，


select
distinct
a.debate_id,a.debate,a.topic,a.debate,a.rules,a.debate,a.judge,a.debate,a.time,
string_agg(case b.type when 1 then b.name end , ',') over(partition by a.id) as proponent,
string_agg(case b.type when 1 then b.id::varchar end , ',') over(partition by a.id)  as proponent_id,
string_agg(case b.type when 2 then b.name end , ',') over(partition by a.id) as opponent,
string_agg(case b.type when 2 then b.id::varchar end , ',') over(partition by a.id)  as opponent_id
from a join b on a.debate_id=b.debate_id;

想问下各位有什么更好的思路吗？

select
a.debate_id,a.topic,a.rules,a.judge,a.time,
string_agg(case b.type when 1 then b.name end , ',') as proponent,
string_agg(case b.type when 1 then b.id::varchar end , ',') as proponent_id,
string_agg(case b.type when 2 then b.name end , ',') as opponent,
string_agg(case b.type when 2 then b.id::varchar end , ',') as opponent_id
from a join b on a.debate_id=b.debate_id
group by a.debate_id,a.topic,a.rules,a.judge,a.time;

【以下回答由 GPT 生成】

对于处理较大的表b时，可以考虑以下的优化方案：

  1. 索引优化： 确保表b上的辩题ID（debate_id）字段和选手类型（type）字段上创建了索引。这样可以提高连接操作的效率。

sql CREATE INDEX idx_debate_id ON b (debate_id); CREATE INDEX idx_type ON b (type);

  1. 使用临时表： 可以使用临时表或者子查询将表a和表b的连接结果存储到一个临时表中。这样可以减少连接操作的次数。

sql CREATE TEMPORARY TABLE temp_table AS SELECT a.debate_id, a.debate, a.topic, a.rules, a.judge, a.time, b.name, b.type FROM a JOIN b ON a.debate_id = b.debate_id;

  1. 分批处理： 如果表b非常大，可以考虑分批处理数据。例如，每次处理1000条记录，然后将结果插入到目标结果表c中。

sql DO $$ DECLARE offset INT := 0; batch_size INT := 1000; BEGIN WHILE offset < (SELECT COUNT(*) FROM b) LOOP INSERT INTO c (debate_id, debate, topic, rules, judge, time, proponent, opponent) SELECT debate_id, debate, topic, rules, judge, time, string_agg(CASE type WHEN 1 THEN name END, ','), string_agg(CASE type WHEN 2 THEN name END, ',') FROM ( SELECT debate_id, debate, topic, rules, judge, time, name, type FROM a JOIN b ON a.debate_id = b.debate_id ORDER BY debate_id LIMIT batch_size OFFSET offset ) AS temp_table GROUP BY debate_id, debate, topic, rules, judge, time; offset := offset + batch_size; END LOOP; END $$;

这些优化方案可以提高在处理较大的表b时的效率。然而，需要根据实际情况调整参数，并根据系统资源和数据分布等因素进行性能测试和优化。如果以上方案无法满足需求，则可能需要进行更进一步的调优或使用其他技术进行处理。


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