為什麼 SQL 連接中的 UDF 有時會產生笛卡爾積而不是預期的連接?
為什麼UDF 會導致SQL 查詢中的笛卡爾積
使用SQL 時,使用者定義函數(UDF) 可能會引入意外的性能問題。這在連接操作中尤其明顯,其中 UDF 可能導致笛卡爾積,而不是所需的完全外部連接。
笛卡爾積的原因
使用 UDF 是必要的具有潛在無限域和非確定性行為的任意函數的評估。要確定這些函數的值,系統必須考慮所有可能的參數組合,從而產生笛卡爾積。
範例
考慮給定中提供的SQL 查詢Databricks-問題:
-- Query 1: Join without UDF SELECT col1, col2 FROM table1 AS t1 JOIN table2 AS t2 ON t1.foo = t2.bar; -- Query 2: Join with UDF SELECT col1, col2 FROM table1 AS t1 JOIN table2 AS t2 ON equals(t1.foo, t2.bar);
在查詢1 中,簡單的相等條件允許基於資料混洗在foo 和bar 欄位上,產生預期的結果。然而,在查詢 2 中,使用 equals UDF 需要評估所有可能的對組合的函數,從而產生笛卡爾積。
解決方案
強制使用外部如果不修改 Spark SQL 引擎,通常不可能透過笛卡爾積進行連接。然而,優化 UDF 本身以減少評估次數可以緩解部分效能下降。
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