optimize_* 세션 설정

이 설정은 system.settings에서 확인할 수 있으며 소스 코드로부터 자동 생성됩니다.

SELECT 절에서 GROUP BY 키의 min/max/any/anyLast 집계 함수를 제거합니다

인덱스 조건을 추가하려면 제약 조건을 사용합니다. 기본값은 false입니다.

가능한 값:

• true, false

산술 연산을 집계 함수 외부로 이동합니다

큰 상수는 스칼라로 대체하고 이름으로 hash를 사용합니다(크기는 이름 길이를 기준으로 추정됨).

가능한 값:

• 양의 정수 - 이름의 최대 길이,
• 0 — 항상,
• 음의 정수 - 절대 사용 안 함.

서로 다른 입력 형식의 파일에서 행 수를 계산하는 최적화 기능을 활성화하거나 비활성화합니다. 이 설정은 테이블 함수/엔진 file/s3/url/hdfs/azureBlobStorage에 적용됩니다.

가능한 값:

• 0 — 최적화가 비활성화됩니다.
• 1 — 최적화가 활성화됩니다.

불필요한 딕셔너리 속성 조회를 피하기 위해 tupleElement(dictGet('dict', ('a', 'b', 'c'), key), 2)를 dictGet('dict', 'b', key)로 재작성합니다. 위치 기반(.1, .2, …) 및 이름 기반(.b) 접근을 지원하며, 기본값 인수가 상수 Tuple 또는 상수들로 이루어진 tuple(...)인 경우에는 dictGetOrDefault에도 적용됩니다.

DISTINCT에 포함된 일부 컬럼이 정렬의 접두사를 이루는 경우 DISTINCT 최적화를 활성화합니다. 예를 들어 MergeTree의 정렬 키(sorting key) 접두사나 ORDER BY 문의 접두사가 이에 해당합니다.

비용이 많이 드는 시작 서버(initiator server)에서의 집계를 피하여 GROUP BY sharding_key 쿼리를 최적화합니다(이에 따라 시작 서버에서 해당 쿼리의 메모리 사용량이 줄어듭니다).

다음 유형의 쿼리가 지원됩니다(및 이들의 모든 조합):

• SELECT DISTINCT [..., ]sharding_key[, ...] FROM dist
• SELECT ... FROM dist GROUP BY sharding_key[, ...]
• SELECT ... FROM dist GROUP BY sharding_key[, ...] ORDER BY x
• SELECT ... FROM dist GROUP BY sharding_key[, ...] LIMIT 1
• SELECT ... FROM dist GROUP BY sharding_key[, ...] LIMIT 1 BY x

다음 유형의 쿼리는 지원되지 않습니다(이 중 일부는 나중에 지원될 수 있습니다):

• SELECT ... GROUP BY sharding_key[, ...] WITH TOTALS
• SELECT ... GROUP BY sharding_key[, ...] WITH ROLLUP
• SELECT ... GROUP BY sharding_key[, ...] WITH CUBE
• SELECT ... GROUP BY sharding_key[, ...] SETTINGS extremes=1

가능한 값:

• 0 — 비활성화됨.
• 1 — 활성화됨.

관련 항목:

• distributed_group_by_no_merge
• distributed_push_down_limit
• optimize_skip_unused_shards

활성화하면 OPTIMIZE ... DRY RUN이 checkDataPart를 사용해 최종적으로 병합된 파트를 검증합니다. 검증에 실패하면 예외가 발생합니다.

col = '' 또는 '' = col과 같은 표현식은 empty(col)로, col != '' 또는 '' != col과 같은 표현식은 notEmpty(col)로 변환합니다. 이는 col이 String 또는 FixedString 타입인 경우에만 적용됩니다.

WHERE, PREWHERE, ON, HAVING 및 QUALIFY 표현식의 OR 결합에서 공통 표현식을 추출할 수 있도록 허용합니다. (A AND B) OR (A AND C)와 같은 논리 표현식은 A AND (B OR C)로 재작성될 수 있으며, 이는 다음 최적화에 도움이 될 수 있습니다.

• 단순한 필터링 표현식에서 인덱스 활용
• cross를 inner join으로 최적화

일부 함수를 서브컬럼을 읽는 방식으로 변환하는 최적화를 활성화하거나 비활성화합니다. 이로써 읽어야 하는 데이터 양을 줄일 수 있습니다.

다음 함수는 변환할 수 있습니다:

• length를 size0 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.
• empty를 size0 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.
• notEmpty를 size0 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.
• isNull을 null 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.
• isNotNull을 null 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.
• count를 null 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.
• mapKeys를 keys 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.
• mapValues를 values 서브컬럼을 읽도록 변환합니다.

Possible values:

• 0 — 최적화가 비활성화됩니다.
• 1 — 최적화가 활성화됩니다.

미리 계산된 가능한 키 값 집합을 더 빠르게 조회해 반복적인 역방향 딕셔너리 조회를 피합니다.

조건이 하나뿐인 multiIf를 if로 대체합니다.

기본적으로 count()와 의미상 동일한 집계 함수를 count()로 재작성합니다.

삽입 전에 데이터 변환을 활성화하거나 비활성화합니다. 테이블 엔진에 따라 이 블록에서 머지가 수행된 것처럼 변환이 적용됩니다.

가능한 값:

• 0 — 비활성화됨.
• 1 — 활성화됨.

예시

활성화 시와 비활성화 시의 차이:

쿼리:

SET optimize_on_insert = 1;

CREATE TABLE test1 (`FirstTable` UInt32) ENGINE = ReplacingMergeTree ORDER BY FirstTable;

INSERT INTO test1 SELECT number % 2 FROM numbers(5);

SELECT * FROM test1;

SET optimize_on_insert = 0;

CREATE TABLE test2 (`SecondTable` UInt32) ENGINE = ReplacingMergeTree ORDER BY SecondTable;

INSERT INTO test2 SELECT number % 2 FROM numbers(5);

SELECT * FROM test2;

결과:

┌─FirstTable─┐
│          0 │
│          1 │
└────────────┘

┌─SecondTable─┐
│           0 │
│           0 │
│           0 │
│           1 │
│           1 │
└─────────────┘

이 설정은 Materialized view의 동작 방식에 영향을 줍니다.

후속 쿼리 계획 최적화로 MergeTree 읽기 단계 위에 추가 필터가 배치될 수 있는 경우(예: JOIN을 통한 프레디케이트 pushdown, projection 재작성), 그 이후 두 번째 PREWHERE 승격 패스를 실행합니다. 기존 PREWHERE가 이미 있으면 새 필터는 별도의 필터 단계로 남지 않고 여기에 AND로 병합됩니다.

QBit 데이터 타입의 거리 함수를 저장소에서 계산에 필요한 컬럼만 읽는 동등한 함수로 대체합니다.

MergeTree 테이블에서 데이터를 읽을 때 SELECT 쿼리의 ORDER BY 최적화를 활성화합니다.

가능한 값:

• 0 — ORDER BY 최적화가 비활성화됩니다.
• 1 — ORDER BY 최적화가 활성화됩니다.

관련 항목

• ORDER BY 절

true로 설정하면 WHERE/GROUP BY/ORDER BY에서 별칭을 반영하므로, 파티션 프루닝/보조 인덱스/optimize_aggregation_in_order/optimize_read_in_order/optimize_trivial_count 최적화에 도움이 됩니다.

입력 스트림의 정렬 속성을 기준으로 정렬을 최적화합니다

컬럼 치환에 제약 조건를 사용합니다. 기본값은 false입니다.

가능한 값:

• true, false

동일한 인수를 사용하는 집계 함수를 결합할 수 있도록 합니다. 동일한 인수를 사용하는 sum, count 또는 avg 집계 함수가 2개 이상 포함된 쿼리를 sumCount로 재작성합니다.

가능한 값:

• 0 — 동일한 인수를 사용하는 함수는 결합되지 않습니다.
• 1 — 동일한 인수를 사용하는 함수는 결합됩니다.

예시

쿼리:

CREATE TABLE fuse_tbl(a Int8, b Int8) Engine = Log;
SET optimize_syntax_fuse_functions = 1;
EXPLAIN SYNTAX run_query_tree_passes = 1 SELECT sum(a), sum(b), count(b), avg(b) from fuse_tbl FORMAT TSVRaw;

결과:

SELECT
    sum(__table1.a) AS `sum(a)`,
    tupleElement(sumCount(__table1.b), 1) AS `sum(b)`,
    tupleElement(sumCount(__table1.b), 2) AS `count(b)`,
    divide(tupleElement(sumCount(__table1.b), 1), toFloat64(tupleElement(sumCount(__table1.b), 2))) AS `avg(b)`
FROM default.fuse_tbl AS __table1

OPTIMIZE 쿼리가 머지를 수행하지 않았을 때 예외를 발생시킬지 여부를 설정합니다.

기본적으로 OPTIMIZE는 아무 작업도 수행하지 않았더라도 성공으로 처리됩니다. 이 설정을 사용하면 이러한 상황을 구분하고 예외 메시지에서 그 이유를 확인할 수 있습니다.

가능한 값:

• 1 — 예외 발생이 활성화됩니다.
• 0 — 예외 발생이 비활성화됩니다.

함수를 변환이 필요 없는 동등한 비교식으로 변환하여 Date 및 DateTime 프레디케이트를 최적화합니다(예: toYear(col) = 2023 -> col >= '2023-01-01' AND col <= '2023-12-31')

모든 GROUP BY 키가 ORDER BY 접두사에 포함되면 끝부분의 ORDER BY 원소를 제거합니다.

하위 쿼리에 DISTINCT 또는 GROUP BY 절이 있으면 uniq 및 그 변형(uniqUpTo 제외)을 count로 재작성합니다.

쿼리 최적화를 위해 제약 조건을 사용합니다. 기본값은 false입니다.

가능한 값:

• true, false