金仓数据库全链路性能优化：从 SQL 到存储的效率提升方案

二、优化器与执行优化：底层算子重构，解决传统 SQL 痛点

针对传统 SQL 的经典痛点，优化器在底层算子层面进行了深度重构，显著提升性能。

1. NOT IN 子查询优化：从全表扫描到索引连接，速度提 3 倍

金仓优化器会自动将 NOT IN 转换为'左连接+NULL 过滤'，并自动走索引。

实测代码对比（数据量 100 万条）：

-- 原始 NOT IN 写法（耗时 2.1s）
SELECT * FROM user_info WHERE user_id NOT IN (SELECT user_id FROM blacklist);

-- 金仓优化后执行计划对应的 SQL（耗时 0.7s）
SELECT u.* FROM user_info u LEFT JOIN blacklist b ON u.user_id = b.user_id WHERE b.user_id IS NULL;

2. OR 转 union all：解决 OR 条件索引失效问题

当 OR 条件涉及不同字段时，金仓会自动将 OR 转换成 union all，分别走对应字段的索引。

实测代码对比：

-- 原始 SQL（OR 条件，全表扫描，耗时 1.5s）
SELECT * FROM goods WHERE category_id = 10 OR price < 100;

-- 金仓优化后执行的 SQL（走双索引，耗时 0.2s）
SELECT * FROM goods WHERE category_id = 10 UNION ALL SELECT * FROM goods WHERE price < 100 AND category_id != 10;

3. UNION 外层条件下推：减少无效数据计算，效率翻倍

金仓智能将外层条件'下推'到每个子查询里，提前过滤无用数据，中间结果集可缩小 80% 以上。

实测代码对比：

-- 原始 SQL（UNION 后过滤，中间结果 10 万条，耗时 2.0s）
SELECT * FROM order_202501 UNION SELECT * FROM order_202502 WHERE create_time > '2025-01-15';

-- 金仓优化后执行的 SQL（条件下推，中间结果 2 万条，耗时 0.4s）
SELECT * FROM order_202501 WHERE create_time > '2025-01-15' UNION SELECT * FROM order_202502 WHERE create_time > '2025-01-15';

4. Agg 排序优化：ListAgg 减少排序次数，聚合更快

金仓优化了算子逻辑，将两次排序合并成一次，直接复用排序结果做聚合。

实测数据对比（无需改 SQL，优化器自动处理）：

-- 原始 ListAgg 写法（多次排序，耗时 1.8s）
SELECT user_id, LISTAGG(order_id, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY create_time) AS order_list 
FROM order_info GROUP BY user_id;

-- 金仓优化后执行（一次排序，耗时 0.5s）
SELECT user_id, LISTAGG(order_id, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY create_time) AS order_list 
FROM order_info GROUP BY user_id;

三、存储性能优化：自治事务，高并发短事务救星

存储层核心优化在于'自治事务'功能。它能自动识别事务类型（短/长事务、只读/读写），动态调整锁策略和日志刷盘频率，减少事务之间的资源竞争。

四、接口性能优化：JDBC+NDP，应用交互提速明显

1. JDBC 元信息查询优化：批量返回，告别多次请求

金仓增加'元信息缓存 + 批量接口'，一次请求即可获取多张表的元信息。

Java 代码对比：

// 传统 JDBC 元信息查询（100 张表，耗时 8s）
DatabaseMetaData metaData = connection.getMetaData();
for (String tableName : tableNames) {
    ResultSet rs = metaData.getColumns(null, null, tableName, "%");
    // 处理元信息...
}

// 金仓优化后的 JDBC 元信息查询（100 张表，耗时 1.2s）
KingbaseDatabaseMetaData kbMetaData = (KingbaseDatabaseMetaData) connection.getMetaData();
ResultSet rs = kbMetaData.getBatchColumns(null, null, tableNames.toArray(new String[0]), "%");
// 处理元信息...

2. NDP 批量 DML：高吞吐写入，比传统 JDBC 快 6 倍

金仓自研的 NDP 协议减少了网络交互次数，大幅提升写入吞吐量。

完整的 NDP 批量插入代码示例：

import com.kingbase8.jdbc.ndp.NdpPreparedStatement;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.math.BigDecimal;

public class NdpBatchInsertDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "jdbc:kingbase8://127.0.0.1:54321/test?protocolType=ndp";
        String user = "system";
        String password = "123456";
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password)) {
            String sql = "INSERT INTO goods (id, name, price) VALUES (?, ?, ?)";
            try (NdpPreparedStatement pstmt = (NdpPreparedStatement) conn.prepareStatement(sql)) {
                for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
                    pstmt.setInt(1, i);
                    pstmt.setString(2, "goods_" + i);
                    pstmt.setBigDecimal(3, new BigDecimal(i * 10.5));
                    pstmt.addBatch();
                }
                long start = System.currentTimeMillis();
                pstmt.executeBatch();
                System.out.println("批量插入耗时：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
            }
        }
    }
}

五、实测总结：全链路优化，业务性能蜕变

通过可视化性能管理工具精准定位瓶颈，执行层自动解决 NOT IN、OR 等传统 SQL 问题，存储层引入自治事务降低资源竞争，接口层采用 NDP 协议提升交互速度。这套全链路优化组合拳可有效实现业务性能蜕变，告别低效盲调模式。