根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。

使用union all代替union

union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。

join列增加非空过滤条件

若join列上的NULL值较多，则可以加上is not null过滤条件，以实现数据的提前过滤，提高join效率。

not in转not exists

not in语句需要使用nestloop anti join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。

如下所示，如果t2.d2字段中没有null值(t2.d2字段在表定义中not null)查询可以修改为

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SELECT * FROM t1 WHERE  NOT EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.c1=t2.d2);

产生的计划如下：

图1 not exists执行计划

选择hashagg。

查询中GROUP BY语句如果生成了groupagg+sort的plan性能会比较差，可以通过加大work_mem的方法生成hashagg的plan，因为不用排序而提高性能。

尝试将函数替换为case语句。

GaussDB函数调用性能较低，如果出现过多的函数调用导致性能下降很多，可以根据情况把可下推函数的函数改成CASE表达式。

避免对索引使用函数或表达式运算。

对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。

尽量避免在where子句中使用!=或操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。
对复杂SQL语句进行拆分。

对于过于复杂并且不易通过以上方法调整性能的SQL可以考虑拆分的方法，把SQL中某一部分拆分成独立的SQL并把执行结果存入临时表，拆分常见的场景包括但不限于：

作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。
Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。
函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。
多DN环境下对大表做broadcast的子查询。

其他更多调优点，请参考典型SQL调优点。

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