在数据库的世界里，OceanBase 作为一款强大的国产分布式数据库，为我们提供了丰富的功能。今天咱们就来聊聊 OceanBase 里计算列的应用，重点对比一下生成列和表达式索引在不同场景下的表现以及它们的性能差异。

1. 什么是 OceanBase 计算列

1.1 计算列的概念

计算列，简单来说就是其值由表达式计算得出的列，而不是通过用户直接插入数据。在 OceanBase 中，计算列可以帮助我们简化数据处理，提高查询效率。就好比我们在做数学题时，有些中间结果可以通过已有的数据计算出来，而不需要每次都重新计算一样。

1.2 生成列和表达式索引的定义

  • 生成列：生成列是一种特殊的计算列，它的值在插入或更新行时自动计算并存储在表中。例如，我们有一个订单表，其中包含商品单价和数量，我们可以创建一个生成列来自动计算订单的总价。
  • 表达式索引：表达式索引则是基于一个表达式创建的索引，它并不存储实际的数据，而是存储表达式的计算结果。当我们查询时，如果查询条件中包含了这个表达式，数据库就可以直接使用这个索引来加速查询。

2. 生成列的应用场景及示例

2.1 应用场景

  • 数据汇总：在一些业务场景中，我们需要对某些数据进行实时汇总。比如，在一个销售系统中，我们需要实时计算每个订单的总价，这时就可以使用生成列。
  • 数据标准化：当我们需要对数据进行标准化处理时，也可以使用生成列。例如，将日期格式统一转换为某种标准格式。

2.2 示例（使用 SQL 技术栈）

假设我们有一个订单表 orders，包含 product_price（商品单价）和 quantity（商品数量）两列，我们要创建一个生成列 total_price 来计算订单的总价。

-- 创建订单表，包含生成列 total_price
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    product_price DECIMAL(10, 2),
    quantity INT,
    -- 生成列，计算订单总价
    total_price DECIMAL(10, 2) GENERATED ALWAYS AS (product_price * quantity) STORED
);

-- 插入数据
INSERT INTO orders (order_id, product_price, quantity) VALUES (1, 10.00, 5);

-- 查询订单信息，包括生成列 total_price
SELECT * FROM orders;

注释：

  • GENERATED ALWAYS AS (product_price * quantity) STORED：表示 total_price 是一个生成列，其值由 product_price * quantity 计算得出，并存储在表中。
  • 插入数据时，我们只需要插入 order_id、product_price 和 quantity，total_price 会自动计算并存储。

2.3 技术优缺点

  • 优点：
    • 数据实时更新：生成列的值在插入或更新行时自动计算，保证了数据的实时性。
    • 查询效率高：由于生成列的值已经存储在表中，查询时不需要再次计算，提高了查询效率。
  • 缺点：
    • 占用存储空间：生成列的值需要存储在表中，会增加表的存储空间。
    • 插入和更新性能受影响：每次插入或更新行时，都需要重新计算生成列的值，会影响插入和更新的性能。

2.4 注意事项

  • 生成列的表达式必须是确定性的，即对于相同的输入，表达式的结果必须相同。
  • 生成列不能作为外键。

3. 表达式索引的应用场景及示例

3.1 应用场景

  • 复杂查询优化：当我们的查询条件中包含复杂的表达式时，使用表达式索引可以大大提高查询效率。例如，在一个用户表中，我们经常需要查询年龄大于某个值的用户，而年龄是通过出生日期计算得出的，这时就可以创建一个基于出生日期计算年龄的表达式索引。
  • 数据过滤：当我们需要对某些数据进行过滤时，表达式索引可以帮助我们快速定位符合条件的数据。

3.2 示例（使用 SQL 技术栈）

假设我们有一个用户表 users，包含 birth_date（出生日期）列，我们要创建一个表达式索引来加速查询年龄大于 30 岁的用户。

-- 创建用户表
CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    birth_date DATE
);

-- 创建表达式索引
CREATE INDEX idx_age ON users (TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURDATE()));

-- 查询年龄大于 30 岁的用户
SELECT * FROM users WHERE TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURDATE()) > 30;

注释：

  • CREATE INDEX idx_age ON users (TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURDATE()));：创建一个名为 idx_age 的表达式索引，该索引基于 TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURDATE()) 计算结果。
  • WHERE TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURDATE()) > 30：查询条件中使用了与索引相同的表达式，数据库可以直接使用这个索引来加速查询。

3.3 技术优缺点

  • 优点：
    • 节省存储空间：表达式索引只存储表达式的计算结果，不存储实际的数据，因此可以节省存储空间。
    • 不影响插入和更新性能：由于表达式索引不存储实际的数据，插入和更新操作不会受到影响。
  • 缺点：
    • 索引维护成本高：当表中的数据发生变化时，表达式索引需要重新计算和维护，会增加一定的系统开销。
    • 适用范围有限：表达式索引只适用于查询条件中包含了该表达式的情况，如果查询条件发生变化，索引可能无法发挥作用。

3.4 注意事项

  • 表达式索引的表达式必须与查询条件中的表达式完全一致，否则索引将无法使用。
  • 表达式索引的维护成本较高，因此在创建索引时需要谨慎考虑。

4. 生成列和表达式索引的性能对比

4.1 插入和更新性能

  • 生成列：由于生成列的值需要在插入或更新行时自动计算并存储在表中，因此插入和更新操作的性能会受到一定的影响。特别是在数据量较大时，这种影响会更加明显。
  • 表达式索引：表达式索引不存储实际的数据，插入和更新操作不会受到影响，因此在插入和更新性能方面，表达式索引优于生成列。

4.2 查询性能

  • 生成列：当查询条件中包含生成列时，由于生成列的值已经存储在表中，查询时不需要再次计算，因此查询效率较高。
  • 表达式索引：当查询条件中包含表达式索引的表达式时，数据库可以直接使用这个索引来加速查询，查询效率也很高。但是，如果查询条件发生变化，表达式索引可能无法发挥作用。

4.3 存储空间

  • 生成列：生成列的值需要存储在表中，会增加表的存储空间。特别是在数据量较大时，这种影响会更加明显。
  • 表达式索引：表达式索引只存储表达式的计算结果，不存储实际的数据，因此可以节省存储空间。

5. 关联技术介绍

5.1 函数索引

函数索引是一种特殊的表达式索引，它基于一个函数创建。例如，在 OceanBase 中，我们可以创建一个基于 UPPER() 函数的索引，用于加速对字符串大小写不敏感的查询。

-- 创建一个包含字符串列的表
CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100)
);

-- 创建函数索引
CREATE INDEX idx_product_name_upper ON products (UPPER(product_name));

-- 查询产品名称为 "apple" 的记录，不区分大小写
SELECT * FROM products WHERE UPPER(product_name) = 'APPLE';

注释：

  • CREATE INDEX idx_product_name_upper ON products (UPPER(product_name));：创建一个名为 idx_product_name_upper 的函数索引，该索引基于 UPPER(product_name) 计算结果。
  • WHERE UPPER(product_name) = 'APPLE'：查询条件中使用了与索引相同的函数，数据库可以直接使用这个索引来加速查询。

5.2 分区表

分区表是将一个大表按照一定的规则划分成多个小的子表，每个子表称为一个分区。分区表可以提高查询效率，特别是在处理大量数据时。例如，我们可以按照日期对订单表进行分区，将不同时间段的订单数据存储在不同的分区中。

-- 创建分区表
CREATE TABLE orders_partitioned (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    order_date DATE,
    product_price DECIMAL(10, 2),
    quantity INT
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021),
    PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022),
    PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023)
);

注释：

  • PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date))：按照订单日期的年份进行分区。
  • PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021)：创建一个名为 p2020 的分区，存储 2020 年及以前的订单数据。

6. 注意事项总结

6.1 生成列注意事项

  • 表达式必须是确定性的，确保每次计算结果一致。
  • 生成列不能作为外键使用。
  • 插入和更新性能可能会受到影响，尤其是在数据量较大时。

6.2 表达式索引注意事项

  • 表达式必须与查询条件中的表达式完全一致，否则索引无法使用。
  • 索引维护成本较高，需要谨慎创建。
  • 适用范围有限，只适用于查询条件中包含该表达式的情况。

7. 文章总结

在 OceanBase 中，生成列和表达式索引都有各自的优缺点和适用场景。生成列适用于需要实时汇总数据、简化数据处理的场景，它可以提高查询效率，但会增加存储空间和影响插入更新性能。表达式索引则适用于复杂查询优化和数据过滤，它可以节省存储空间，不影响插入更新性能，但索引维护成本较高，适用范围有限。

在实际应用中，我们需要根据具体的业务场景和数据特点来选择合适的技术。如果我们需要频繁进行数据汇总和实时计算，并且对插入更新性能要求不高，那么可以选择生成列；如果我们的查询条件中包含复杂的表达式，并且需要快速定位符合条件的数据，那么可以选择表达式索引。同时，我们还可以结合关联技术，如函数索引和分区表，来进一步优化数据库性能。