WHERE 和 ON 子句如何与 AWS Redshift 中的联接一起使用？
How do WHERE and ON clauses work with joins in AWS Redshift?
以下两个连接在 AWS Redshift 中的性能是否相同？
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Select col_a, col_b
from table_1
inner join table_2 on table_1.key1 = table_2.key2
where table_2.col_b = 'Y';
加入 2
Select col_a, col_b
from table_1
inner join table_2 on table_1.key1 = table_2.key2 and table_2.col_b = 'Y';
他们应该如此简单，我希望如此。但是，Redshift 根据情况使用了多个查询优化器，每个查询优化器都有自己的优势，因此在某些（复杂的）情况下我可以看到不同的东西。
最大的性能提升是将“table_2.col_b = 'Y'”用作“范围限制扫描”标准。这是当 Redshift 使用 WHERE 语句进行块元数据比较以限制扫描的 table 数据量时。 ON 子句中列与常量的这种简单比较应该被优化器识别为 WHERE 子句并用于限制扫描。您可以在 STL_SCAN 系统 table 中查找此查询，因为有一个名为“is_rrscan”的列表明使用了受限扫描。 table 元数据也需要保持最新，因此请确保 ANALYZE 已 运行.
一般来说，将连接子句放在 ON 子句中（而不是 WHERE 中）而不是 WHERE 子句中是个好主意。这提高了可读性，并阻止您受到优化器突发奇想的摆布。
以下两个连接在 AWS Redshift 中的性能是否相同？
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Select col_a, col_b
from table_1
inner join table_2 on table_1.key1 = table_2.key2
where table_2.col_b = 'Y';
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Select col_a, col_b
from table_1
inner join table_2 on table_1.key1 = table_2.key2 and table_2.col_b = 'Y';
他们应该如此简单，我希望如此。但是，Redshift 根据情况使用了多个查询优化器，每个查询优化器都有自己的优势，因此在某些（复杂的）情况下我可以看到不同的东西。
最大的性能提升是将“table_2.col_b = 'Y'”用作“范围限制扫描”标准。这是当 Redshift 使用 WHERE 语句进行块元数据比较以限制扫描的 table 数据量时。 ON 子句中列与常量的这种简单比较应该被优化器识别为 WHERE 子句并用于限制扫描。您可以在 STL_SCAN 系统 table 中查找此查询，因为有一个名为“is_rrscan”的列表明使用了受限扫描。 table 元数据也需要保持最新，因此请确保 ANALYZE 已 运行.
一般来说，将连接子句放在 ON 子句中（而不是 WHERE 中）而不是 WHERE 子句中是个好主意。这提高了可读性，并阻止您受到优化器突发奇想的摆布。