Subtelny feature konstrukcji CONNECT BY

Jeśli ktoś używa konstrukcji CONNECT BY i chce uniknąć subtelnych błędów to powinienen zapoznać się z opisaną poniżej własnością. Jeśli w kwerendzie hierarchicznej (czyli używającej konstrukcji CONNECT BY … START WITH …) używa się równocześnie złączeń, czy to ANSI czy Oracle’owych to wynik jest nieintuicyjny. Właśnie wykryłem istotny błąd w moim kodzie z tym związany. Kwerenda hierarchiczna to takie coś, co pozwala uzyskać w jednym zapytaniu np. listę wszystkich przełożonych danego pracownika, ale nie tylko tych bezpośrednich, ale również przełożonych tych przełożonych, itd. Chodzi o uzyskanie informacji z drzewa. Dobry opis działania kwerend hierarchicznych znajduje się tutaj:

http://download.oracle.com/docs/cd/B10501_01/server.920/a96540/queries4a.htm#2053937 Są tam 2 ważne punkty:
* If the|WHERE| predicate contains a join, Oracle applies the joinpredicates /before/ doing the |CONNECT| |BY| processing.
* If the |WHERE| clause does not contain a join, Oracle applies allpredicates other than the|CONNECT| |BY| predicates _/after/_doing the |CONNECT| |BY|processing without affecting the other rows of the hierarchy. Jeśli klauzura where zawiera i złączenie i nie-złączenie (warunek nie będący złączeniem) to złączenie dokonywane jest przed przetwarzaniem connect by a nie-złączenie po. Jako przykład opiszę w uproszczeniu wykryty błąd: Kwerenda miała zwracać dla danego klienta listę jego przełożonych z jego firmy (w uproszczeniu)

SELECT c.* FROM customer_all c
CONNECT BY PRIOR c.customer_id_high = c.customer_id
START WITH c.customer_id = 123456

Potem zaszła potrzeba, aby pobierać też adresy billingowe klientów. Każdy klient może mieć wiele adresów, ale tylko jeden billingowy czyli z flagą CCBILL=’X’. Kwerenda została zmieniona na

SELECT level, c.*, cc.*
  FROM customer_all c,
       ccontact_all cc
 WHERE c.customer_id = cc.customer_id
   AND cc.ccbill = 'X'
CONNECT BY PRIOR c.customer_id_high = c.customer_id
START WITH c.customer_id = 123456

I tu był błąd. Warunek c.customer_id = cc.customer_id nastąpił przed wykonaniem connect by a cc.ccbill = ‘X’ po, co spowodowało że błąd wystąpił, gdy klient 123456 miał dwa adresy a jego przełożony i przełożony przełożonego mieli po jednym. Liczenie zapytania wyglądało następująco: Etap 1: w wyniku zapytania występują 2 rekordy dla klienta 123456, jeden dla adresu billingowego, drugi dla innego adresu Etap 2: dla obu rekordów powstałych w poprzednim etapie wykonywany jest warunek connect by. Do wyników 2 razy zostaje wrzucony przełożony 123456 Etap 3: dla obu rekordów powstałych w poprzednim etapie wykonywany jest warunek connect by. Do wyników 2 razy zostaje wrzucony przełożony przełożonego 123456 Etap 4: Usunięty został rekord z adresem niebillingowym dla klienta 123456, ale rekordy jego przełożonych dodane z powodu tego rekordu nie zostały usunięte ponieważ

*ich* adres był billingowy (nie mieli żadnego nie-billingowego). Skutek był taki, że kwerenda zwróciła 5 rekordów, a powinna była zwrócić 3: rekordy przełożonego i przełożonego przełożonego zostały zdublikowane z powodu drugiego adresu klienta 123456. Rekord z jego drugim adresem został usunięty, ale gałąź, która z niego powstała – nie. Rozwiązaniem było dodanie warunku na poprzedni rekord w CONNECT BY, koniecznie z PRIOR: PRIOR cc.ccbill = ‘X’

SELECT level, c.*, cc.*
  FROM customer_all c, ccontact_all cc
 WHERE c.customer_id = cc.customer_id
   AND cc.ccbill = 'X'
CONNECT BY PRIOR c.customer_id_high = c.customer_id
       AND PRIOR cc.ccbill = 'X'
 START WITH c.customer_id = 123456

Bezpiecznym rozwiązaniem byłoby też robienie joina z ccontract_all dopiero po obliczeniu wyniku kwerendy hierarchicznej.

SELECT *
  FROM (SELECT c. *
          FROM customer_all c,
        CONNECT BY PRIOR c.customer_id_high = c.customer_id
         START WITH c.customer_id = 123456) c,
       ccontract_all cc
 WHERE c.customer_id = cc.customer_id
   AND cc.ccbill = 'X'

Jeszcze taką ciekawą rzecz zauważyłem: gdy w zapytaniu posiadającym i złączenia i kwerendę hierarchiczną zrobi się złączenie poprzez konstrukcję JOIN … ON a nie warunek w WHERE to czas wykonania wzrasta kilkaset tysięcy razy! Być może są przypadki, gdy jest odwrotnie, więc warto to zawsze sprawdzić.

You May Also Like

Recently at storm-users

I've been reading through storm-users Google Group recently. This resolution was heavily inspired by Adam Kawa's post "Football zero, Apache Pig hero". Since I've encountered a lot of insightful and very interesting information I've decided to describe some of those in this post.

  • nimbus will work in HA mode - There's a pull request open for it already... but some recent work (distributing topology files via Bittorrent) will greatly simplify the implementation. Once the Bittorrent work is done we'll look at reworking the HA pull request. (storm’s pull request)

  • pig on storm - Pig on Trident would be a cool and welcome project. Join and groupBy have very clear semantics there, as those concepts exist directly in Trident. The extensions needed to Pig are the concept of incremental, persistent state across batches (mirroring those concepts in Trident). You can read a complete proposal.

  • implementing topologies in pure python with petrel looks like this:

class Bolt(storm.BasicBolt):
    def initialize(self, conf, context):
       ''' This method executed only once '''
        storm.log('initializing bolt')

    def process(self, tup):
       ''' This method executed every time a new tuple arrived '''       
       msg = tup.values[0]
       storm.log('Got tuple %s' %msg)

if __name__ == "__main__":
    Bolt().run()
  • Fliptop is happy with storm - see their presentation here

  • topology metrics in 0.9.0: The new metrics feature allows you to collect arbitrarily custom metrics over fixed windows. Those metrics are exported to a metrics stream that you can consume by implementing IMetricsConsumer and configure with Config.java#L473. Use TopologyContext#registerMetric to register new metrics.

  • storm vs flume - some users' point of view: I use Storm and Flume and find that they are better at different things - it really depends on your use case as to which one is better suited. First and foremost, they were originally designed to do different things: Flume is a reliable service for collecting, aggregating, and moving large amounts of data from source to destination (e.g. log data from many web servers to HDFS). Storm is more for real-time computation (e.g. streaming analytics) where you analyse data in flight and don't necessarily land it anywhere. Having said that, Storm is also fault-tolerant and can write to external data stores (e.g. HBase) and you can do real-time computation in Flume (using interceptors)

That's all for this day - however, I'll keep on reading through storm-users, so watch this space for more info on storm development.

I've been reading through storm-users Google Group recently. This resolution was heavily inspired by Adam Kawa's post "Football zero, Apache Pig hero". Since I've encountered a lot of insightful and very interesting information I've decided to describe some of those in this post.

  • nimbus will work in HA mode - There's a pull request open for it already... but some recent work (distributing topology files via Bittorrent) will greatly simplify the implementation. Once the Bittorrent work is done we'll look at reworking the HA pull request. (storm’s pull request)

  • pig on storm - Pig on Trident would be a cool and welcome project. Join and groupBy have very clear semantics there, as those concepts exist directly in Trident. The extensions needed to Pig are the concept of incremental, persistent state across batches (mirroring those concepts in Trident). You can read a complete proposal.

  • implementing topologies in pure python with petrel looks like this:

class Bolt(storm.BasicBolt):
    def initialize(self, conf, context):
       ''' This method executed only once '''
        storm.log('initializing bolt')

    def process(self, tup):
       ''' This method executed every time a new tuple arrived '''       
       msg = tup.values[0]
       storm.log('Got tuple %s' %msg)

if __name__ == "__main__":
    Bolt().run()
  • Fliptop is happy with storm - see their presentation here

  • topology metrics in 0.9.0: The new metrics feature allows you to collect arbitrarily custom metrics over fixed windows. Those metrics are exported to a metrics stream that you can consume by implementing IMetricsConsumer and configure with Config.java#L473. Use TopologyContext#registerMetric to register new metrics.

  • storm vs flume - some users' point of view: I use Storm and Flume and find that they are better at different things - it really depends on your use case as to which one is better suited. First and foremost, they were originally designed to do different things: Flume is a reliable service for collecting, aggregating, and moving large amounts of data from source to destination (e.g. log data from many web servers to HDFS). Storm is more for real-time computation (e.g. streaming analytics) where you analyse data in flight and don't necessarily land it anywhere. Having said that, Storm is also fault-tolerant and can write to external data stores (e.g. HBase) and you can do real-time computation in Flume (using interceptors)

That's all for this day - however, I'll keep on reading through storm-users, so watch this space for more info on storm development.