Apache ShardingSphere 5.1.0 执行引擎性能优化揭秘

alan_ham
发布于 2022-10-21 15:22
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Apache ShardingSphere 5.1.0 执行引擎性能优化揭秘-鸿蒙开发者社区

前言

在 Apache ShardingSphere 5.1.0 前几篇技术解读文章中,我们了解了解析引擎提供的 SQL 格式化功能,以及最新优化的高可用功能。除了不断为用户提供实用的新特性外,Apache ShardingSphere 社区一直在努力提升性能。

以单库 10 分片的 t_order 表为例,max-connections-size-per-query 使用默认配置 1,如果用户执行 SELECT * FROM t_order 语句则会导致全路由。由于每个查询只允许在同一个数据库上创建一个数据库连接,因此底层真实执行的 SQL 结果会被提前加载至内存进行处理,该场景限制了数据库连接资源的消耗,但是会占用更多的内存资源。如果用户将 max-connections-size-per-query 调整为 10,则可以在执行真实 SQL 时,同时创建 10 个数据库连接,由于数据库连接能够持有结果集,因此该场景不会额外占用内存资源,但是很显然会消耗更多的数据库连接资源。

为了更好地解决数据库连接资源和内存资源占用的问题,在刚刚发布的 5.1.0 版本中,我们对 SQL 执行引擎的性能进行了优化,通过 SQL 改写引擎进行优化性改写,将同一个数据源上的多条真实 SQL,使用 UNION ALL 语句进行合并,从而有效降低了执行引擎对数据库连接资源的消耗,同时减少了内存归并的发生,大幅度提升了 OLTP 场景下 SQL 查询性能。下面我们将结合具体的 SQL 实例,为大家详细解读执行引擎性能优化的细节。

执行引擎原理

在解读执行引擎性能优化之前,让我们先来回顾下 Apache ShardingSphere 微内核及内核流程中执行引擎的原理。如下图所示,Apache ShardingSphere 微内核包含了 SQL 解析、SQL 路由、SQL 改写、SQL 执行和结果归并等核心流程。

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SQL 解析引擎负责对用户输入的 SQL 语句进行解析,并生成包含上下文信息的 SQLStatement。SQL 路由引擎则根据解析上下文提取出分片条件,再结合用户配置的分片规则,计算出真实 SQL 需要执行的数据源并生成路由结果。SQL 改写引擎根据 SQL 路由引擎返回的结果,对原始 SQL 进行改写,具体包括了正确性改写和优化性改写。SQL 执行引擎则负责将 SQL 路由和改写引擎返回的真实 SQL 安全且高效地发送到底层数据源执行,执行的结果集最终会由归并引擎进行处理,生成统一的结果集返回给用户。

从整个微内核的执行流程可以看出,SQL 执行引擎直接与底层数据库交互,并负责持有执行的结果集,可以说执行引擎的性能和资源消耗,直接关系到整个 Apache ShardingSphere 的性能和资源消耗,因此 Apache ShardingSphere 内部采用了一套自动化的 SQL 执行引擎,负责在执行性能和资源消耗间进行权衡。

从执行性能的角度来看,为每个分片的执行语句分配一个独立的数据库连接,可以充分利用多线程来提升执行性能,也可以将 I/O 所产生的消耗并行处理。此外,为每个分片分配一个独立的数据库连接,还能够避免过早的将查询结果集加载至内存,独立的数据库连接,能够持有查询结果集游标位置的引用,在需要获取相应数据时移动游标即可。

从资源控制的角度来看,应当对业务访问数据库的连接数量进行限制,避免某一业务占用过多的数据库连接资源,影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实例中存在较多分表的情况下,一条不包含分片键的逻辑 SQL 将产生落在同库不同表的大量真实 SQL,如果每条真实 SQL 都占用一个独立的连接,那么一次查询无疑将会占用过多的资源。

为了解决执行性能和资源控制的冲突问题,Apache ShardingSphere 提出了连接模式的概念,下面是 Apache ShardingSphere 源码对于连接模式的定义。

/**
 * Connection Mode.
 */
public enum ConnectionMode {

    MEMORY_STRICTLY, CONNECTION_STRICTLY
}

从 ConnectionMode 枚举类中成员的命名可以看出,SQL 执行引擎将数据库连接划分为 MEMORY_STRICTLY 和 CONNECTION_STRICTLY。

 

●  MEMORY_STRICTLY 代表内存限制模式,当采用内存限制模式时,对于同一个数据源,如果逻辑表对应了 10 个真实表,那么 SQL 执行引擎会创建 10 个连接并行地执行,由于每个分片的结果集都有对应的连接进行持有,因此无需将结果集提前加载到内存中,从而有效地降低了内存占用;

●  CONNECTION_STRICTLY 代表连接限制模式,当采用连接限制模式时,SQL 执行引擎只会在同一个数据源上创建一个连接,严格控制对数据库连接资源的消耗,在真实 SQL 执行之后立即将结果集加载至内存,因此会占用部分内存空间。

那么,Apache ShardingSphere SQL 执行引擎是如何帮助用户选择连接模式的呢?SQL 执行引擎选择连接模式的逻辑可以参考下图:

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用户通过配置 maxConnectionSizePerQuery 参数,可以指定每条语句在同一个数据源上最大允许的连接数。通过上面的计算公式,当每个数据库连接需执行的 SQL 数量小于等于 1 时,说明当前可以满足每条真实执行的 SQL 都分配一个独立的数据库连接,此时会选择内存限制模式,同一个数据源允许创建多个数据库连接进行并行执行。反之则会选择连接限制模式,同一个数据源只允许创建一个数据库连接进行执行,然后将结果集加载进内存结果集,再提供给归并引擎使用。

执行引擎优化

在熟悉了 Apache ShardingSphere SQL 执行引擎的内部原理之后,我们发现使用内存限制模式时,会消耗更多的数据库连接,但是能够通过并发执行获得更好的性能,使用连接限制模式能够有效控制连接资源的使用,但是会占用过多的内存,执行的性能也会受到影响。

那么,有没有可能使用尽可能少的数据库连接,同时占用较少内存的执行方式呢?根据前文对 SQL 执行引擎的分析,执行模式的选择主要是根据同一个数据源上路由结果的数量,因此最直接的优化思路,就是对同一个数据源上的路由结果进行合并。SQL 语句天然支持通过 UNION ALL 对多条查询语句进行合并,因此我们采用 UNION ALL 方案,对同一个数据源中的多条真实 SQL 进行优化性改写,从而将多条真实 SQL 改写为一条 SQL,这样能够大大减少数据库连接的获取,同时也可以将内存结果集转换为流式结果集,减少内存的占用。

考虑到不同数据库方言对于 UNION ALL 语句的使用存在限制,我们调研了 MySQL、PostgreSQL、Oracle 以及 SQL Server 的官方文档,梳理之后得到了如下信息。

MySQL UNION ALL 使用规范:

● UNION 之后的列名使用第一个 SELECT 语句中的列名;

●  UNION  中包含 ORDER BY 和 LIMIT 时,需要使用括号将各个查询语句括起来,UNION 无法保证最终的结果集有序,如果需要对 UNION 结果集进行排序,需要在 UNION 语句最后添加 ORDER BY LIMIT 子句;

# 无法保证 UNION 结果集有序
(SELECT a FROM t1 WHERE a=10 AND B=1 ORDER BY a LIMIT 10) UNION (SELECT a FROM t2 WHERE a=11 AND B=2 ORDER BY a LIMIT 10);
# 保证 UNION 结果集有序
(SELECT a FROM t1 WHERE a=10 AND B=1) UNION (SELECT a FROM t2 WHERE a=11 AND B=2) ORDER BY a LIMIT 10;

●  UNION 不支持 SELECT HIGH_PRIORITY 语句和 SELECT INTO file 语句

PostgreSQL UNION ALL 使用规范:

●  UNION 之后的列名使用第一个 SELECT 语句中的列名;

●  UNION 中包含 ORDER BY 和 LIMIT 时,需要使用括号将各个查询语句括起来,最后一个 UNION 子句可以不使用括号,不使用括号,则 ORDER BY LIMIT 子句应用于整个 UNION 结果。

● UNION 语句不支持 FOR NO KEY UPDATE、FOR UPDATE、FOR SHARE 和 FOR KEY SHARE;

Oracle UNION ALL 使用规范:

●  UNION 语句不支持 BLOB, CLOB, BFILE, VARRAY, LONG 类型或者 nested table;

●  UNION 语句不支持 for_update_clause;

●  UNION 语句不支持 select 子句中包含 order_by_clause,只能在 UNION 语句最后添加 order_by_clause;

SELECT product_id FROM order_items UNION SELECT product_id FROM inventories ORDER BY product_id;

●  UNION 语句不支持 SELECT 语句中包含 TABLE collection expressions;

SQL Server UNION ALL 使用规范:

●  UNION 语句中使用 ORDER BY 子句时,必须放在最后一个 select 子句之上,对 UNION 结果进行排序;

综合以上梳理的信息来看,不同的数据库方言都能够支持简单的 SELECT * FROM table WHERE 语句,对于 ORDER BY LIMIT 也能通过语法调整进行支持,只是使用上存在一些语法差异,而对于更加复杂的分组查询、子查询及关联查询,官方文档上并未进行详细描述。考虑到 SQL 优化性改写需要保证 SQL 兼容性,Apache ShardingSphere 5.1.0 只选择了简单的 SELECT * FROM table WHERE 语句进行改写,旨在快速提升 OLTP 场景下的查询性能。

下面展示了 RouteSQLRewriteEngine 改写引擎的最新逻辑,Apache ShardingSphere 5.1.0 中添加了对于 SELECT * FROM table WHERE 语句的优化性改写逻辑,首先通过 isNeedAggregateRewrite 进行判断,只有当同一个数据源中的路由结果大于 1,并且真实执行的 SQL 满足 SELECT * FROM table WHERE 结构时,才会进行 UNION ALL 改写。

/**
 * Rewrite SQL and parameters.
 *
 * @param sqlRewriteContext SQL rewrite context
 * @param routeContext route context
 * @return SQL rewrite result
 */
public RouteSQLRewriteResult rewrite(final SQLRewriteContext sqlRewriteContext, final RouteContext routeContext) {
    Map<RouteUnit, SQLRewriteUnit> result = new LinkedHashMap<>(routeContext.getRouteUnits().size(), 1);
    for (Entry<String, Collection<RouteUnit>> entry : aggregateRouteUnitGroups(routeContext.getRouteUnits()).entrySet()) {
        Collection<RouteUnit> routeUnits = entry.getValue();
        if (isNeedAggregateRewrite(sqlRewriteContext.getSqlStatementContext(), routeUnits)) {
            result.put(routeUnits.iterator().next(), createSQLRewriteUnit(sqlRewriteContext, routeContext, routeUnits));
        } else {
            result.putAll(createSQLRewriteUnits(sqlRewriteContext, routeContext, routeUnits));
        }
    }
    return new RouteSQLRewriteResult(result);
}

由于使用了 UNION ALL 改写,归并引擎中对于 queryResults 的判断逻辑也需要同步进行调整,原先多个 queryResults 可能被 UNION ALL 合并为一个 queryResults,这种场景下仍然需要执行归并逻辑。

@Override
public MergedResult merge(final List<QueryResult> queryResults, final SQLStatementContext<?> sqlStatementContext, final ShardingSphereSchema schema) throws SQLException {
    if (1 == queryResults.size() && !isNeedAggregateRewrite(sqlStatementContext)) {
        return new IteratorStreamMergedResult(queryResults);
    }
    Map<String, Integer> columnLabelIndexMap = getColumnLabelIndexMap(queryResults.get(0));
    SelectStatementContext selectStatementContext = (SelectStatementContext) sqlStatementContext;
    selectStatementContext.setIndexes(columnLabelIndexMap);
    MergedResult mergedResult = build(queryResults, selectStatementContext, columnLabelIndexMap, schema);
    return decorate(queryResults, selectStatementContext, mergedResult);
}

为了方便大家理解优化前后的逻辑,我们使用如下分片配置,通过 SELECT * FROM t_order 来具体说明下优化的效果,示例中 max-connections-size-per-query 参数使用默认值 1。

rules:
- !SHARDING
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          shardingAlgorithmName: t_order_inline
      databaseStrategy:
        standard:
          shardingColumn: user_id
          shardingAlgorithmName: database_inline

  shardingAlgorithms:
    database_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: ds_${user_id % 2}
    t_order_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}

在 5.0.0 版本中,我们执行 SELECT * FROM t_order 语句后,可以得到如下路由结果,结果中包含 ds_0 和 ds_1 两个数据源,并且各自包含了两个路由结果,由于 max-connections-size-per-query 设置为 1,此时无法满足每个真实执行 SQL 都有一个数据库连接,因此会选择连接限制模式。

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同时由于使用了连接限制模式,在并行执行后会将结果集加载至内存中,使用 JDBCMemoryQueryResult 进行存储,当用户结果集较大时,会占用较多的内存。内存结果集的使用也会导致归并时只能使用内存归并,而无法使用流式归并。

private QueryResult createQueryResult(final ResultSet resultSet, final ConnectionMode connectionMode) throws SQLException {
    return ConnectionMode.MEMORY_STRICTLY == connectionMode ? new JDBCStreamQueryResult(resultSet) : new JDBCMemoryQueryResult(resultSet);
}

在 5.1.0 版本中,我们使用了 UNION ALL 对执行的 SQL 进行优化,同一个数据源中多个路由结果会被合并为一条 SQL 执行。由于能够满足一个数据库连接持有一个结果集,因此会选择内存限制模式。在内存限制模式下,会使用流式结果集 JDBCStreamQueryResult 对象持有结果集,在需要使用数据时,可以按照流式查询的方式查询数据。

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性能优化测试

从前面小节的示例中,我们可以看出使用 UNION ALL 进行优化性改写,可以有效减少对数据库连接的消耗,也能够将内存结果集转换为流式结果集,从而避免过多地占用内存。为了更加具体说明优化对于性能的提升,我们针对优化前后的逻辑进行了压测,压测所采用的软件版本如下,使用 5.0.1-SNAPSHOT 版本的 ShardingSphere-Proxy 以及 5.7.26 版本的 MySQL。

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压测环境对应的机器配置如下:

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我们参考 sysbench 表结构,创建了 sbtest1~sbtest10 等 10 张分片表,每个分片表又分为 5 库,每个库分为 10 张表,具体的 config-sharding.yaml 配置文件如下。

schemaName: sbtest_sharding
dataSources:
  ds_0:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sbtest?useSSL=false&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&prepStmtCacheSize=8192&prepStmtCacheSqlLimit=1024
    username: root
    password: 123456
    connectionTimeoutMilliseconds: 10000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1
  ds_1:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sbtest?useSSL=false&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&prepStmtCacheSize=8192&prepStmtCacheSqlLimit=1024
    username: root
    password: 123456
    connectionTimeoutMilliseconds: 10000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1
  ds_2:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sbtest?useSSL=false&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&prepStmtCacheSize=8192&prepStmtCacheSqlLimit=1024
    username: root
    password: 123456
    connectionTimeoutMilliseconds: 10000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1
  ds_3:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sbtest?useSSL=false&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&prepStmtCacheSize=8192&prepStmtCacheSqlLimit=1024
    username: root
    password: 123456
    connectionTimeoutMilliseconds: 10000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1
  ds_4:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sbtest?useSSL=false&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&prepStmtCacheSize=8192&prepStmtCacheSqlLimit=1024
    username: root
    password: 123456
    connectionTimeoutMilliseconds: 10000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 50
    minPoolSize: 1

rules:
- !SHARDING
  tables:
    sbtest1:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest1_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_1
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest2:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest2_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_2
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest3:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest3_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_3
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest4:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest4_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_4
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest5:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest5_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_5
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest6:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest6_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_6
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest7:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest7_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_7
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest8:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest8_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_8
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest9:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest9_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_9
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    sbtest10:
      actualDataNodes: ds_${0..4}.sbtest10_${0..9}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: table_inline_10
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake

  defaultDatabaseStrategy:
    standard:
      shardingColumn: id
      shardingAlgorithmName: database_inline

  shardingAlgorithms:
    database_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: ds_${id % 5}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_1:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest1_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_2:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest2_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_3:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest3_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_4:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest4_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_5:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest5_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_6:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest6_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_7:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest7_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_8:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest8_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_9:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest9_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
    table_inline_10:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: sbtest10_${id % 10}
        allow-range-query-with-inline-sharding: true
  keyGenerators:
    snowflake:
      type: SNOWFLAKE
      props:
        worker-id: 123

我们使用如下 JMH 测试程序对不同 CASE 进行测试:

@State(Scope.Thread)
public class QueryOptimizationTest {

    private PreparedStatement unionAllForCaseOneStatement;

    private PreparedStatement unionAllForCaseTwoStatement;

    @Setup(Level.Trial)
    public void setup() throws Exception {
        Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/sharding_db?useSSL=false", "root", "123456");
        // CASE 1
        unionAllForCaseOneStatement = connection.prepareStatement("SELECT COUNT(k) AS countK FROM sbtest1 WHERE id < ?;");
        // CASE 2
        unionAllForCaseTwoStatement = connection.prepareStatement("SELECT SUM(k) AS sumK FROM sbtest1 WHERE id < ?;");
    }

    @Benchmark
    public void testUnionAllForCaseOne() throws SQLException {
        unionAllForCaseOneStatement.setInt(1, 200);
        unionAllForCaseOneStatement.executeQuery();
    }

    @Benchmark
    public void testUnionAllForCaseTwo() throws SQLException {
        unionAllForCaseTwoStatement.setInt(1, 200);
        unionAllForCaseTwoStatement.executeQuery();
    }
}

性能测试会对每个 CASE 分别测试 3 组,然后取平均值,再切换到优化前的版本 aab226b72ba574061748d8f94c461ea469f9168f 进行编译打包,同样测试 3 组取平均值,最终性能测试结果如下。

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CASE 1 与 CASE 2 都是基于 100 万数据量下的 sysbench 表结构进行测试,由于测试表分片数较多,整体性能提升了 4 倍左右,理论上随着分片数的增加,性能提升的效果会更加明显。

结语

Apache ShardingSphere 5.1.0 进行了大量的性能优化,针对协议层和内核层进行了全面的优化提升,本文限于篇幅只对 SQL 执行引擎进行了解读,后续的系列文章还会带来更加专业和全面的性能优化指南,希望感兴趣的同学继续关注。同时,也欢迎社区的同学积极参与进来,共同提升 Apache ShardingSphere 的性能,为社区提供更好的使用体验。

参考文档

1、ShardingSphere 执行引擎:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/reference/sharding/execute/

 

2、ShardingSphere 社区关于执行引擎连接模式的讨论:https://github.com/apache/shardingsphere/issues/13942

 

3、MySQL UNION 官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/union.html

 

4、PostgreSQL UNION 官方文档:https://www.postgresql.org/docs/14/sql-select.html

 

5、Oracle UNION 官方文档:https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/sqlrf/The-UNION-ALL-INTERSECT-MINUS-Operators.html

 

6、SQL Server UNION 官方文档:https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/language-elements/set-operators-union-transact-sql?view=sql-server-ver15

 

本文转载自公众号ShardingSphere官微

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已于2022-10-21 15:22:40修改
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