在使用Hologres处理大数据时，我常常遇到一些具有挑战性的 SQL 写法问题。最近，我遇到一个特别棘手的情形——在对多条记录进行分组汇总时，需要对其中的数组字段（例如：`positions`）进行去重合并，结果直接影响查询的性能和正确性。
一、问题背景
假设我们有一个名为 `staff_positions` 的表，其中包含了 `staff_id` 和 `positions` 字段。每个 `staff_id` 可以有多个 `positions` 数组，数据的结构如下：
目标是：对于每个 `staff_id`，合并所有的 `positions` 数组，并去除重复的元素，返回一个去重后的数组。
二、常见的错误尝试
首先，我查阅了 Hologres 的文档和社区讨论，发现有些人推荐使用 `array_distinct` 配合 `array_agg` 来实现数组的去重合并：
SELECT staff_id, array_distinct(array_agg(positions)) AS merged_positions
FROM staff_positions
GROUP BY staff_id;
但是，Hologres 并不支持 `array_distinct` 函数，这使得我的思路受限，因此我需要另寻他法。
三、性能差的 SQL 写法
经过尝试，我编写了以下的 SQL 来实现数组去重：
SELECT staff_id, array_agg(DISTINCT element) AS result
FROM (
SELECT staff_id, unnest(positions) AS element
FROM staff_positions
) AS subquery
GROUP BY staff_id;
虽然这个查询能正确返回去重后的数组，但是它的性能非常差。在大数据量的情况下，使用 `unnest` 和子查询的方式非常低效，尤其是对于多条记录的展开和分组操作，性能瓶颈非常明显。这种写法会导致大量的 I/O 和计算开销。
四、优化思路：使用 Hologres 的高效集合函数
在继续优化之前，我分析了 Hologres 的数据引擎和一些内置函数。对于此类需求，直接使用 `array_agg` 来合并数组是最直接的做法，但我们需要找到更高效的去重方法。
通过研究 Hologres 的文档，我发现可以通过 `array_agg` 和 `distinct` 配合 `row_number` 来去重数组，并保持性能。
五、优化 SQL 写法
为了提高性能，我决定使用 `row_number` 结合 `array_agg` 来避免 `unnest`，并确保去重的效果。以下是我优化后的 SQL 语句：
WITH distinct_positions AS (
SELECT staff_id, positions
FROM staff_positions
CROSS JOIN UNNEST(positions) AS position
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY staff_id, position ORDER BY staff_id) = 1
)
SELECT staff_id, array_agg(position) AS merged_positions
FROM distinct_positions
GROUP BY staff_id;
六、细节解析
1. `CROSS JOIN UNNEST`：通过 `CROSS JOIN UNNEST(positions)` 将数组展开为多行。这一步仍然使用了展开的方式，但优化了后续去重的方式，避免了不必要的子查询。
2. `ROW_NUMBER()`：使用 `ROW_NUMBER()` 为每个 `staff_id` 和 `position` 创建一个唯一的序号，确保在同一 `staff_id` 下，每个 `position` 只出现一次。`PARTITION BY staff_id, position` 表示按照 `staff_id` 和 `position` 分组，并在每个组内为每个位置编号，`QUALIFY ROW_NUMBER() = 1` 使得每个位置仅保留第一个出现的记录，实现在同一 `staff_id` 下去重。
3. `array_agg()`：最后通过 `array_agg(position)` 将去重后的结果重新聚合成数组。
七、性能优化说明
使用 `ROW_NUMBER()` 来去重，相比于 `unnest` 和 `DISTINCT` 的子查询方式，性能有了显著提升。因为 `ROW_NUMBER()` 只在分组内进行排序和编号，不需要进行额外的合并操作，避免了大规模的数组展开和重组。这使得查询能够更高效地处理大数据量，减少了内存消耗和 I/O 负担。
另外，`CROSS JOIN UNNEST` 虽然仍然使用了展开，但配合 `ROW_NUMBER()` 的去重效果，可以避免在查询中反复计算去重，进一步提升了效率。
八、其他可能的优化方案
1. 并行查询：如果数据量非常庞大，可以考虑将查询进行分片，使用 Hologres 的并行查询功能来加速处理过程。
2. 索引优化：在 `staff_id` 和 `positions` 上建立合适的索引，以加速查询，特别是在数据分布不均时，索引的存在可以显著提高查询效率。
3. 内存配置：调整 Hologres 的内存配置，确保足够的内存用于处理大规模的数据合并和去重操作。
通过分析和优化，我最终找到了一个高效的写法来实现Hologres中数组字段的去重合并需求。虽然在实现过程中使用了数组展开和 `ROW_NUMBER()` 去重技术，但相比于原始的 `unnest` 和子查询方式，这种方法明显提升了查询的性能。作为一个大数据平台，Hologres 提供的功能虽然强大，但要充分利用其优势，需要掌握更多底层的优化技巧。
如果你在实际工作中也遇到类似的问题，可以尝试上述的 SQL 写法，并根据数据量和查询需求进一步调整优化策略。希望我的经验和思路能为你解决类似问题提供一些启发和帮助。
