SQL语句的确定性

Posted 2021-11-08 cdai

SQL语句的确定性

1.确定性的用途

SQL语句的确定性，从字面上理解就是执行一条语句始终有同样的结果。根据语句类型的不同（DQL/DML/DDL），这里的结果指的可能是查询结果，也可能是副作用，比如对数据库状态的修改。在思考确定性的准确定义之前，我们先看下面三个判断SQL语句确定性的用途：

• 数据复制（Replication）：分布式数据库要保持主副本和从副本之间的数据一致性，两种常见的策略是基于语句和基于行数据。前者只发送要执行的语句，比如DML的INSERT/UPDATE，这就要保证这条语句具有确定性，即在不同服务器上重复执行都能得到相同的结果。
• 对比测试：测试数据库一个简单的策略是用另一个数据库跑同样的查询，在测试数据相同的情况下，看结果是否相同。比如你要开发一个数据库，测试时可以用mysql，或者小巧的嵌入式数据库比如H2/SQLite/Derby作为对比。当发现不一致时，就要考虑是否是自己的数据库实现有问题，还是查询本身的不确定性导致了结果不同。
• 结果集缓存：出于性能考虑，对于重复执行的查询，其结果可以保存到缓存服务器中留作后用。比如计算很重的JOIN或者聚合，可以将其结果保存到缓存服务器的内存或磁盘上，类似算法优化策略中的预计算预处理。这种缓存只适用于确定性的查询，否则用户会得到错误的结果。

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2.确定性的定义

2.1 严格定义

类似于数学上的函数，对于同样的输入，一个函数必须始终给出相同的答案。严格定义的话，SQL确定性指的是：对于同样的输入，一条语句必须始终产生相同的结果。这里的输入狭义上讲就是数据库里的数据，广义来说的话就是数据库在执行这条语句那一刻的整个状态，包括了数据、元数据、配置、Session变量等等。

2.2 反例

因为确定性语句的集合更大，所以我们可以从反例出发，看一下常见的不确定语句都包含哪些子语句：

• 语句
  • 有LIMIT却没有ORDER BY
  • 类似地，使用了行号、排名等窗口函数却没有ORDER BY
• SQL函数
  • ID：UUID()
  • 日期：NOW()、CURRENT_TIME()等
  • 概率：RANDOM()、SHUFFLE()等
  • 采样：各个数据库有所不同
  • 近似：APPROX_DISTINCT、PERCENTILE()等
  • 窗口函数：ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()等
  • 浮点数的聚合：计算顺序不同可能导致浮点数精度差异
• 自定义函数
  • UDF：用户自定的外部函数，除非定义时声明确定性，否则当作不确定性

2.3 放宽限制

可以看出，按严格定义的话，很多SQL语句都是不确定性的。这时我们就要具体情况具体分析，根据情况可以放宽限制。比如当前的使用场景是缓存的话，像浮点数聚合也许是可以接受的，于是当作确定性语句去缓存其结果。

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3.如何判断确定性

3.1 基于语法

最简单的检查方法就是基于语法树，发现了“黑名单”中的函数出现在了语法树上，就认为当前语句是不确定性的。这种实现方式基本上是静态的，基于语法树上的结点信息（比如函数名字）和一个硬编码的黑名单做出判断。优点是非常简单直接，缺点就是不够灵活、不易扩展和维护。

3.2 基于语义

基于语义的实现方式发生在语义分析之后，这时我们已经得到了一条SQL语句的所有语义信息。举个例子，比如最重要的信息就是语句中所有符号（Symbol）的类型是什么。相比语法树，我们得到了更多的信息：

1. 语义信息中已经包含了每个表达式的信息，如果没有确定性信息的，这是加入的合适位置
2. 有了语义信息，更细粒度的检查变成可能，比如所有函数参数的信息等，虽然可能不需要这样做
3. 此时我们还可以得到所有支持函数的全集，这样就能判断出哪些是外部函数

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参考

1. IBM：https://www.ibm.com/docs/en/psfa/1.6?topic=environment-non-deterministic-sql
2. SQLite：https://www.sqlite.org/deterministic.html
3. SQLServer：https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/user-defined-functions/deterministic-and-nondeterministic-functions?view=sql-server-ver15