为啥不能在 Redshift 的 CTE 的某些子句中调用不可变的 UDF？

Posted 2023-03-30

【中文标题】为啥不能在 Redshift 的 CTE 的某些子句中调用不可变的 UDF？

【英文标题】：Why can't immutable UDFs be called within certain clauses of a CTE in Redshift?为什么不能在 Redshift 的 CTE 的某些子句中调用不可变的 UDF？

【发布时间】：2018-08-03 17:53:35

【问题描述】：

问题可以简化为，在视图中，任何引用 some_immutable_func 的 CTE 都会中断，但 WHERE、HAVING 子句除外，从而导致以下错误：：

create or replace function some_immutable_func ()
  returns int
  immutable as $$
    SELECT 1
  $$ language sql;

create view some_view as
WITH some_cte AS (
  SELECT immutable_func()
)
SELECT * FROM some_cte;

FATAL:  Query processing failed due to an internal error.
CONTEXT:  SQL function "immutable_func"
SSL connection has been closed unexpectedly
The connection to the server was lost. Attempting reset: Succeeded.



-- but this is okay
create view some_view as
WITH some_cte AS (
  SELECT * FROM some_table
  WHERE ...some_immutable_func()...
  HAVING ...some_immutable_func()...
)
SELECT * FROM some_cte;
CREATE VIEW

ABS(-3) 等内置的不可变 UDF 可以正常工作。只需将 UDF 更改为稳定即可解决问题，但我希望在复杂视图中优化查询性能，显然某个 UDF 的稳定特性使其速度降低了近 100 倍。理想情况下，我还想尽量减少对视图结构的更改，希望做一个简单的全部替换，而不是将所有对 UDF 的引用重新排列到 WHERE 和 HAVING 子句中。

我认为问题可能出在查询优化器上，但令我惊讶的是，关于 Redshift/postgres 和不变性的隐秘/更详细的信息很少。

编辑：我还发现将 UDF 语言更改为 python 似乎可以正常工作。但是，在我的特定用例中，它的性能似乎相当缓慢，可能比仅使用 STABLE SQL UDF 更差。

【问题讨论】：

想出了一个奇怪的解决方法：只需在主 SELECT 中添加对不可变 UDF 的引用，即可正常处理视图。

感谢您发布此信息。我们将进行调查。

【参考方案1】：

只是想确认问题发布后问题已得到解决。

提供的示例现在可以按预期工作。