GPDB技术内幕 - SEMI JOIN浅析
SEMI JOIN顾名思义，半连接，相对于join字段来说，针对外表的一行记录，内表只要有一条满足，就输出外表记录。注意，这里是仅输出外表记录。GPDB中有几种实现方式，本文我们简单聊聊。
从代码中，我们看到SEMI JOIN的类型有3类：
1、JOIN_SEMI
这是普通实现方式。针对nestloop join、merge join、hash join的inner join来说，只要针对JOIN字段，内表有记录就输出外表记录。以nestloop join为例：
外表和内表记录是无序的，针对外表第一个记录1，遍历内表。内表第一记录为11，不匹配，继续下一条记录；下一条是1，join匹配，输出外表1的值；此时针对外表记录1，就不必继续内表扫描了，join结束，继续外表下一个记录10重新扫描内表进行join条件判断。
这种方式是通用实现方式。下面看第二种实现方式。
2、JOIN_UNIQUE_OUTER/JOIN_UNIQUE_INNER
从SEMI JOIN的语义中，可以看出join过成中，外表一个值仅能匹配内表一个值；这样我们就可以先将内表进行去重，然后再进行普通inner join，从而实现SEMI JOIN。
先将内表进行去重：可以通过group by进行聚合（hash agg或者sort agg）去重得到内表值；然后针对外表1，顺序扫描内表去重后的值11，不匹配，继续下一个值；下一个值是1，匹配，输出外表值1。针对Join的结果，内表因为去过重，所以满足join条件的必然只有一个值。
3、JOIN_DEDUP_SEMI/JOIN_DEDUP_SEMI_REVERSE
以上两种实现方式是沿用PgSQL，针对的是集中式实现方式。GPDB是分布式，当分布键不匹配时，就需要进行广播MOTION，即使每个segment上去过重，广播MOTION后仍旧可能存在重复值，这样就不能使用第2种实现方式。比如下面案例：第三种实现方式
postgres=# explain select * from s where exists (select 1 from r where s.a = r.b); QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------Gather Motion 3:1 (slice1; segments: 3) (cost=153.50..155.83 rows=100 width=8)-> HashAggregate (cost=153.50..153.83 rows=34 width=8) Group Key: (RowIdExpr) -> Redistribute Motion 3:3 (slice2; segments: 3) (cost=11.75..153.00 rows=34 width=8) Hash Key: (RowIdExpr) -> Hash Join (cost=11.75..151.00 rows=34 width=8) Hash Cond: (r.b = s.a) -> Seq Scan on r (cost=0.00..112.00 rows=3334 width=4) -> Hash (cost=8.00..8.00 rows=100 width=8) -> Broadcast Motion 3:3 (slice3; segments: 3) (cost=0.00..8.00 rows=100 width=8) -> Seq Scan on s (cost=0.00..4.00 rows=34 width=8)Optimizer: Postgres query optimizer(12 rows)分析：
1）上面案例s作为内表，r作为外表。s表远大于r表。s广播motion记录数量众多，代价非常大
2）Hash join构建hash表阶段进行去重
3）外表r不可以广播motion，否则会产生重复值
4）基于上述原因，只能选择广播大表进行JOIN_SEMI了
所以，GPDB实现了第3种方式，即先进行join，然后再去重。主要是为了能够广播小表，比如上述例子种的小表r（作为外表），即使产生重复值也可以在去重阶段去掉。
为了方便去重，GPDB引入了表达式RowIdExpr，即去重操作：DISTINCT ON (RowIdExpr)。该表达式为一条记录产生唯一标识值，附加到该记录中作为一个额外字段。广播后进行join，相对于JOIN_SEMI计划，多了一个重分布MOTION节点，当然MOTION的记录都非常少。上述例子中可以看到hash join后需要在RowIdExpr上进行重分布，然后再在RowIdExpr这个字段上通过Hash Agg进行去重。鉴于hash join前的广播分布和join后的重分布传输的记录数量都比较小，JOIN_DEDUP_SEMI实现方式就在三种实现方式中胜出了。
