q2語句查詢獲得最小代價的供貨商。得到給定的區域內，對於指定的零件（某一型別和大小的零件），哪個**商能以最低的****它，就可以選擇哪個**商來訂貨。
q2語句的特點是：帶有排序、聚集操作、子查詢並存的多表查詢操作。查詢語句沒有從語法上限制返回多少條元組，tpc-h標準規定，查詢結果只返回前100行即可（通常依賴於應用程式實現）。
oracle編寫的查詢sql語句如下：
select * from (
select /*+ parallel(n) */
s_acctbal,s_name,n_name,p_partkey,p_mfgr,s_address,s_phone,s_comment
from part,supplier,partsupp,nation,region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and p_size = 25
and p_type like '%copper'
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'asia'
and ps_supplycost = (
select
min(ps_supplycost)
from
partsupp,
supplier,
nation,
region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'asia'
order by
s_acctbal desc,n_name,s_name,p_partkey
where rownum <= 100;
其中/*+ parallel(n) */ 是oracle的並行查詢語法，n是並行數。
指令碼執行時間，單位：秒
並行數124
812oracle
5635
231627
仔細分析這句sql，如果把子查詢
select
from
part,
partsupp,
supplier,
nation,
region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'asia'
and p_size = 25
and p_type like '%copper'
看成是某個檢視v，原來查詢主體可以改寫成：
select /*+ parallel(n) */
s_acctbal,s_name,n_name,p_partkey,p_mfgr,s_address,s_phone,s_comment
from v
where
ps_supplycost = (
select
min(ps_supplycost)
from
v v1
where
v.p_partkey = v1.p_partkey
這樣將原查詢變成乙個單錶查詢，相當於找出v中這樣一些記錄，使得這些記錄的ps_supplycost值在所有與該記錄的partkey值相同的記錄中取值最小。這個運算的本質是對v按partkey分組後對每組聚合，計算出每組中ps_supplycost最小的那條記錄。但是，sql不支援這種聚合運算，於是只能寫成子查詢的情況（即使轉換成單錶運算後）。
如果資料庫優化引擎不好，嚴格按這個子查詢描述的方法去遍歷計算，就會導致n*n的複雜度（n是v的記錄數）；即使資料庫優化引擎較好，也需要先對v按partkey分組求ps_supplycost的最小值後做形成中間結果集再做索引，然後再次遍歷v，計算量也不少。
解決這個問題更好的辦法就是支援這種返回記錄本身的聚合計算，一次分組聚合即可完成運算。spl有集合和引用資料型別，也支援聚合出最小值所在記錄的聚合運算，可以實現這個想法，整體複雜度就會低很多。
spl指令碼如下：a1
=12>size=25
3>type="*copper"
4>name="asia"
5=now()
6=file(path+"region.ctx").create().cursor().select(r_name==name).fetch()
7=file(path+"nation.ctx").create().cursor().switch@i(n_regionkey, a6:r_regionkey).fetch().keys@i(n_nationkey)
8=file(path+"part.ctx").create().cursor@m(p_partkey,p_mfgr;p_size==size && like(p_type,type);a1).fetch().keys@i(p_partkey)
9=file(path+"supplier.ctx").create().cursor@m(s_suppkey,s_name,s_address,s_nationkey,s_phone,s_acctbal,s_comment;s_nationkey:a7;a1)
10=a9.fetch().keys@i(s_suppkey)
11=file(path+"partsupp.ctx").create().cursor@m(ps_partkey,ps_suppkey,ps_supplycost;ps_partkey:a8,ps_suppkey:a10;a1)
12=a11.groups(ps_partkey;top(1;ps_supplycost):rs).conj(rs)
13=a12.new(ps_suppkey.s_acctbal,ps_suppkey.s_name,ps_suppkey.s_nationkey.n_name,ps_partkey.p_partkey,ps_partkey.p_mfgr,ps_suppkey.s_address,ps_suppkey.s_phone,ps_suppkey.s_comment)
14=a13.sort(s_acctbal:-1,n_name,s_name,p_partkey).to(100)
15=now()
16=interval@s(a5,a15)
需要解釋的是，spl相對於sql更底層一些，spl不象sql有元資料概念，也沒有系統級的表概念，資料訪問直接從檔案開始讀取資料，這時前面準備資料的**就顯得稍微冗長一點。實際應用中可以通過使用spl預定義全程變數或虛表語法來簡化，達到類似sql直接使用資料表的效果。但這不是本篇的重點，而且為了讓讀者更方便地看出資料的原始流向，這裡就採用了直接檔案訪問的語法。
**中a6-a11用於定義上述檢視v的游標，a12中用groups內的top函式實現分組的同時聚合出最小值所在記錄（而不是最小值本身）。
a7中的switch@i函式將把外來鍵不能匹配的記錄過濾掉，同時將能匹配的關聯字段轉換成外來鍵表記錄的指標，這樣在後面可以直接用.的形式訪問外來鍵表的字段。spl看待join運算的思路和sql不一樣，如果資料能事先載入進記憶體，spl以利用預關聯提高運算效能。不過，本系列例子均假定從外訪問數計算，本問題中spl和sql在join運算效能也沒有演算法上的區別，只是寫法不同。詳細解釋可參考spl教案中關於join的部分。
另外，在a8中也使用了q1中提到的在游標建立時使用過濾條件的技巧。a9和a11中將這個技巧與前面的switch@i方法結合起來（第2組引數），在游標建立時做外來鍵匹配，不能匹配者直接過濾掉，不再讀取其它欄位且不再生成該記錄，能匹配時則將關聯字段轉換成指標。
指令碼執行時間，單位：秒
並行數124
812oracle
5635
2316
27spl組表
201485
4這個問題的資料量不大，幾次執行後，作業系統可以把資料都快取進記憶體，列存在這裡不是重點，帶來的訪問量優勢可以忽略，效能優勢主要是演算法優化帶來的。
從表中還能看出，這種分組聚合的並行效果也較好。
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