智能SQL优化工具 PawSQL 月度更新 | 2025年10月
在过去的十月，PawSQL团队持续深耕SQL优化领域，推出了一系列功能更新和问题修复，显著提升了产品的稳定性、性能和使用体验。本文将为您详细解析这些技术改进。
🚀 核心功能增强
子查询优化能力提升
团队在标量子查询解关联方面实现了重要突破：即使外查询存在分组操作，现在也能顺利进行标量子查询解关联。这一优化解决了复杂查询场景下的性能瓶颈，使得更多类型的子查询能够被高效重写为JOIN操作，显著提升查询执行效率。
聚合函数语法扩展
PawSQL现已支持条件作为函数参数，并扩展了聚合函数的语法，特别是增加了对jsonb_agg函数的支持。这一增强使得开发者能够更加灵活地处理JSON数据类型，满足现代应用对半结构化数据处理的日益增长的需求。
🛠️ SQL解析与优化改进
数据类型与常量解析优化
在SQL解析方面，团队优化了bigserial数据类型的解析，完善了对unique、not null和自增属性的处理。同时修复了常量解析中的多个问题，包括对_UTF8 '-'和N'dd'字符串反序列化的支持，提升了解析器的鲁棒性和兼容性。
查询重写算法改进
查询重写引擎获得了多项重要改进：
修复了出现两个相同标量子查询时的重写算法问题
优化了查询折叠算法，避免不必要地添加内层查询选择列
在RuleNotInNullableSubQueryRewrite中引入NFC来判断是否需要添加is not null条件
将RuleLargeOffset从单纯的警告机制升级为主动重写策略
这些改进使得查询重写更加智能和高效，能够在更多场景下自动优化SQL性能。
🎯 性能与稳定性提升
内存与资源管理
团队修复了在使用with table时进行对象深拷贝出现的内存泄漏问题，这一改进显著提升了长时间运行或处理复杂查询时的系统稳定性。同时，优化了性能验证时对科学计数法标识的行数处理，确保在各种数据规模下都能准确评估查询性能。
错误修复与细节优化
本月还解决了多个具体场景下的问题：
修复了sattc推荐重复条件的缺陷
修正了variable常量的getSQL方法
改进了子查询的getSQL处理
修复了窗口函数clone中的一个关键bug
优化了语法验证（validateSyntax） 流程
总结
PawSQL团队在SQL优化领域的持续深耕：一方面通过算法改进和功能扩展增强产品的核心能力，另一方面通过问题修复提升产品的稳定性和可靠性。对于正在使用或考虑采用PawSQL的团队来说，这次月度更新带来了更强大的SQL优化能力、更稳定的运行时表现和更丰富的功能特性，值得及时升级和体验。
🌐关于PawSQL
PawSQL专注于数据库性能优化自动化和智能化，提供的解决方案覆盖SQL开发、测试、运维的整个流程，广泛支持多种主流商用、国产和开源数据库，为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案。
