【巨杉数据库Sequoiadb】如何在作完子查询后，将子查询结果做为条件下压到 SequoiaDB

【问题详细描述】
有如下 sql 语句。SQL1 耗时约 4s，SQL二、SQL3 耗时约 1 个小时。有办法经过优化 SQL2 作到作完子查询再把全部条件一块儿下压到 SequoiaDB 吗？

表：ibs.pb_log， 数据量：600亿 ，索引：log_cstno + log_datetime
表：ibs.pb_cstinf_pro，数据量：4千万， 索引：cip_ctfno

SQL1:
SELECT * FROM ibs.pb_log WHERE log_cstno IN
('2339139')
AND log_datetime BETWEEN CONCAT('20190101', '000000') AND CONCAT('20190429', '000000')
SQL2:
SELECT * FROM ibs.pb_log WHERE log_cstno IN
(SELECT cip_cstno FROM ibs.pb_cstinf_pro WHERE cip_ctfno IN ('360426198807174073'))
AND log_datetime BETWEEN CONCAT('20190101', '000000') AND CONCAT('20190429', '000000')

SQL3:
SELECT * FROM ibs.pb_log LEFT JOIN ibs.pb_cstinf_pro ON
log_cstno=cip_cstno WHERE
log_datetime BETWEEN CONCAT('20190101', '000000') AND CONCAT('20190429', '000000') AND
cip_ctfno IN ('360426198807174073')

查询计划见附件。

【解决办法】

1. 因为 SparkSQL 自身限制，没法经过 SQL 优化作到。需考虑拆分为两个单独的查询来完成。
2. 该场景适合使用 NLJOIN（Nested Loop Join），但 SparkSQL 只有 HSJOIN（Hash Join）和 MSJOIN（Sort Merge Join）。所以没法将子查询结果做为条件下压。

【参考资料】
表的三种Join方法 （NLJOIN, HSJOIN, MSJOIN)： https://www.cnblogs.com/sophy...

【解决办法】

1. 因为 SparkSQL 自身限制，没法经过 SQL 优化作到。该场景适合使用 NLJOIN（Nested Loop Join），但 SparkSQL 只有 HSJOIN（Hash Join）和 MSJOIN（Sort Merge Join）。所以没法将子查询结果做为条件下压。
2. 建议分两次查询完成，先从 ibs.pb_cstinf_pro 表中查询，而后在应用层用查询结果生成 ibs.pb_log 表的匹配条件，再对 ibs.pb_log 表进行查询。

【参考资料】
表的三种Join方法 （NLJOIN, HSJOIN, MSJOIN)： https://www.cnblogs.com/sophy...