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SQL优化器执行过程之逻辑算子

2019.02.16 21:47 2818浏览

上篇文章我们提到了两种SQL优化器,分别是RBO和CBO。那么无论是RBO,还是CBO都包含了一系列优化规则,这些优化规则可以对关系表达式进行等价转换,从而寻找最优的执行计划。

那么常见的优化规则就包括:

  • 列裁剪
  • 投影消除
  • 谓词下推
  • 最大最小消除
  • 常量传播
  • 其他

在上述这些优化规则的基础上,就能够对关系表达式做出相应的等价转换,从而生成执行计划。本篇文章先从优化规则的基础概念逻辑算子开始讲起,后续会介绍各个优化规则。

逻辑算子

  • DataSource:数据源,也就是我们SQL语句中的表。select name from table1中的table1。
  • Selection:选择,如select name from table1 where id = 1中的where后的过滤条件。
  • Projection:投影,指搜索的列,如select name from table1 where id = 1中的列name
  • Join:连接,如select * from table1 table2 where table1.name=table2.name就是把两个表做Join。连接条件是最简单的等值连接,当然还有其他我们熟知的inner join,left join,right join等等
  • Sort:排序,如select * from table1 order by id里面的order by。无序的数据通过这个算子处理后,输出有序的数据。
  • Aggregation:分组,如select sum(score) from table1 group by name中的group by。按照某些列进行分组,分组后可以进行一些聚合操作,比如Max、Min、Sum、Count、Average等等
  • Apply:子查询,如select * from (select id,name from table1) as t中的(select id,name from table1) as t。可以进行嵌套查询。

选择、投影、连接就是最基本的算子

逻辑查询计划

逻辑查询计划就是SQL语句通过SQL解析之后由各个逻辑算子组成的树状结构。

比如我们由这样一条SQL:select user.name from user,score where user.id = score.id and score.num > 60

变成查询计划之后如图所示:

  1. user,score对应最下面的DataSource,负责读取数据。
  2. 在上面由一个Join,将两个表的结果按user.id=score.id连接
  3. 再按score.num > 60 做一个Selection过滤
  4. 最后将user.name做投影(Projection)

而优化需要做的事情就是改变逻辑算子组成的逻辑查询计划,使它执行时的代价尽量的小。当然优化规则就是我们前面提到的那些了。

既然由逻辑算子那么就有物理算子,物理算子和逻辑算子的不同在于,一个逻辑算子可能对应多种的物理算子的实现。比如Join的物理算子实现可以用NestLoop Join、HashJoin、MergeSort Join等,Aggregation可以用Hash或者排序后分组的不同做法,DataSource可以直接扫描全表也可以利用索引读取数据等等。

所以我们常说的:“查询慢,加个索引啊”,要确保逻辑查询计划对应的物理计划走索引查询才行。

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