浅谈SQLite——查询处理及优化

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查询处理及优化是关系数据库得以流行的根本原因，也是关系数据库系统最核心的技术之一。SQLite的查询处理模块非常的精致，而且很容易移植到不支持SQL的存储引擎，Berkeley DB最新的版本已经将其完整的移植过来。本文将简要的讨论一下SQLite的查询处理及优化。
     查询处理一般来说，包括词法分析、语法分析、语义分析、生成执行计划以及计划的执行几个部分。SQLite的词法分析器是手工写的，语法分析器由Lemon生成，语义分析主要的进行语义方面的一些检查，比如table是否存在等。而执行计划的生成及执行是最核心的两部分，也是相对比较复杂、有点技术含量的东西。SQLite的执行计划采用了虚拟机的思想，实际上，这种基于虚拟机的思想并非SQLite所独有，但是，SQLite将其发挥到了极致，它生成的执行计划非常详细，而且很容易读(在这里，我不得不佩服D. Richard Hipp在编译理论方面的功底)。

1、语法分析——语法树
词法分析本身比较简单，这里就不谈了。语法分析的主要任务就是对用户输入的SQL语句进行语法检查，然后生成一个包含所有信息的语法树。对于SELECT语句，这个语法树最终由结构体Select表示：

代码

struct  Select {
  ExprList  * pEList;       /*  The fields of the result  */
  u8 op;                  /*  One of: TK_UNION TK_ALL TK_INTERSECT TK_EXCEPT  */
   char  affinity;          /*  MakeRecord with this affinity for SRT_Set  */
  u16 selFlags;           /*  Various SF_* values  */
  SrcList  * pSrc;          /*  The FROM clause  */
  Expr  * pWhere;           /*  The WHERE clause  */
  ExprList  * pGroupBy;     /*  The GROUP BY clause  */
  Expr  * pHaving;          /*  The HAVING clause  */
  ExprList  * pOrderBy;     /*  The ORDER BY clause  */
  Select  * pPrior;         /*  Prior select in a compound select statement  */
  Select  * pNext;          /*  Next select to the left in a compound  */
  Select  * pRightmost;     /*  Right-most select in a compound select statement  */
  Expr  * pLimit;           /*  LIMIT expression. NULL means not used.  */
  Expr  * pOffset;          /*  OFFSET expression. NULL means not used.  */
   int  iLimit, iOffset;    /*  Memory registers holding LIMIT & OFFSET counters  */
   int  addrOpenEphm[ 3 ];    /*  OP_OpenEphem opcodes related to this select  */
};

 该结构体比较简单，但要注意几个字段。pEList输出结果列的语法树；pSrc为FROM子句语法树；pWhere为WHERE部分的语法树。

select语法分析在最终在sqlite3SelectNew中完成：

代码

 

它主要就是将之前得到的各个子语法树汇总到Select结构体，并根据该结构，进行接下来语义分析及生成执行计划等工作。

 

来看个例子，这个例子贯穿于全文：

代码

 来看看该SQL语句生成的语法树：

FROM部分：
第一个表项：

表名zName =”stduents”，zAlias=”s”，jointype = 0。
第二个表项：

注意，jointype = 1(JT_INNER)。
第三个表项：

注意，jointype = 1(JT_INNER)。
WHERE部分(结点类型为Expr的一棵二叉树)：

 

2、生成执行计划(语法树到OPCODE)

Select的执行计划在sqlite3Select中完成：

int  sqlite3Select(
  Parse  * pParse,          /*  The parser context  */
  Select  * p,              /*  SELECT语法树  */
  SelectDest  * pDest       /*  如果处理结果集  */
)

其实，该函数先对SQL语句进行语义分析，然后再进行优化，最后生成执行计划。

 对于上面要SQL语句，生成的执行计划(虚拟机opcode)大致分成5部分，前4部分都在sqlite3Select()中生成，它主要调用了以下几个函数：

 其中(1)、(2)在sqlite3WhereBegin()中生成，(2)即所谓的查询优化处理；(3)在 selectInnerLoop中生成；(4)在sqlite3WhereEnd中生成；(5)是sqlite3FinishCoding中完成的。后续章节，我将分别分析每一部分。

 

3、sqlite3WhereBegin
该函数是查询处理最为核心的函数，它主要完成where部分的优化及相关opcode的生成。

代码

WhereInfo  * sqlite3WhereBegin(
  Parse  * pParse,         /*  The parser context  */
  SrcList  * pTabList,     /*  A list of all tables to be scanned  */
  Expr  * pWhere,          /*  The WHERE clause  */
  ExprList  ** ppOrderBy,  /*  An ORDER BY clause, or NULL  */
  u16 wctrlFlags         /*  One of the WHERE_* flags defined in sqliteInt.h  */
)

 

pTabList是由分析器对FROM部分生成的语法树，它包含FROM中表的信息；pWhere是WHERE部分的语法树，它包含WHERE中所有表达式的信息；ppOrderBy 对应ORDER BY子句(暂不考虑)。

Sqlite的查询优化做得简单又精致。在一个简单的sqlite3WhereBegin函数中，完成所有的优化处理。查询优化的基本理念就是嵌套循环(nested loop)，select语句的FROM子句的每个表对应一层循环(INSERT和UPDATE对应只有一个表SELECT语句)。例如，
SELECT * FROM t1, t2, t3 WHERE ...;
进行如下操作：

代码

foreach  row1  in  t1  do        \    Code generated
   foreach  row2  in  t2  do        |--  by sqlite3WhereBegin()
     foreach  row3  in  t3  do     /
      ...
    end                     \    Code generated
  end                         |--  by sqlite3WhereEnd()
end                          /

 

而对于每一层的优化，基本的理念就是对于该层循环的表，分析WHERE子句中是否有表达式能够使用其索引。

Sqlite有三种基本的扫描策略：

(1)全表扫描，这种情况通常出现在没有WHERE子句时；

(2)基于索引扫描，这种情况通常出现在表有索引，而且WHERE中的表达式又能够使用该索引的情况；

(3)基本rowid的扫描，这种情况通常出现在WHERE表达式中含有rowid的条件。该情况实际上也是对表进行的扫描。可以说，Sqlite以rowid为聚簇索引。

 

第一种情况比较简单，第三种情况与第二种情况没有什么本质的差别。所以，这里只对第二种情况进行详细讨论。

先来看看sqlite3WhereBegin的代码(去掉了一些无关紧要的代码)：

代码

 

优化部分的代码的基本的算法如下：

代码

foreach   level   in  all_levels
  bestPlan.rCost  =  SQLITE_BIG_DBL
   foreach  table  in  tables that not handled
  {
    计算where中表达式能使用其索引的策略及代价rCost
    If(sCost.rCost  <  bestPlan.rCost)
      bestPlan  =  sCost
  }
 level.plan  =  bestPlan

 

该算法本质上是一个贪婪算法(greedy algorithm)。
bestBtreeIndex是某个表针对where子句中的表达式分析查询策略的核心函数，后面再讨论。

对于我们的例子，经过上面的优化处理后，得到的查询策略分3层循环，最外层是students表，全表扫描；中间层是sc表，利用索引sqlite_autoindex_sc_1，即sc的key对应的索引；内层是course表，利用索引sqlite_autoindex_course_1。

下面，开始生成(1)、(2)两部分的opcode，其中(1)由以下几行代码生成：

代码

 1  // 生成打开表的指令        
 2       if ( (pLevel -> plan.wsFlags  &  WHERE_IDX_ONLY) == 0
 3            &&  (wctrlFlags  &  WHERE_OMIT_OPEN) == 0  ){
 4           // pTabItem->iCursor为表对应的游标下标
 5         int  op  =  pWInfo -> okOnePass  ?  OP_OpenWrite : OP_OpenRead;
 6        sqlite3OpenTable(pParse, pTabItem -> iCursor, iDb, pTab, op);
 7       }
 8 
 9  // 生成打开索引的指令
10       if ( (pLevel -> plan.wsFlags  &  WHERE_INDEXED) != 0  ){
11        Index  * pIx  =  pLevel -> plan.u.pIdx;
12        KeyInfo  * pKey  =  sqlite3IndexKeyinfo(pParse, pIx);
13 
14         int  iIdxCur  =  pLevel -> iIdxCur;  // 索引对应的游标下标
15     
16        sqlite3VdbeAddOp4(v, OP_OpenRead, iIdxCur, pIx -> tnum, iDb,
17                          ( char * )pKey, P4_KEYINFO_HANDOFF);
18        VdbeComment((v,  " %s " , pIx -> zName));
19      }
20 

 

而(2)中的opcode在以下几行代码完成：

代码

notReady  =   ~ (Bitmask) 0 ;
   for (i = 0 ; i < nTabList; i ++ ){ 
     // 核心代码,从最外层向最内层,为每一层循环生成opcode
    notReady  =  codeOneLoopStart(pWInfo, i, wctrlFlags, notReady);
    pWInfo -> iContinue  =  pWInfo -> a[i].addrCont;
  }

 

4、codeOneLoopStart
该函数根据优化分析得到的结果生成每层循环的opcode。

代码

static  Bitmask codeOneLoopStart(
  WhereInfo  * pWInfo,    /*  Complete information about the WHERE clause  */
   int  iLevel,           /*  Which level of pWInfo->a[] should be coded  */
  u16 wctrlFlags,       /*  One of the WHERE_* flags defined in sqliteInt.h  */
  Bitmask notReady      /*  Which tables are currently available  */
)

 

codeOneLoopStart针对5种不同的查询策略，生成各自不同的opcode:

代码

if ( pLevel -> plan.wsFlags  &  WHERE_ROWID_EQ ){  // rowid的等值查询
...
} else   if ( pLevel -> plan.wsFlags  &  WHERE_ROWID_RANGE ){ // rowid的范围查询
...
// 使用索引的等值/范围查询
} else   if ( pLevel -> plan.wsFlags  &  (WHERE_COLUMN_RANGE | WHERE_COLUMN_EQ) ){
...
} if ( pLevel -> plan.wsFlags  &  WHERE_MULTI_OR ){ // or
...
} else {  // 全表扫描
...
}

 

先看全表扫描：

代码

1  static   const  u8 aStep[]  =  { OP_Next, OP_Prev };
2       static   const  u8 aStart[]  =  { OP_Rewind, OP_Last };
3      pLevel -> op  =  aStep[bRev];
4      pLevel -> p1  =  iCur;
5      pLevel -> p2  =   1   +  sqlite3VdbeAddOp2(v, aStart[bRev], iCur, addrBrk);  // 生成OP_Rewind/OP_Last指令
6      pLevel -> p5  =  SQLITE_STMTSTATUS_FULLSCAN_STEP;
7 

 

非常简单，对于我们的例子，最外层循环students是全表扫描，生成指令7。

利用索引的等值/范围查询：
这种情况相对来说比较复杂(不过读懂了也很简单)，对于我们的例子，中间循环sc表，用到索引，指令8~14是对应的opcode。内层循环course表也用到索引，指令15~21是对应的opcode。(具体的含义见其注释，其生成算法见源码)。
这里不得不提到一点。在通用数据库中，连接操作会生成所谓的结果集(用临时表存储)。而sqlite不会生成中间结果集，例如，对这里的例子，它会分别对students、sc和course各分配一个游标，每次调用接口sqlite3_step时，游标根据where条件分别定位到各自的记录，然后取出查询输出列的数据，放到用于存放结果的寄存器中(见(3)中的opcode)。所以，sqlite中，必须不断调用sqlite3_step才能读取所有记录。

 

4、selectInnerLoop
该函数主要生成输出结果列的opcode，见(3)，比较简单。

5、sqlite3WhereEnd
主要完成嵌套循环的收尾工作的opcode生成，为每层循环生成OP_Next/OP_Prev，以及关闭表和索引游标的OP_Close，也比较简单。

6、SQLite的代价模型
最后，来看看bestBtreeIndex，在这个函数中，完成查询代价的计算以及查询策略的确定。
SQLite采用基于代价的优化。根据处理查询时CPU和磁盘I/O的代价，主要考虑以下一些因素：
A、查询读取的记录数；
B、结果是否排序(这可能会导致使用临时表)；
C、是否需要访问索引和原表。

代码

static   void  bestBtreeIndex(
  Parse  * pParse,               /*  The parsing context  */
  WhereClause  * pWC,            /*  The WHERE clause  */
   struct  SrcList_item  * pSrc,   /*  The FROM clause term to search  */
  Bitmask notReady,            /*  Mask of cursors that are not available  */
  ExprList  * pOrderBy,          /*  The ORDER BY clause  */
  WhereCost  * pCost             /*  Lowest cost query plan  */
)

 

函数的参数注释得已经很详细了，不再多说。该函数的主要工作就是输出pCost，它包含查询策略信息及相应的代价。
核心算法如下：

代码

  1  // 遍历其所有索引,找到一个代价最小的索引  
  2  for (; pProbe; pIdx = pProbe = pProbe -> pNext){
  3       const  unsigned  int   *   const  aiRowEst  =  pProbe -> aiRowEst;
  4       double  cost;                 /*  Cost of using pProbe  */
  5       double  nRow;                 /*  Estimated number of rows in result set  */
  6       int  rev;                     /*  True to scan in reverse order  */
  7       int  wsFlags  =   0 ;
  8      Bitmask used  =   0 ;  // 该表达式使用的表的位码
  9 
 10       int  nEq;         // 可以使用索引的等值表达式的个数
 11       int  bInEst  =   0 ;      // 如果存在 x IN (SELECT...),则设为true
 12       int  nInMul  =   1 ;        // 处理IN子句
 13       int  nBound  =   100 ;     // 估计需要扫描的表中的元素. 100表示需要扫描整个表.范围条件意味着只需要扫描表的某一部分.
 14       int  bSort  =   0 ;     // 是否需要排序
 15       int  bLookup  =   0 ;     // 如果对索引中的每个列,需要对应的表进行查询,则为true
 16 
 17       /*  Determine the values of nEq and nInMul  */
 18       // 计算nEq和nInMul值
 19       for (nEq = 0 ; nEq < pProbe -> nColumn; nEq ++ ){
 20        WhereTerm  * pTerm;            /*  A single term of the WHERE clause  */
 21         int  j  =  pProbe -> aiColumn[nEq];
 22        pTerm  =  findTerm(pWC, iCur, j, notReady, eqTermMask, pIdx);
 23         if ( pTerm == 0  )  // 如果该条件在索引中找不到,则break.
 24             break ;
 25        wsFlags  |=  (WHERE_COLUMN_EQ | WHERE_ROWID_EQ);
 26         if ( pTerm -> eOperator  &  WO_IN ){
 27          Expr  * pExpr  =  pTerm -> pExpr;
 28          wsFlags  |=  WHERE_COLUMN_IN;
 29           if ( ExprHasProperty(pExpr, EP_xIsSelect) ){  // IN (SELECT...)
 30            nInMul  *=   25 ;
 31            bInEst  =   1 ;
 32          } else   if ( pExpr -> x.pList ){
 33            nInMul  *=  pExpr -> x.pList -> nExpr  +   1 ;
 34          }
 35        } else   if ( pTerm -> eOperator  &  WO_ISNULL ){
 36          wsFlags  |=  WHERE_COLUMN_NULL;
 37        }
 38        used  |=  pTerm -> prereqRight;  // 设置该表达式使用的表的位码
 39      }
 40 
 41       // 计算nBound值
 42       if ( nEq < pProbe -> nColumn ){ // 考虑不能使用索引的列
 43         int  j  =  pProbe -> aiColumn[nEq];
 44         if ( findTerm(pWC, iCur, j, notReady, WO_LT | WO_LE | WO_GT | WO_GE, pIdx) ){
 45          WhereTerm  * pTop  =  findTerm(pWC, iCur, j, notReady, WO_LT | WO_LE, pIdx);
 46          WhereTerm  * pBtm  =  findTerm(pWC, iCur, j, notReady, WO_GT | WO_GE, pIdx); // >=
 47          
 48           // 估计范围条件的代价
 49          whereRangeScanEst(pParse, pProbe, nEq, pBtm, pTop,  & nBound);
 50           if ( pTop ){
 51            wsFlags  |=  WHERE_TOP_LIMIT;
 52            used  |=  pTop -> prereqRight;
 53          }
 54           if ( pBtm ){
 55            wsFlags  |=  WHERE_BTM_LIMIT;
 56            used  |=  pBtm -> prereqRight;
 57          }
 58          wsFlags  |=  (WHERE_COLUMN_RANGE | WHERE_ROWID_RANGE);
 59        }
 60      } else   if ( pProbe -> onError != OE_None ){ // 所有列都能使用索引
 61         if ( (wsFlags  &  (WHERE_COLUMN_IN | WHERE_COLUMN_NULL)) == 0  ){
 62          wsFlags  |=  WHERE_UNIQUE;
 63        }
 64      }
 65 
 66       if ( pOrderBy ){ // 处理order by
 67         if ( (wsFlags  &  (WHERE_COLUMN_IN | WHERE_COLUMN_NULL)) == 0
 68           &&  isSortingIndex(pParse,pWC -> pMaskSet,pProbe,iCur,pOrderBy,nEq, & rev)
 69        ){
 70          wsFlags  |=  WHERE_ROWID_RANGE | WHERE_COLUMN_RANGE | WHERE_ORDERBY;
 71          wsFlags  |=  (rev  ?  WHERE_REVERSE :  0 );
 72        } else {
 73          bSort  =   1 ;
 74        }
 75      }
 76 
 77       if ( pIdx  &&  wsFlags ){
 78        Bitmask m  =  pSrc -> colUsed;  // m为src使用的列的位图
 79         int  j;
 80         for (j = 0 ; j < pIdx -> nColumn; j ++ ){
 81           int  x  =  pIdx -> aiColumn[j];
 82           if ( x < BMS - 1  ){
 83            m  &=   ~ (((Bitmask) 1 ) << x);  // 将索引中列对应的位清0
 84          }
 85        }
 86         if ( m == 0  ){ // 如果索引包含src中的所有列,则只需要查询索引即可.
 87          wsFlags  |=  WHERE_IDX_ONLY;
 88        } else {
 89          bLookup  =   1 ; // 需要查询原表
 90        }
 91      }
 92 
 93       // 估计输出行数,同时考虑IN运算
 94      nRow  =  ( double )(aiRowEst[nEq]  *  nInMul);
 95       if ( bInEst  &&  nRow * 2 > aiRowEst[ 0 ] ){
 96        nRow  =  aiRowEst[ 0 ] / 2 ;
 97        nInMul  =  ( int )(nRow  /  aiRowEst[nEq]);
 98      }
 99 
100       // 代价为输出的行数+二分查找的代价
101      cost  =  nRow  +  nInMul * estLog(aiRowEst[ 0 ]);
102 
103       // 考虑范围条件影响
104      nRow  =  (nRow  *  ( double )nBound)  /  ( double ) 100 ;
105      cost  =  (cost  *  ( double )nBound)  /  ( double ) 100 ;
106 
107       // 加上排序的代价:cost *log (cost)
108       if ( bSort ){
109        cost  +=  cost * estLog(cost);
110      }
111 
112       // 如果只查询索引,则代价减半
113       if ( pIdx  &&  bLookup == 0  ){
114        cost  /=  ( double ) 2 ;
115      }
116 
117       // 如果当前的代价更小
118       if ( ( ! pIdx  ||  wsFlags)  &&  cost < pCost -> rCost ){
119        pCost -> rCost  =  cost;  // 代价
120        pCost -> nRow  =  nRow;   // 估计扫描的元组数
121        pCost -> used  =  used;  // 表达式使用的表的位图
122        pCost -> plan.wsFlags  =  (wsFlags & wsFlagMask);  // 查询策略标志(全表扫描,使用索引进行扫描)
123        pCost -> plan.nEq  =  nEq;  // 查询策略使用等值表达式个数
124        pCost -> plan.u.pIdx  =  pIdx;  // 查询策略使用的索引(全表扫描则为NULL)
125      }
126 
127   
128       // 如果SQL语句存在INDEXED BY,则只考虑该索引
129       if ( pSrc -> pIndex )  break ;
130 
131       /*  Reset masks for the next index in the loop  */
132      wsFlagMask  =   ~ (WHERE_ROWID_EQ | WHERE_ROWID_RANGE);
133      eqTermMask  =  idxEqTermMask;
134    }
135 

可见，SQLite的代价模型非常简单。而通用数据库一般是将基于规则的优化和基于代价的优化结合起来，十分复杂。

 

 后记：

查询优化是关系数据库中最复杂的技术之一，这点我深有感触，对于SQLite这样简单的优化处理，我断断续续也差不多看了一个来月。如果你不是做DB内核开发，你会认为这些东西用处也许不会太大。但是，作为一个DBA，或者经常做数据库应用开发的程序员，如果你不理解数据库系统的执行计划，是不合格的，因为你很难写出高效的SQL语句。SQLite虽然简单，但是，它却五脏俱全。通过它，我们能够观察到数据库系统内部的一些东西，而这些东西是有益处的。