前文《OceanBase SQL 执行计划解读（二）──── 表连接和子查询》介绍了子查询的执行计划特点，还没有完全说完。本文继续介绍子查询的执行计划以及分析函数（窗口函数）的执行计划特点。
熟悉常用 SQL 的执行计划是为了反过来快速解读分析复杂 SQL 的执行计划。
子查询
本文不讨论非相关子查询。
标量子查询表达式（Scalar Subquery Expression）是一类从一行返回一列值的子查询。标量子查询表达式的值是子查询的查询列的值。如果子查询返回 0 行，则标量子查询表达式的值是 NULL。如果子查询返回多行，则标量子查询表达式返回一个错误。
SUBPLAN FILTER 和 SCALAR GROUP BY
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT (SELECT w_name FROM BMSQL_WAREHOUSE w WHERE w.w_id = c.C_W_ID) ware_name
, c.C_D_ID ,c.C_FIRST ,c.C_LAST
, (SELECT count(*) FROM BMSQL_OORDER o WHERE o.O_C_ID =c.C_ID ) order_cnt
, (SELECT sum(o.O_OL_CNT) FROM BMSQL_OORDER o WHERE o.O_C_ID =c.C_ID ) item_cntFROM BMSQL_CUSTOMER c
;
0 - output([subquery(1)], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [subquery(2)], [subquery(3)]), filter(nil),
exec_params_([C.C_W_ID], [C.C_ID], [C.C_ID]), onetime_exprs_(nil), init_plan_idxs_(nil)1 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_ID]), filter(nil),
access([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_ID]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID]), range(MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX)always true2 - output([W.W_NAME]), filter(nil),
access([W.W_NAME]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([W.W_ID]), range(MIN ; MAX)always true,
range_cond([W.W_ID = ?])3 - output([T_FUN_COUNT(*)]), filter(nil),
group(nil), agg_func([T_FUN_COUNT(*)])4 - output([1]), filter(nil),
access([O.O_C_ID]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([O.O_C_ID], [O.O_W_ID], [O.O_D_ID], [O.O_ID]), range(MIN,MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX,MAX)always true,
range_cond([O.O_C_ID = ?])5 - output([T_FUN_SUM(O.O_OL_CNT)]), filter(nil),
group(nil), agg_func([T_FUN_SUM(O.O_OL_CNT)])6 - output([O.O_OL_CNT]), filter(nil),
access([O.O_OL_CNT]), partitions(p0),
is_index_back=true,
range_key([O.O_C_ID], [O.O_W_ID], [O.O_D_ID], [O.O_ID]), range(MIN,MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX,MAX)always true,
range_cond([O.O_C_ID = ?])SUBPLAN FILTER 用于驱动表达式中的子查询，OceanBase 会以 NESTED-LOOP 算法来执行 SUBPLAN FILTER 算子。即循环遍历左边的记录集，然后去右边结果集中取数据。所以，子查询是否能命中索引，对性能影响很大。
说明：
标量子查询要求只返回一笔记录。可以直接取列，也可以用统计函数（ count 、min、max、sum）。
算子 0 是 SUBPLAN FILTER 。 output 表示输出列，后面包括 3 个子查询结果。filter表示算子上的过滤条件，这里是空(nil)。 exec_params_ 表示左表（结果集）传递给右表（结果集）的参数，一般关联子查询这里都是连接条件，如果是非关联子查询，这里就是空（nil）。onetime_exprs_表示只计算一次的对象（如子查询1），通常非关联的子查询结果集只需要计算一次。这里是关联子查询，所以值是空（nil)。
算子 2 是第一个子查询，直接主键访问，用 TABLE GET .
算子 3 和 4 是第二个子查询，扫描索引（TABLE SCAN),然后再聚合 。不过这里没有分组逻辑，所以 group 参数是空。
算子 SCALAR GROUP BY 是聚合函数生成标量结果常用的算法，用在没有 GROUP BY 语句的时候。当有GROUP BY语句时，使用的就是 HASH GROUP BY 或者 MERGE GROUP BY 算子。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT c.C_W_ID , count(*)
FROM BMSQL_CUSTOMER c
GROUP BY c.C_W_ID
HAVING count(*) > 1000;
0 - output([C.C_W_ID], [T_FUN_COUNT()]), filter([T_FUN_COUNT() > 1000]),
group([C.C_W_ID]), agg_func([T_FUN_COUNT(*)])1 - output([C.C_W_ID]), filter(nil),
access([C.C_W_ID]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID]), range(MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX)always true说明：
如上，有明显的 GROUP BY子句，使用的是 MERGE GROUP BY算子， 分组表达式是 C.C_W_ID 。（ group([C.C_W_ID]) ）
有HAVING 子句，会在算子 MERGE GROUP BY 上产生一个 filter 。
MERGE GROUP BY 和 HASH GROUP BY
有时候，没有 GROUP BY子句，也会用到 MERGE GROUP BY算子。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT c.C_W_ID ,c.C_D_ID ,c.C_FIRST ,c.C_LAST ,c.C_BALANCE ,c.C_PAYMENT_CNT
FROM BMSQL_CUSTOMER c
WHERE (SELECT count(*) FROM BMSQL_OORDER o WHERE o.O_C_ID=c.C_ID) > 10;
0 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_BALANCE], [C.C_PAYMENT_CNT]), filter([CASE WHEN (T_OP_IS_NOT, VIEW1.O.O_C_ID, NULL, 0) THEN VIEW1.COUNT(*) ELSE 0 END > 10]),
equal_conds([VIEW1.O.O_C_ID = C.C_ID]), other_conds(nil)1 - output([VIEW1.COUNT(*)], [VIEW1.O.O_C_ID]), filter(nil),
access([VIEW1.COUNT(*)], [VIEW1.O.O_C_ID])2 - output([T_FUN_COUNT(*)], [O.O_C_ID]), filter(nil),
group([O.O_C_ID]), agg_func([T_FUN_COUNT(*)])3 - output([O.O_C_ID]), filter(nil),
access([O.O_C_ID]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([O.O_C_ID], [O.O_W_ID], [O.O_D_ID], [O.O_ID]), range(MIN,MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX,MAX)always true4 - output([C.C_ID], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_BALANCE], [C.C_PAYMENT_CNT]), filter(nil),
access([C.C_ID], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_BALANCE], [C.C_PAYMENT_CNT]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID]), range(MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX)always true说明：
没有 GROUP BY子句，但是针对 WHERE 条件中的关联子查询，优化器改写了算法为 HASH RIGHT OUTER JOIN ,事先将子查询结果分组统计出来 （按 o.o_c_id 做 GROUP BY），所以有算子 3 MERGE GROUP BY 。使用 MERGE 是利用了索引的有序性。
算子 1 SUBPLAN SCAN 从子查询视图扫描数据。在算子 0 HASH RIGHT OUTER JOIN 使用 filter 应用子查询的过滤条件 (>10) .
如果子查询中结果集没有好的索引可以使用，优化器算法会调整为使用 HASH GROUP BY 。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT c.C_W_ID ,c.C_D_ID ,c.C_FIRST ,c.C_LAST ,c.C_BALANCE ,c.C_PAYMENT_CNT
FROM BMSQL_CUSTOMER c
WHERE (SELECT count(*) FROM BMSQL_HISTORY h WHERE h.H_C_ID = c.C_ID) > 100;
0 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_BALANCE], [C.C_PAYMENT_CNT]), filter([CASE WHEN (T_OP_IS_NOT, VIEW1.H.H_C_ID, NULL, 0) THEN VIEW1.COUNT(*) ELSE 0 END > 100]),
equal_conds([VIEW1.H.H_C_ID = C.C_ID]), other_conds(nil)1 - output([VIEW1.COUNT(*)], [VIEW1.H.H_C_ID]), filter(nil),
access([VIEW1.COUNT(*)], [VIEW1.H.H_C_ID])2 - output([T_FUN_COUNT(*)], [H.H_C_ID]), filter(nil),
group([H.H_C_ID]), agg_func([T_FUN_COUNT(*)])3 - output([H.H_C_ID]), filter(nil),
access([H.H_C_ID]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([H.__pk_increment]), range(MIN ; MAX)always true4 - output([C.C_ID], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_BALANCE], [C.C_PAYMENT_CNT]), filter(nil),
access([C.C_ID], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_FIRST], [C.C_LAST], [C.C_BALANCE], [C.C_PAYMENT_CNT]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID]), range(MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX)always true
分析函数
分析函数（某些数据库下也叫做窗口函数）与聚集函数类似，计算总是基于一组行的集合，不同的是，聚集函数一组只能返回一行，而分析函数每组可以返回多行，组内每一行都是基于窗口的逻辑计算的结果。分析函数可以显著优化需要 self-join的查询。有些分析函数也可以当聚集函数使用。
分析函数包括：
MAX 、MIN 、AVG
COUNT、SUM
GROUP_CONCAT 、 LISTAGG
ROW_NUMBER 、RANK、DENSE_RANK、PERCENT_RANK
CUME_DIST
FIRST_VALUE、LAST_VALUE
NTH_VALUE、NTILE
LEAD、LAG
算子 WINDOW_FUNCTION
如下面示例，统计各个仓库下的各个区的销量在本仓库内的排名。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT d.D_W_ID , d.D_ID , d.D_NAME , d.D_YTD ,ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY d.D_W_ID ORDER BY d.D_YTD DESC ) rn
FROM BMSQL_DISTRICT d
ORDER BY rn ;
;
0 - output([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD], [T_WIN_FUN_ROW_NUMBER()]), filter(nil), sort_keys([T_WIN_FUN_ROW_NUMBER(), ASC])
1 - output([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD], [T_WIN_FUN_ROW_NUMBER()]), filter(nil),
win_expr(T_WIN_FUN_ROW_NUMBER()), partition_by([D.D_W_ID]), order_by([D.D_YTD, DESC]), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED FOLLOWING)2 - output([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD]), filter(nil), sort_keys([D.D_W_ID, ASC], [D.D_YTD, DESC]), prefix_pos(1)
3 - output([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD]), filter(nil),
access([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([D.D_W_ID], [D.D_ID]), range(MIN,MIN ; MAX,MAX)always true说明：
分析函数对应的算子是 WINDOW FUNCTION ，依赖下层算子的有序输出，有分区表达式和排序表达式。
output 是算子的输出表达式，包含分析函数的结果， filter 固定为 nil。
win_expr 表示在窗口中使用哪个窗口函数 ，partition_by 表示窗口内的分组表达式， order_by 表示窗口每组内部统计时的排序表达式 。window_type
window_type 表示窗口类型，有两种：range 和 rows 。range 表示按照逻辑位置偏移进行计算窗口上下界限，rows 表示按照实际物理位置偏移进行计算窗口上下界限；默认使用 range 方式。
upper 和 lower 分别定义窗口的上限和下限。UNBOUNDED 表示无边界，按照最大的选择（默认）。CURRENT ROW 表示从当前行开始，如果出现数字则表示移动的行数。PRECEDING 表示向前取边界，FOLLOWING 则表示向后取边界。
算子 2 的 SORT 会包含分区窗口表达式和窗口内的排序表达式。
算子 0 的 SORT 是最外层的排序表达式。
下面可以看看不同分析函数下执行计划里算子 WINDOW_FUNCTION 的各个参数。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT w.W_STATE, w_id, w_name, w_ytd, max(w_ytd) over (partition by W_STATE order by w_ytd desc rows between 1 preceding and 1 following) max_ytd_in_3
from BMSQL_WAREHOUSE w
ORDER BY w.W_STATE ;
0 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD], [T_FUN_MAX(W.W_YTD)]), filter(nil),
win_expr(T_FUN_MAX(W.W_YTD)), partition_by([W.W_STATE]), order_by([W.W_YTD, DESC]), window_type(ROWS), upper(1 PRECEDING), lower(1 FOLLOWING)1 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), filter(nil), sort_keys([W.W_STATE, ASC], [W.W_YTD, DESC])
2 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), filter(nil),
access([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([W.W_ID]), range(MIN ; MAX)always true
说明：
window_type 是 ROWS ，upper 是同一个分组内向前一笔， lower是同一个分组内向后一笔。如果同一个分组内没有向前或向后一笔，那就是空。
下面输出各个仓库的销量以及包括前2笔在内的最大销量。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT w.W_STATE, w_id, w_name, w_ytd, max(w_ytd) over (order by w_ytd desc rows between 2 PRECEDING AND current row ) max_ytd_in_3
from BMSQL_WAREHOUSE w
ORDER BY w.W_YTD DESC ;
0 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD], [T_FUN_MAX(W.W_YTD)]), filter(nil),
win_expr(T_FUN_MAX(W.W_YTD)), partition_by(nil), order_by([W.W_YTD, DESC]), window_type(ROWS), upper(2 PRECEDING), lower(CURRENT ROW)1 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), filter(nil), sort_keys([W.W_YTD, DESC])
2 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), filter(nil),
access([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([W.W_ID]), range(MIN ; MAX)always true说明：
分区表达式 partition_by 并不是必须的，可以为空。
下面看看行转列函数的执行计划。
EXPLAIN extended_Noaddr
SELECT d.D_W_ID , d.D_ID ,d.d_name, d.D_YTD , listagg(d.D_NAME,',') WITHIN GROUP (ORDER BY d.D_YTD DESC ) OVER (PARTITION BY d.D_W_ID) d_names
FROM BMSQL_DISTRICT d
WHERE d.D_W_ID = 10
;
0 - output([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD], [T_FUN_GROUP_CONCAT(D.D_NAME, ',') order_items(D.D_YTD)]), filter(nil),
win_expr(T_FUN_GROUP_CONCAT(D.D_NAME, ',') order_items(D.D_YTD)), partition_by([D.D_W_ID]), order_by(nil), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED FOLLOWING)1 - output([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD]), filter(nil),
access([D.D_W_ID], [D.D_ID], [D.D_NAME], [D.D_YTD]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([D.D_W_ID], [D.D_ID]), range(10,MIN ; 10,MAX),
range_cond([D.D_W_ID = 10])
说明：
使用 LISTAGG 语法时，窗口函数表达式是 T_FUN_GROUP_CONCAT 。
再看一个 窗口类型为 RANGE 的示例。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT w.W_STATE, w_id, w_name, w_ytd, max(w_ytd) over (order by w_ytd desc range between 1000000 PRECEDING AND current row ) max_ytd_in_3
from BMSQL_WAREHOUSE w
ORDER BY w.W_YTD DESC ;
0 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD], [T_FUN_MAX(W.W_YTD)]), filter(nil),
win_expr(T_FUN_MAX(W.W_YTD)), partition_by(nil), order_by([W.W_YTD, DESC]), window_type(RANGE), upper(1000000 PRECEDING), lower(CURRENT ROW)1 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD], [W.W_YTD + 1000000], [W.W_YTD - 1000000]), filter(nil), sort_keys([W.W_YTD, DESC])
2 - output([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), filter(nil),
access([W.W_STATE], [W.W_ID], [W.W_NAME], [W.W_YTD]), partitions(p0),
is_index_back=false,
range_key([W.W_ID]), range(MIN ; MAX)always true
说明：
window_type 是 RANGE 。是按实际值计算窗口大小，不是按行数固定窗口大小。算子 1 的output 里多了两列 （ [W.W_YTD + 1000000], [W.W_YTD - 1000000] ）。
分析函数的代价
分析函数看起来很酷，不过也有代价，那就是每次调用分析函数都可能会有一次排序，排序需要内存，可能需要增大内部参数 _sort_area_size 的值。为了性能还建议使用并行（ OB 的并行会在下篇文章介绍）。
下面这个示例会涉及到一次全表扫描和三次排序。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT c_w_id, c_d_id, c_id, c.C_LAST ,c.C_FIRST , C_YTD_PAYMENT ,
rank() OVER (PARTITION BY C_W_ID, c_d_id ORDER BY C_YTD_PAYMENT DESC ) rank_in_district,
rank() OVER (PARTITION BY c_w_id ORDER BY C_YTD_PAYMENT DESC ) rank_in_warehouse,
rank() OVER (ORDER BY C_YTD_PAYMENT DESC ) rank_in_allFROM BMSQL_CUSTOMER c
WHERE c.C_YTD_PAYMENT >= 1000000
ORDER BY c.C_YTD_PAYMENT DESC ;
;
0 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT], [T_WIN_FUN_RANK()], [T_WIN_FUN_RANK()], [T_WIN_FUN_RANK()]), filter(nil),
win_expr(T_WIN_FUN_RANK()), partition_by(nil), order_by([C.C_YTD_PAYMENT, DESC]), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED FOLLOWING)1 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT], [T_WIN_FUN_RANK()], [T_WIN_FUN_RANK()]), filter(nil), sort_keys([C.C_YTD_PAYMENT, DESC])
2 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT], [T_WIN_FUN_RANK()], [T_WIN_FUN_RANK()]), filter(nil),
win_expr(T_WIN_FUN_RANK()), partition_by([C.C_W_ID]), order_by([C.C_YTD_PAYMENT, DESC]), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED FOLLOWING)3 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT], [T_WIN_FUN_RANK()]), filter(nil), sort_keys([C.C_W_ID, ASC], [C.C_YTD_PAYMENT, DESC]), prefix_pos(1)
4 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT], [T_WIN_FUN_RANK()]), filter(nil),
win_expr(T_WIN_FUN_RANK()), partition_by([C.C_W_ID], [C.C_D_ID]), order_by([C.C_YTD_PAYMENT, DESC]), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED FOLLOWING)5 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT]), filter(nil), sort_keys([C.C_W_ID, ASC], [C.C_D_ID, ASC], [C.C_YTD_PAYMENT, DESC]), prefix_pos(2)
6 - output([C.C_YTD_PAYMENT], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST]), filter([C.C_YTD_PAYMENT >= 1000000]),
access([C.C_YTD_PAYMENT], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST]), partitions(p0),
is_index_back=false, filter_before_indexback[false],
range_key([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID]), range(MIN,MIN,MIN ; MAX,MAX,MAX)always true执行结果如下图：
说明：
执行的顺序，首先算子 6 是针对表的扫描，先执行过滤条件（filter）。
算子 5 是第一次排序，排序列是分区列加上排序列（sort_keys([C.C_W_ID, ASC], [C.C_D_ID, ASC], [C.C_YTD_PAYMENT, DESC]))。
算子 4 是第一个窗口函数，分区列是 partition_by([C.C_W_ID], [C.C_D_ID]) , 排序列是 order_by([C.C_YTD_PAYMENT, DESC])。
算子 3 是一个优化，利用了第一个窗口函数的结果继续进行排序。
算子 1 在算子 2 结果集基础上进一步排序。
上面示例 3 个分析函数使用的窗口函数算子都是 T_WIN_FUN_RANK，只是分区列不同所以还是有三次排序。如果分区列和排序列一样的话，是可以规避多次排序的。如下面示例。
EXPLAIN extended_noaddr
SELECT * FROM (
SELECT c_w_id, c_d_id, c_id, c.C_LAST ,c.C_FIRST , C_YTD_PAYMENT
,rank() OVER (PARTITION BY c_w_id,c_d_id ORDER BY C_YTD_PAYMENT) ytd_rank
,first_value(C_YTD_PAYMENT) OVER (PARTITION BY c_w_id,c_d_id ORDER BY C_YTD_PAYMENT) first_ytd-- ,last_value(C_YTD_PAYMENT) OVER (PARTITION BY C_W_ID,c_d_id ORDER BY C_YTD_PAYMENT ) last_ytd
,last_value(C_YTD_PAYMENT) OVER (PARTITION BY C_W_ID,c_d_id ORDER BY C_YTD_PAYMENT rows between unbounded preceding and unbounded following) last_ytd_all
FROM BMSQL_CUSTOMER c
WHERE c.C_YTD_PAYMENT >= 1000000) t
WHERE t.c_w_id = 23
;
0 - output([T.C_W_ID], [T.C_D_ID], [T.C_ID], [T.C_LAST], [T.C_FIRST], [T.C_YTD_PAYMENT], [T.YTD_RANK], [T.FIRST_YTD], [T.LAST_YTD_ALL]), filter([T.C_D_ID = 10]),
access([T.C_W_ID], [T.C_D_ID], [T.C_ID], [T.C_LAST], [T.C_FIRST], [T.C_YTD_PAYMENT], [T.YTD_RANK], [T.FIRST_YTD], [T.LAST_YTD_ALL])1 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT], [T_WIN_FUN_RANK()], [T_WIN_FUN_NTH_VALUE(C.C_YTD_PAYMENT,1)], [T_WIN_FUN_NTH_VALUE(C.C_YTD_PAYMENT,1)]), filter(nil),
win_expr(T_WIN_FUN_RANK()), partition_by([C.C_W_ID]), order_by([C.C_YTD_PAYMENT, ASC]), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED FOLLOWING)
win_expr(T_WIN_FUN_NTH_VALUE(C.C_YTD_PAYMENT,1)), partition_by([C.C_W_ID]), order_by([C.C_YTD_PAYMENT, ASC]), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(CURRENT ROW)
win_expr(T_WIN_FUN_NTH_VALUE(C.C_YTD_PAYMENT,1)), partition_by([C.C_W_ID]), order_by([C.C_YTD_PAYMENT, ASC]), window_type(ROWS), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED FOLLOWING)2 - output([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST], [C.C_YTD_PAYMENT]), filter(nil), sort_keys([C.C_YTD_PAYMENT, ASC])
3 - output([C.C_YTD_PAYMENT], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST]), filter([C.C_YTD_PAYMENT >= 1000000]),
access([C.C_YTD_PAYMENT], [C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID], [C.C_LAST], [C.C_FIRST]), partitions(p0),
is_index_back=false, filter_before_indexback[false],
range_key([C.C_W_ID], [C.C_D_ID], [C.C_ID]), range(23,MIN,MIN ; 23,MAX,MAX),
range_cond([C.C_W_ID = 23])
说明：
这里 where 条件有两个（t.c_w_id = 23 AND t.c_d_id = 10），但实际条件下推到子查询里只有 t.c_w_id=23 。 这是因为子查询使用的分析函数里的分区列只包含列t.c_w_id 。看算子 3 的 range_cond 和算子 1的 win_expr 。 最后一部的 filter 才是条件 t.c_d_id = 10。
算子 2 的 sort_keys([C.C_YTD_PAYMENT, ASC]) 只包含了列 c.c_ytd_payment 这是因为算子 3 返回的数据在列 c_w_id 上已经是有序的。
算子 1 的一共用了 3 个窗口函数表达式（win_expr），分别是：T_WIN_FUN_RANK()、T_WIN_FUN_NTH_VALUE(C.C_YTD_PAYMENT,1)、T_WIN_FUN_NTH_VALUE(C.C_YTD_PAYMENT,1)，它们的 order_by 条件都是一样的，只是窗口的下限不一样，可以共用一个 SORT 操作。
从这个例子还看出，默认的窗口范围是 upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(CURRENT ROW) 。被注释掉的 last_value 使用默认的窗口范围，只会返回当前行值。
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