话说 查询“ select cname, comp from test1, test2 where test1.id=test2.id; ” 发送到服务器端, 走查询分支 exec_simple_query ,先调用 start_xact_command 初始化了事务管理相关对象和资源,接着调用 pg_parse_query ,通过 Lex 和 Yacc 对传入 SQL 语句进行词法语法解析,生成解析树。下来调用 GetTransactionSnapshot 方法做内存快照,然后调用 pg_analyze_and_rewrite 方法,进行语义分析把 parsetree 转换成 querytree ,然后对该 querytree 进行重写。接着调用 pg_plan_queries 方法,根据 querytree 做查询 规划,生成查询计划树 plantree 。
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下面是对 querytree 进行优化并生成 plantree 的调用序列图。
Postgres 服务进程简查之查询规划调用序列图
上图红色方框中显示了 pg_plan_queries 方法对 querytree 做查询 规划,生成查询计划树 plantree 的方法调用过程,大致上处理步骤是提升子连接和子查询、生成最优查询路径、生成执行计划。
在 subquery_planner 方法里都有方法 pull_up_sublinks 提升子连接,调用方法 pull_up_subqueries 提升子查询,目的是尽量合并父查询和子查询中的 WHERE 子句里的条件,尽量在做最耗费时间的表连接操作之前,先用约束条件把涉及到的元组数目缩到最小。接着处理表达式等,都是和前面同样的目的。
还有其中的方法 inline_set_returning_functions 内联返回函数、方法 preprocess_rowmarks 预处理行标记、方法 expand_inherited_tables 扩展集成表、方法 preprocess_expression 预处理表达式、方法 reduce_outer_joins 尽量减少外连接。
接着调用方法 grouping_planner 做规划处理,规划处理主要是生成路径,路径就是告诉执行器如何取到要操作的元组,这些元组可以来自一个表,也可以来自多个表,对于多个表,是按两两逐个连接完成,即 转化成多个两表连接查询 。举个例子,如一个查询涉及三个表 A 、 B 、 C 的连接,处理时可以先 A 、 B 连接生成结果 D ,再 D 、 C 连接得到目标结果集。这样连接的顺序就有多种,就产生了多个路径。方法 query_planner 生成了这些路径。然后评估代价,找出最优路径,把和最优路径对应的执行计划树 plantree 返回。 Pg 里面的代价估算采用基于成本的代价估算,本节后面会简单讨论一下这个估算方法。
这个过程涉及连接算法( Hash Join 、 Nested Loop 、 Merge Join )、扫描算法( Seq Scan 、 Index Scan 、 Bitmap Scan )、分组算法( HashAggregate 、 GroupAggregate )、排序算法等算法的选择。
这部分内容涉及到结构和处理及代码量比上节只多不少,在这就不列举了,有兴趣的根据方法调用流程图看源码吧,下面给出处理完的结果 plantree 结构图。
例子里查询语句对应的 plantree 结构图
把这个例子再重复一下:
create table test1 (ID numeric(10), cname varchar(30));
create table test2 (ID numeric(10), comp varchar(30));
select cname,comp from test1,test2 where test1.id=test2.id;
上面的图《例子里查询语句对应的 plantree 结构图》就是 SQL 语句“ select cname,comp from test1,test2 where test1.id=test2.id ”在 pg 里产生的 plantree 。
pg 输出的 querytree 如下:
2011-11-23 06:57:39 HKT LOG: plan:
2011-11-23 06:57:39 HKT DETAIL: {PLANNEDSTMT
:commandType 1
:hasReturning false
:hasModifyingCTE false
:canSetTag true
:transientPlan false
:planTree
{HASHJOIN
:startup_cost 24.63
:total_cost 116.69
:plan_rows 2113
:plan_width 156
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65001
:varattno 2
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 2
:location 7
}
:resno 1
:resname cname
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 16394
:resorigcol 2
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65000
:varattno 1
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 2
:location 13
}
:resno 2
:resname comp
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 16397
:resorigcol 2
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree
{SEQSCAN
:startup_cost 0.00
:total_cost 16.50
:plan_rows 650
:plan_width 94
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 1
:varattno 1
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 1
:location -1
}
:resno 1
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 1
:varattno 2
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 2
:location -1
}
:resno 2
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree <>
:righttree <>
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:scanrelid 1
}
:righttree
{HASH
:startup_cost 16.50
:total_cost 16.50
:plan_rows 650
:plan_width 94
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65001
:varattno 1
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 2
:location -1
}
:resno 1
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65001
:varattno 2
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 1
:location -1
}
:resno 2
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree
{SEQSCAN
:startup_cost 0.00
:total_cost 16.50
:plan_rows 650
:plan_width 94
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 2
:varattno 2
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 2
:location 13
}
:resno 1
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 2
:varattno 1
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 1
:location 50
}
:resno 2
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree <>
:righttree <>
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:scanrelid 2
}
:righttree <>
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:skewTable 16394
:skewColumn 1
:skewInherit false
:skewColType 1700
:skewColTypmod 655364
}
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:jointype 0
:joinqual <>
:hashclauses (
{OPEXPR
:opno 1752
:opfuncid 1718
:opresulttype 16
:opretset false
:opcollid 0
:inputcollid 0
:args (
{VAR
:varno 65001
:varattno 1
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 1
:location 41
}
{VAR
:varno 65000
:varattno 2
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 1
:location 50
}
)
:location -1
}
)
}
:rtable (
{RTE
:alias <>
:eref
{ALIAS
:aliasname test1
:colnames ("id" "cname")
}
:rtekind 0
:relid 16394
:relkind r
:inh false
:inFromCl true
:requiredPerms 2
:checkAsUser 0
:selectedCols (b 9 10)
:modifiedCols (b)
}
{RTE
:alias <>
:eref
{ALIAS
:aliasname test2
:colnames ("id" "comp")
}
:rtekind 0
:relid 16397
:relkind r
:inh false
:inFromCl true
:requiredPerms 2
:checkAsUser 0
:selectedCols (b 9 10)
:modifiedCols (b)
}
)
:resultRelations <>
:utilityStmt <>
:intoClause <>
:subplans <>
:rewindPlanIDs (b)
:rowMarks <>
:relationOids (o 16394 16397)
:invalItems <>
:nParamExec 0
}
2
规划器为每个 SQL 的不同执行计划进行基于成本的代价估算, 查询的总代价包括读取数据的 IO 代价加上各种操作的代价之和, IO 代价包括顺序读取数据或索引页( seq_scan_cost )和随机读取数据页( random_scan_cost )的代价,操作代价包括处理表元组( cpu_tuple_cost )、处理比较操作( cpu_operator_cost )和处理索引元组( cpu_index_tuple_cost ),因此,如果在一个表上做全表顺序扫描并执行过滤,其代价是:
Cost = seq_scan_cost*relpages + cpu_tuple_cost*reltuples + cpu_operator_cost*reltuples
其中 relpages 、 reltuples 是系统表 pg_class 里的字段, seq_scan_cost 、 cpu_tuple_cost 、 cpu_operator_cost 是影响成本计算的参数,这些参数包括 cpu_index_tuple_cost (0.005) 、 cpu_operator_cost (0.0025) 、 cpu_tuple_cost (0.01) 、 random_page_cost (4.0) 、 seq_page_cost (1.0) , 参数后面括号里的是默认值,这些参数值可以根据情况改变。 传统上,它们以抓取顺序页的成本作为基准单位,也就是将 seq_page_cost 设为 1.0 ,同时其它参数是对照它来设置的。
就到这儿吧。
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