在使用PolarDB-X 1.0的过程中，可能出现性能不符合预期的慢SQL。SQL调优的过程，就是通过分析SQL的执行计划、各阶段运行时长等信息，找出导致SQL执行慢的原因，继而解决问题。

基本原理

PolarDB-X 1.0是一个支持计算存储分离架构的数据库产品。当一条查询SQL发往PolarDB-X 1.0节点时（此SQL也称为逻辑SQL），PolarDB-X 1.0会将其分成可下推的、和不可下推的两部分，可下推的部分也被称为物理SQL。

PolarDB-X架构

原则上，PolarDB-X 1.0会：

  • 尽可能将用户SQL下推到MySQL上执行。
  • 对于无法下推的部分算子，选择最优的方式来执行。

下推和执行计划

EXPLAIN指令将会打印SQL的执行计划，只要在SQL最前面加上EXPLAIN即可。下面通过几个例子来展示PolarDB-X 1.0的执行方式。

示例一：

> explain select c_custkey, c_name, c_address from customer where c_custkey = 42;

LogicalView(tables="customer_2", sql="SELECT `c_custkey`, `c_name`, `c_address` FROM `customer` AS `customer` WHERE (`c_custkey` = ?)")

对于带有主键条件的查询来说，PolarDB-X 1.0只要将SQL直接下发到主键对应的分片上即可。因此，执行计划中只有一个LogicalView算子。

LogicalView算子代表下推到存储层MySQL执行的查询，请参见执行计划和基本算子。

示例二：

> explain select c_nationkey, count(*) from customer group by c_nationkey;

HashAgg(group="c_nationkey", count(*)="SUM(count(*))")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="customer_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT `c_nationkey`, COUNT(*) AS `count(*)` FROM `customer` AS `customer` GROUP BY `c_nationkey`")

上述查询会统计：各个国家的客户数量分别有多少？考虑到分库分表，可以将它分成两个阶段来进行：

  1. 在各个分表上进行COUNT(*)统计（这一步可被下推到MySQL上执行）。
  2. 结果汇总，将COUNT(*)的结果执行SUM()，得到最终的结果（这一步需要PolarDB-X 1.0节点来完成）。

其中：

  • LogicalView表示下发到各个分片的SQL按nation分组进行 COUNT(*)统计。
  • Gather表示收集各个分片的结果。
  • HashAgg是聚合（Aggregate）的一种实现方式，以c_nationkey作为分组键将 COUNT(*)的结果求SUM()。

更多的例子，详情请参见执行计划和基本算子。