如何查询执行计划,有哪些基本算子_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)-阿里云帮助中心

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通常SQL调优的过程离不开以下两个步骤：

分析问题，例如通过EXPLAIN命令查看执行计划，您也可以通过EXPLAIN ANALYZE查看实际执行情况来分析问题。（参见查询执行器介绍章节）。
通过Hint控制优化器行为，修改执行计划。

执行计划与`EXPLAIN`命令

下述案例介绍如何通过EXPLAIN命令获取查询的执行计划。

EXPLAIN语法如下：

EXPLAIN <SQL Statement>
EXPLAIN <Hint> <SQL Statement>

说明 Hint需放在EXPLAIN之后。

本文中的示例均基于以下表结构：

CREATE TABLE `sbtest1` (
  `id`  INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
  `k`   INT(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0',
  `c`   CHAR(120)        NOT NULL DEFAULT '',
  `pad` CHAR(60)         NOT NULL DEFAULT '',
  KEY `xid` (`id`),
  KEY `k_1` (`k`)
) dbpartition BY HASH (`id`) tbpartition BY HASH (`id`) tbpartitions 4

执行以下EXPLAIN命令，PolarDB-X 1.0将返回对应的执行计划。

explain select a.k, count(*) cnt from sbtest1 a, sbtest1 b where a.id = b.k and a.id > 1000 group by k having cnt > 1300 order by cnt limit 5, 10;
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                                                      |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| MemSort(sort="cnt ASC", offset=?2, fetch=?3)                                                                                                      |
|   Filter(condition="cnt > ?1")                                                                                                                    |
|     HashAgg(group="k", cnt="COUNT()")                                                                                                           |
|       BKAJoin(id="id", k="k", c="c", pad="pad", id0="id0", k0="k0", c0="c0", pad0="pad0", condition="id = k", type="inner")                       |
|         MergeSort(sort="k ASC")                                                                                                                   |
|           LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?) ORDER BY `k`")        |
|         Gather(concurrent=true)                                                                                                                 |
|           LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE ((`k` > ?) AND (`k` IN ('?')))") |
| HitCache:false                                                                                                                                    |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
9 rows in set (0.01 sec)

除执行计划外，EXPLAIN结果中还会有一些额外信息，上面的例子中仅有一项HitCache（是否命中Plan Cache缓存），详细原理参见执行计划管理。

算子介绍

PolarDB-X 1.0中支持以下算子。


含义	物理算子
下发查询	`LogicalView`，`LogicalModifyView`，`PhyTableOperation`
连接（Join）	`BKAJoin`，`NLJoin`，`HashJoin`，`SortMergeJoin`，`HashSemiJoin`，`SortMergeSemiJoin`，`MaterializedSemiJoin`
排序	`MemSort`，`TopN`
聚合（Group By）	`HashAgg`，`SortAgg`
数据交换	`Gather`，`MergeSort`
其它	`Project`，`Filter`, `Limit`，`Union`，`Window`

以下介绍部分算子的含义和实现，剩余的部分在后面的章节中介绍。

`LogicalView`

LogicalView是从存储层MySQL数据源拉取数据的算子，类似于其他数据库中的TableScan或IndexScan，但支持更多的下推。LogicalView中包含下推的SQL语句和数据源信息，更像一个视图。其中下推的SQL可能包含多种算子，如Project、Filter、聚合、排序、Join和子查询等。下述示例为您展示EXPLAIN中LogicalView的输出信息及其含义：

> explain select * From sbtest1 where id > 1000;

Gather(concurrent=true)
   LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)")

LogicalView的信息由三部分构成：

tables：存储层MySQL对应的表名，以英文句号（.）分割，英文句号（.）之前是分库对应的编号，之后是表名及其编号，如[000-127]表示表名编号从000到127的所有表。
shardCount：需访问的分表总数，该示例会访问从000到127共计128张分表。
sql：下发至存储层MySQL的SQL模版，PolarDB-X 1.0在执行时会将表名替换为物理表名，参数化的常量问号（?）替换成实际参数，详情请参见执行计划管理。

`Gather`

Gather将多份数据合并成同份数据。上面的例子中，Gather将各个分表上查询到的数据合并成一份。

在不使用并行查询时，Gather通常出现在LogicalView上方，表示收集合并各个分表的数据。如果并行查询开启，Gather可能被上拉到执行计划中更高的地方，这时候Gather表示将各个Worker的计算结果收集合并。

Gather中的concurrent表示是否并发执行子算子，默认为true，表示并发拉取数据。开启并行查询时，上拉的Gather属性有所变化，显示为parallel=true。

`MergeSort`

MergeSort即归并排序算子，表示将有序的数据流进行归并排序，合并成一个有序的数据流。例如：

> explain select * from sbtest1 where id > 1000 order by id limit 5,10;

MergeSort(sort="id ASC", offset=?1, fetch=?2)
  LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?) ORDER BY `id` LIMIT (? + ?)")

MergeSort算子包含三部分内容：

sort：表示排序字段以及排列顺序，id ASC表示按照ID字段递增排序，DESC表示递减排序。
offset：表示获取结果集时的偏移量，例子中被参数化了，实际值为5。
fetch：表示最多返回的数据行数。与offset类似，同样是参数化的表示，实际对应的值为10。

`Project`

Project表示投影操作，即从输入数据中选择部分列输出，或者对某些列进行转换（通过函数或者表达式计算）后输出，当然也可以包含常量。

> explain select '你好, DRDS', 1 / 2, CURTIME();

Project(你好, DRDS="_UTF-16'你好, DRDS'", 1 / 2="1 / 2", CURTIME()="CURTIME()")

Project的计划中包括每列的列名及其对应的列、值、函数或者表达式。

`Filter`

Filter表示过滤操作，其中包含一些过滤条件。该算子对输入数据进行过滤，若满足条件，则输出，否则丢弃。如下是一个较复杂的例子，包含了以上介绍的大部分算子。

> explain select k, avg(id) avg_id from sbtest1 where id > 1000 group by k having avg_id > 1300;

Filter(condition="avg_id > ?1")
  Project(k="k", avg_id="sum_pushed_sum / sum_pushed_count")
    SortAgg(group="k", sum_pushed_sum="SUM(pushed_sum)", sum_pushed_count="SUM(pushed_count)")
      MergeSort(sort="k ASC")
        LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT `k`, SUM(`id`) AS `pushed_sum`, COUNT(`id`) AS `pushed_count` FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?) GROUP BY `k` ORDER BY `k`")

WHERE id > 1000中的条件没有对应的Filter算子，是因为这个算子最终被下推到了LogicalView中，可以在LogicalView的SQL中看到WHERE (id > ?) 。

`Union All与Union Distinct`

顾名思义，Union All对应UNIONALL，Union Distinct对应UNIONDISTINCT。该算子通常有2个或更多个输入，表示将多个输入的数据合并在一起。例如：

> explain select * From sbtest1 where id > 1000 union distinct select * From sbtest1 where id < 200;

UnionDistinct(concurrent=true)
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` < ?)")

`LogicalModifyView`

如上文介绍，LogicalView表示从底层数据源获取数据的算子，与之对应的，LogicalModifyView表示对底层数据源的修改算子，其中也会记录一个SQL语句，该SQL可能是INSERT、UPDATE或者DELETE。

> explain update sbtest1 set c='Hello, DRDS' where id > 1000;

LogicalModifyView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="UPDATE `sbtest1` SET `c` = ? WHERE (`id` > ?)"

> explain delete from sbtest1 where id > 1000;

LogicalModifyView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="DELETE FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)")

LogicalModifyView查询计划的内容与LogicalView类似，包括下发的物理分表，分表数以及SQL模版。同样，由于开启了执行计划缓存，对SQL做了参数化处理，SQL模版中的常量会用?替换。

`PhyTableOperation`

PhyTableOperation表示对某个物理分表直接执行一个操作。

说明通常情况下，该算子仅用于INSERT语句。但当路由分发分到一个分片时，该算子也会出现在SELECT语句中。

> explain insert into sbtest1 values(1, 1, '1', '1'),(2, 2, '2', '2');

PhyTableOperation(tables="SYSBENCH_CORONADB_1526954857179TGMMSYSBENCH_CORONADB_VGOC_0000_RDS.[sbtest1_001]", sql="INSERT INTO ? (`id`, `k`, `c`, `pad`) VALUES(?, ?, ?, ?)", params="`sbtest1_001`,1,1,1,1")
PhyTableOperation(tables="SYSBENCH_CORONADB_1526954857179TGMMSYSBENCH_CORONADB_VGOC_0000_RDS.[sbtest1_002]", sql="INSERT INTO ? (`id`, `k`, `c`, `pad`) VALUES(?, ?, ?, ?)", params="`sbtest1_002`,2,2,2,2")

示例中，INSERT插入两行数据，每行数据对应一个PhyTableOperation算子。PhyTableOperation算子的内容包括三部分：

tables：物理表名，仅有唯一一个物理表名。
sql：SQL模版，该SQL模版中表名和常量均被参数化，用?替换，对应的参数在随后的params中给出。
params：SQL模版对应的参数，包括表名和常量。

背景信息

执行计划与EXPLAIN命令

算子介绍

LogicalView

Gather

MergeSort

Project

Filter

Union All与Union Distinct

LogicalModifyView

PhyTableOperation