PostgreSQL逻辑优化——整体架构

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了PostgreSQL逻辑优化——整体架构前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

小编说:Postgresql作为一个优秀的数据库产品,其本身有着非常多值得学习和研究的地方。《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》则是一本难得的专门介绍和研究PostgreSQL查询引擎的专著。
本文选自《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》。

一棵完成transform和rewrite操作的查询树是否是一棵最优的查询树?如果不是,那么又该如何对该查询树进行优化?而优化所使用的策略正是本节要讨论的重点内容,而且优化部分也是整个查询引擎的难点。
链接(SubLink)如何优化?子查询(SubQuery)又如何处理?对表达式(Expression)如何进行优化?如何寻找最优的查询计划(Cheapest Plan)?哪些因素会影响JOIN策略(Join Strategies)的选择,而这些策略又是什么?查询代价(Cost)又是如何估算的?何时需对查询计划进行物化(Plan Materialization)处理等一系列的问题。
查询计划的优化过程中,对不同的语句类型有着不同的处理策略:
(1)对工具类语句(例如,DML、DDL语句),不进行更进一步的优化处理。
(2)当语句为非工具语句时,Postgresql使用pg_plan_queries对语句进行优化。
与前面一样,Postresql也提供定制化优化引擎接口,我们可以使用自定义优化器planner_hook,或者使用标准化优化器standard_planner。
Pg_plan_queries的函数原型如下所示。

逻辑优化——整体架构介绍
在未使用第三方提供的优化器时,Postgresql将planner函数作为优化的入口函数,并由函数subquery_planner来完成具体的优化操作。从下图中的Call Stack我们可以看出planner与subquery_planner之间的调用关系。

函数查询树作为输入参数,并以优化后语句作为返回值。
在standard_planner中,首先处理“DECLARE CURSOR stmt”形式的语句,即游标语句,并设置tuple_fraction值。那么tuple_fraction又是什么呢?
tuple_fraction描述我们期望获取的元组的比例,0代表我们需要获取所有的元组;当tuple_faction Î(0,1)时,表明我们需要从满足条件的元组中取出tuple_faction这么多比例的元组;当tuple_factionÎ [1,+¥ )时,表明我们将按照所指定的元组数进行检索,例如,LIMIT语句中所指定的元组数。
完成对tuple_faction的设置后,进入后续优化流程,subquery_planner的函数原型如下所示。

这里也许读者会迷惑,为什么是subquery_planner呢?从名字上看该函数像是用来处理子查询,那么为什么用来作为整个查询语句优化的入口呢(Primary Entry Point)?
查询语句作为查询语句的一部分,很大程度上与父查询具有相似的结构,同时两者在处理方式和方法上也存在着一定的相似性:子查询的处理流程可以在对其父查询的过程中使用。例如,本例中的子查询语句SELECT sno FROM student WHERE student.classno = sub.classno,其处理方式与整个查询语句一样。因此,使用subquery_planner作为我们查询优化的入口,虽然从函数名上来看其似乎是用于子查询语句的处理。
由gram.y中给出的SelectStmt的定义可以看出,其中包括了诸如WINDOWS、HAVING、ORDER BY、GROUP BY等子句。那么subquery_planner函数似乎也应该有相应于这些语句的优化处理。就这点而言,subquery_planner与原始语法树到查询树的转换所采取的处理方式相似。根据上述分析,我们可给出如下所示的subquery_planner的函数原型。

按照上述给出的原型,只要完成假定的process_xxx函数,就可以实现对查询语法树的优化工作。是不是觉得很简单?当然不是,原理很简单,但是理论与实际还有一定的距离。例如,如何处理查询中大量出现的子链接?如何对d算子执行“下推”?如何选择索引?如何选择JOIN策略?这些都需要我们仔细处理。
Postgresql给出的subquery_planner如下所示。


由Postgresql给出的实现可以看出,核心处理思想与我们讨论的相一致:依据类型对查询语句进行分类处理。
这里需要读者注意的一点就是查询计划的生成部分,Postgresql查询计划的生成也归入subquery_planner中,但为了方便问题的讨论,我们并未将查询计划的生成部分在subquery_planner中给出。我们将查询优化的主要步骤总结如下:
处理CTE表达式,ss_process_ctes;
上提子链接,pull_up_sublinks;
FROM子句中的内联函数,集合操作,RETURN及函数处理,inline_set_returning_ functions;
上提子查询,pull_up_subqueries;
UNION ALL语句处理,flatten_simple_union_all;
处理 FOR UPDATE(row lock)情况,preprocess_rowmarks;
继承表的处理,expand_inherited_tables;
处理目标列(target list),preprocess_expression;
处理withCheckOptions,preprocess_expression;
处理 RETURN表达式,preprocess_expression;
处理条件语句-qual,preprocess_qual_conditions;
处理HAVING子句,preprocess_qual_conditions;
处理WINDOW子句,preprocess_qual_conditions;
处理LIMIT OFF子句,preprocess_qual_conditions;
WHERE和HAVING子句中的条件合并,如果存在能合并的HAVING子句则将其合并到WHERE条件中,否则保留在HAVING子句中;
消除外连接(Outer Join)中的冗余部分,reduce_outer_joins;
生成查询计划,grouping_planner。

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