图1 SQL引擎执行查询类SQL语句的流程
表1 SQL引擎执行查询类SQL语句的步骤说明
步骤 |
说明 |
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语法&词法解析 |
按照约定的SQL语句规则,把输入的SQL语句从字符串转化为格式化结构(Stmt)。 |
语义解析 |
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 |
查询重写 |
根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 |
查询优化 |
根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式,也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化(执行计划)的影响 |
查询执行 |
根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性,将影响查询执行效率。 |
查询优化的主要目的是为查询语句选择高效的执行方式。如下SQL语句:
select count(1)
from customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk);
在执行customer inner join store_sales的时候,GaussDB支持Nested Loop、Merge Join和Hash Join三种不同的Join方式。优化器会根据表customer和表store_sales的统计信息估算结果集的大小以及每种join方式的执行代价,然后对比选出执行代价最小的执行计划。
正如前面所说,执行代价计算都是基于一定的模型和统计信息进行估算,当因为某些原因代价估算不能反映真实的cost的时候,我们就需要通过guc参数设置的方式让执行计划倾向更优规划。
GaussDB的表支持行存表、列存表,底层存储方式的选择严格依赖于客户的具体业务场景。一般来说计算型业务查询场景(以关联、聚合操作为主)建议使用列存表;点查询、大批量UPDATE/DELETE业务场景适合行存表。
对于每种存储方式还有对应的存储层优化手段,这部分会在后续的调优章节深入介绍。
除了上述干预SQL引擎所生成执行计划的执行性能外,根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践发现,有些场景下,在保证客户业务SQL逻辑的前提下,通过一定规则由DBA重写SQL语句,可以大幅度的提升SQL语句的性能。
这种调优场景对DBA的要求比较高,需要对客户业务有足够的了解,同时也需要扎实的SQL语句基本功,后续会介绍几个常见的SQL改写场景。
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