MogDB Query 执行流程 ​

本文出处：https://www.modb.pro/db/31227

简介 ​

SQL 引擎从接受 SQL 语句到执行 SQL 语句需要经历的步骤如图 1 和说明 1 所示。其中，红色字体部分为 DBA 可以介入实施调优的环节。

图 1 SQL 引擎执行查询类 SQL 语句的流程

说明 1 SQL 引擎执行查询类 SQL 语句的步骤说明

1、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）。

2、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。

3、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。

4、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，请参见调优手段之统计信息和调优手段之 GUC 参数。

5、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。详见调优手段之底层存储。

调优手段之统计信息 ​

MogDB 优化器是典型的基于代价的优化（Cost-Based Optimization，简称 CBO）。在这种优化器模型下，数据库根据表的元组数、字段宽度、NULL 记录比率、distinct 值、MCV 值、HB 值等表的特征值，以及一定的代价计算模型，计算出每一个执行步骤的不同执行方式的输出元组数和执行代价（cost），进而选出整体执行代价最小/首元组返回代价最小的执行方式进行执行。这些特征值就是统计信息。从上面的描述可以看出统计信息是查询优化的核心输入，准确的统计信息将帮助规划器选择最合适的查询规划，一般来说我们通过 analyze 语法收集整个表或者表的若干个字段的统计信息，周期性地运行 ANALYZE，或者在对表的大部分内容做了更改之后马上运行它是个好习惯。

调优手段之 GUC 参数 ​

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，MogDB 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。

调优手段之底层存储 ​

MogDB 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。

调优手段之 SQL 重写 ​

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。