PostgreSQL服务过程中的那些事二：Pg服务进程处理简单查询五：规
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话说查询“selectcname,comp from test1,test2 where test1.id=test2.id;” 发送到服务器端，走查询分支exec_simple_query，先调用start_xact_command初始化了事务管理相关对象和资源，接着调用pg_parse_query，通过Lex和Yacc对传入SQL语句进行词法语法解析，生成解析树。下来调用GetTransactionSnapshot方法做内存快照，然后调用pg_analyze_and_rewrite方法，进行语义分析把parsetree转换成querytree，然后对该querytree进行重写。接着调用pg_plan_queries方法，根据querytree做查询规划，生成查询计划树plantree。
1 下面是对querytree进行优化并生成plantree的调用序列图。
Postgres服务进程简查之查询规划调用序列图
上图红色方框中显示了pg_plan_queries方法对querytree做查询规划，生成查询计划树plantree的方法调用过程，大致上处理步骤是提升子连接和子查询、生成最优查询路径、生成执行计划。 在subquery_planner方法里都有方法pull_up_sublinks提升子连接，调用方法pull_up_subqueries提升子查询，目的是尽量合并父查询和子查询中的WHERE子句里的条件，尽量在做最耗费时间的表连接操作之前，先用约束条件把涉及到的元组数目缩到最小。接着处理表达式等，都是和前面同样的目的。 还有其中的方法inline_set_returning_functions内联返回函数、方法preprocess_rowmarks预处理行标记、方法expand_inherited_tables扩展集成表、方法preprocess_expression预处理表达式、方法reduce_outer_joins尽量减少外连接。 接着调用方法grouping_planner做规划处理，规划处理主要是生成路径，路径就是告诉执行器如何取到要操作的元组，这些元组可以来自一个表，也可以来自多个表，对于多个表，是按两两逐个连接完成，即转化成多个两表连接查询。举个例子，如一个查询涉及三个表A、B、C的连接，处理时可以先A、B连接生成结果D，再D、C连接得到目标结果集。这样连接的顺序就有多种，就产生了多个路径。方法query_planner生成了这些路径。然后评估代价，找出最优路径，把和最优路径对应的执行计划树plantree返回。Pg里面的代价估算采用基于成本的代价估算，本节后面会简单讨论一下这个估算方法。 这个过程涉及连接算法（Hash Join、Nested Loop、Merge Join）、扫描算法（Seq Scan、Index Scan、Bitmap Scan）、分组算法（HashAggregate、GroupAggregate）、排序算法等算法的选择。 这部分内容涉及到结构和处理及代码量比上节只多不少，在这就不列举了，有兴趣的根据方法调用流程图看源码吧，下面给出处理完的结果plantree结构图。
例子里查询语句对应的plantree结构图 把这个例子再重复一下： create table test1 (ID numeric(10),cnamevarchar(30)); create table test2 (ID numeric(10),compvarchar(30)); select cname,test2 wheretest1.id=test2.id; 上面的图《例子里查询语句对应的plantree结构图》就是SQL语句“select cname,test2 where test1.id=test2.id”在pg里产生的plantree。 pg输出的querytree如下：
2011-11-23 06:57:39 HKT LOG: plan: 2011-11-23 06:57:39 HKT DETAIL: {PLANNEDSTMT :commandType 1 :hasReturning false :hasModifyingCTE false :canSetTag true :transientPlan false :planTree {HASHJOIN :startup_cost 24.63 :total_cost 116.69 :plan_rows 2113 :plan_width 156 :targetlist ( {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 65001 :varattno 2 :vartype 1043 :vartypmod 34 :varcollid 100 :varlevelsup 0 :varnoold 1 :varoattno 2 :location 7 } :resno 1 :resname cname :ressortgroupref 0 :resorigtbl 16394 :resorigcol 2 :resjunk false } {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 65000 :varattno 1 :vartype 1043 :vartypmod 34 :varcollid 100 :varlevelsup 0 :varnoold 2 :varoattno 2 :location 13 } :resno 2 :resname comp :ressortgroupref 0 :resorigtbl 16397 :resorigcol 2 :resjunk false } ) :qual <> :lefttree {SEQSCAN :startup_cost 0.00 :total_cost 16.50 :plan_rows 650 :plan_width 94 :targetlist ( {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 1 :varattno 1 :vartype 1700 :vartypmod 655364 :varcollid 0 :varlevelsup 0 :varnoold 1 :varoattno 1 :location -1 } :resno 1 :resname <> :ressortgroupref 0 :resorigtbl 0 :resorigcol 0 :resjunk false } {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 1 :varattno 2 :vartype 1043 :vartypmod 34 :varcollid 100 :varlevelsup 0 :varnoold 1 :varoattno 2 :location -1 } :resno 2 :resname <> :ressortgroupref 0 :resorigtbl 0 :resorigcol 0 :resjunk false } ) :qual <> :lefttree <> :righttree <> :initPlan <> :extParam (b) :allParam (b) :scanrelid 1 } :righttree {HASH :startup_cost 16.50 :total_cost 16.50 :plan_rows 650 :plan_width 94 :targetlist ( {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 65001 :varattno 1 :vartype 1043 :vartypmod 34 :varcollid 100 :varlevelsup 0 :varnoold 2 :varoattno 2 :location -1 } :resno 1 :resname <> :ressortgroupref 0 :resorigtbl 0 :resorigcol 0 :resjunk false } {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 65001 :varattno 2 :vartype 1700 :vartypmod 655364 :varcollid 0 :varlevelsup 0 :varnoold 2 :varoattno 1 :location -1 } :resno 2 :resname <> :ressortgroupref 0 :resorigtbl 0 :resorigcol 0 :resjunk false } ) :qual <> :lefttree {SEQSCAN :startup_cost 0.00 :total_cost 16.50 :plan_rows 650 :plan_width 94 :targetlist ( {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 2 :varattno 2 :vartype 1043 :vartypmod 34 :varcollid 100 :varlevelsup 0 :varnoold 2 :varoattno 2 :location 13 } :resno 1 :resname <> :ressortgroupref 0 :resorigtbl 0 :resorigcol 0 :resjunk false } {TARGETENTRY :expr {VAR :varno 2 :varattno 1 :vartype 1700 :vartypmod 655364 :varcollid 0 :varlevelsup 0 :varnoold 2 :varoattno 1 :location 50 } :resno 2 :resname <> :ressortgroupref 0 :resorigtbl 0 :resorigcol 0 :resjunk false } ) :qual <> :lefttree <> :righttree <> :initPlan <> :extParam (b) :allParam (b) :scanrelid 2 } :righttree <> :initPlan <> :extParam (b) :allParam (b) :skewTable 16394 :skewColumn 1 :skewInherit false :skewColType 1700 :skewColTypmod 655364 } :initPlan <> :extParam (b) :allParam (b) :jointype 0 :joinqual <> :hashclauses ( {OPEXPR :opno 1752 :opfuncid 1718 :opresulttype 16 :opretset false :opcollid 0 :inputcollid 0 :args ( {VAR :varno 65001 :varattno 1 :vartype 1700 :vartypmod 655364 :varcollid 0 :varlevelsup 0 :varnoold 1 :varoattno 1 :location 41 } {VAR :varno 65000 :varattno 2 :vartype 1700 :vartypmod 655364 :varcollid 0 :varlevelsup 0 :varnoold 2 :varoattno 1 :location 50 } ) :location -1 } ) } :rtable ( {RTE :alias <> :eref {ALIAS :aliasname test1 :colnames ("id""cname") } :rtekind 0 :relid 16394 :relkind r :inh false :inFromCl true :requiredPerms 2 :checkAsUser 0 :selectedCols (b 9 10) :modifiedCols (b) } {RTE :alias <> :eref {ALIAS :aliasname test2 :colnames ("id""comp") } :rtekind 0 :relid 16397 :relkind r :inh false :inFromCl true :requiredPerms 2 :checkAsUser 0 :selectedCols (b 9 10) :modifiedCols (b) } ) :resultRelations <> :utilityStmt <> :intoClause <> :subplans <> :rewindPlanIDs (b) :rowMarks <> :relationOids (o 16394 16397) :invalItems <> :nParamExec 0 }
2 规划器为每个SQL的不同执行计划进行基于成本的代价估算，查询的总代价包括读取数据的IO代价加上各种操作的代价之和，IO代价包括顺序读取数据或索引页（seq_scan_cost）和随机读取数据页（random_scan_cost）的代价，操作代价包括处理表元组（cpu_tuple_cost）、处理比较操作（cpu_operator_cost）和处理索引元组（cpu_index_tuple_cost），因此，如果在一个表上做全表顺序扫描并执行过滤，其代价是： Cost = seq_scan_cost*relpages + cpu_tuple_cost*reltuples +cpu_operator_cost*reltuples 其中relpages、reltuples是系统表pg_class里的字段，seq_scan_cost、cpu_tuple_cost、cpu_operator_cost是影响成本计算的参数，这些参数包括cpu_index_tuple_cost (0.005)、cpu_operator_cost (0.0025)、cpu_tuple_cost (0.01)、random_page_cost (4.0)、seq_page_cost (1.0)，参数后面括号里的是默认值，这些参数值可以根据情况改变。传统上，它们以抓取顺序页的成本作为基准单位，也就是将seq_page_cost 设为 1.0 ，同时其它参数是对照它来设置的。
就到这儿吧。
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