青青青国产在线观看免费2020,日本大乳高潮在线中文,欧美国产日韩a在线视频

本文著重介紹PolarDB-X 1.0執行計劃中各個操作符的含義，以便用戶通過查詢計劃了解SQL執行流程，從而有針對性的進行SQL調優。

執行計劃介紹

與多數數據庫系統類似，PolarDB-X 1.0在處理SQL時，會通過優化器生成執行計劃，該執行計劃由關系操作符構成一個樹形結構，反映PolarDB-X 1.0如何執行SQL語句。不同的是，PolarDB-X 1.0本身不存儲數據，更側重考慮分布式環境中的網絡IO開銷，將運算下推到各個分庫（如RDS/MySQL）執行，從而提升SQL執行效率。用戶可通過EXPLAIN命令查看SQL的執行計劃。

文中示例均基于如下表結構：

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

如下示例展示了PolarDB-X 1.0執行計劃的樹形結構。

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                                                                                                                                      |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| TmpSort(sort="cnt ASC", offset=?2, fetch=?3)                                                                                                      |
|   Filter(condition="cnt > ?1")                                                                                                                    |
|     Aggregate(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")                       |
|         Gather(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)

PolarDB-X 1.0 EXPLAIN的結果總體分為兩部分：執行計劃和其他信息。

執行計劃：以縮進形式表示操作符之間的 "父-子" 關系。示例中，Filter是TmpSort的子操作符，同時是Aggregate的父操作符。從真正執行的角度看，每個操作符均從其子操作符中獲取數據，經當前操作符處理，輸出給其父操作符。為方便理解，將以上執行計劃轉換為更加直觀的樹形結構：
其他信息：除執行計劃外，EXPLAIN結果中還會有一些額外信息，目前僅有一項HitCache 。需要說明的是，PolarDB-X 1.0會默認開啟PlanCache功能，HitCache表示當前SQL是否命中PlanCache。開啟PlanCache后，PolarDB-X 1.0會對SQL做參數化處理，參數化會將SQL中的大部分常量用?替換，并構建一個參數列表。在執行計劃中的體現就是，LogicalView的SQL中會有? ，在部分操作符中會有類似?2的字樣，這里的2表示其在參數列表中的下標，后續會結合具體的例子進一步闡述。

EXPLAIN語法

EXPLAIN用于查看SQL語句的執行計劃，語法如下：

EXPLAIN
{LOGICALVIEW | LOGIC | SIMPLE | DETAIL | EXECUTE | PHYSICAL | OPTIMIZER | SHARDING
 | COST | ANALYZE | BASELINE | JSON_PLAN | ADVISOR} 
 {SELECT statement | DELETE statement | INSERT statement | REPLACE statement| UPDATE statement}

操作符介紹

LogicalView

LogicalView是從底層數據源獲取數據的操作符。從數據庫的角度來看，使用TableScan命名更符合常規，但考慮到PolarDB-X 1.0本身不存儲數據，而是通過SQL從底層數據源獲取，因此，該操作符中會記錄下推的SQL語句和數據源信息，這更像一個 "視圖"。該 "視圖" 中的SQL，通過優化器的下推，可能包含多種操作，如投影、過濾、聚合、排序、連接和子查詢等。

以下通過示例說明EXPLAIN中LogicalView的輸出信息及其含義：

explain select * From sbtest1 where id > 1000;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                          |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| UnionAll(concurrent=true)                                                                                             |
|   LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)") |
| HitCache:false                                                                                                        |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

LogicalView的信息由三部分構成：

tables：底層數據源對應的表名，以.分割，其前是分庫對應的編號，其后是表名及其編號，對于連續的編號，會做簡寫，如[000-127]，表示表名編號從000到127的所有表。
shardCount：需要訪問的分表總數，該示例中會訪問從000到127共128張分表。
sql：下發至底層數據源的SQL模板。這里顯示的并非真正下發的SQL語句，PolarDB-X 1.0在執行時會將表名替換為物理表名；另外，SQL中的常量10被?替換，這是因為PolarDB-X 1.0默認開啟了PlanCache功能，對SQL做了參數化處理。

UnionAll

UnionAll是UNION ALL對應的操作符，該操作符通常有多個輸入，表示將多個輸入的數據UNION在一起。以上示例中，LogicalView之上的UnionAll表示將所有分表中的數據進行UNION。

UnionAll中的concurrent表示是否并行執行其子操作符，默認為true。

UnionDistinct

與UnionAll類似，UnionDistinct是UNION DISTINCT對應的操作符。示例如下：

explain select * From sbtest1 where id > 1000 union distinct select * From sbtest1 where id < 200;
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                            |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| UnionDistinct(concurrent=true)                                                                                          |
|   UnionAll(concurrent=true)                                                                                             |
|     LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)") |
|   UnionAll(concurrent=true)                                                                                             |
|     LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` < ?)") |
| HitCache:false                                                                                                          |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
6 rows in set (0.02 sec)

MergeSort

MergeSort，歸并排序操作符，通常有多個子操作符。PolarDB-X 1.0中實現了兩種排序：基于有序數據的歸并排序和對無序數據的內存排序。示例如下：

explain select *from sbtest1 where id > 1000 order by id limit 5,10;
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                                                      |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 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 (? + ?)") |
| HitCache:false                                                                                                                                    |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

MergeSort操作符包含三部分內容：

sort：表示排序字段以及排列順序，id ASC表示按照id字段遞增排序，DESC表示遞減排序。
offset：表示獲取結果集時的偏移量，同樣由于對SQL做了參數化，示例中的offset表示為?1 ，其中?表示這是一個動態參數，其后的數字對應參數列表的下標。示例中SQL對應的參數為[1000, 5, 10]，因此，?1實際對應的值為5。
fetch：表示最多返回的數據行數。與offset類似，同樣是參數化的表示，實際對應的值為10。

Aggregate

Aggregate是聚合操作符，通常包含兩部分內容：Group By字段和聚合函數。示例如下：

explain select k, count(*) from sbtest1 where id > 1000 group by k;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                                                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Aggregate(group="k", count(*)="SUM(count(*))")                                                                                                                              |
|   MergeSort(sort="k ASC")                                                                                                                                                   |
|     LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT `k`, COUNT(*) AS `count(*)` FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?) GROUP BY `k` ORDER BY `k`") |
| HitCache:true                                                                                                                                                               |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

Aggregate 包含兩部分內容：

group：表示GROUP BY字段，示例中為k 。
聚合函數：=前為聚合函數對應的輸出列名，其后為對應的計算方法。示例中的count(*)="SUM(count(*))" ，第一個count(*)對應輸出的列名，隨后的SUM(count(*))表示對其輸入數據中的count(*)列進行SUM運算得到最終的count(*)。

由此可見，PolarDB-X 1.0將聚合操作分為兩部分，首先將聚合操作下推至底層數據源做局部聚合，最終在PolarDB-X 1.0層面對局部聚合的結果做全局聚合。另外，PolarDB-X 1.0的最終聚合是基于排序做的，因此，會在優化器階段為其添加一個Sort子操作符，而Sort操作符又進一步通過下推Sort轉換為MergeSort。

如下為AVG聚合函數的例子：

explain select k, avg(id) avg_id from sbtest1 where id > 1000 group by k;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN|
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Project(k="k", avg_id="sum_pushed_sum / sum_pushed_count")|
|   Aggregate(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`")|
| HitCache:false|
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
5 rows in set (0.01 sec)

PolarDB-X 1.0會將AVG聚合函數轉換為SUM / COUNT，再分別根據SUM和COUNT的下推規則，將其轉換為局部聚合和全局聚合。您可自行嘗試了解其他聚合函數的執行計劃。

說明 PolarDB-X 1.0會將 DISTINCT操作轉換為 GROUP操作，示例如下：

explain select distinct k from sbtest1 where id > 1000;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                                                        |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Aggregate(group="k")                                                                                                                                |
|   MergeSort(sort="k ASC")                                                                                                                           |
|     LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT `k` FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?) GROUP BY `k` ORDER BY `k`") |
| HitCache:false                                                                                                                                      |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
4 rows in set (0.02 sec)

TmpSort

TmpSort，表示在內存中對數據進行排序。與MergeSort的區別在于，MergeSort可以有多個子操作符，且每個子操作符返回的數據都已經排序。TmpSort僅有一個子操作符。

TmpSort對應的查詢計劃信息與MergeSort一致，請參考MergeSort。

Project

Project表示投影操作，即從輸入數據中選擇部分列輸出，或者對某些列進行轉換（通過函數或者表達式計算）后輸出，當然，也可以包含常量。以上AVG的示例中，最頂層就是一個Project，其輸出k和sum_pushed_sum / sum_pushed_count ，后者對應的列名為avg_id 。

explain select '你好, DRDS', 1 / 2, CURTIME();
+-------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                        |
+-------------------------------------------------------------------------------------+
| Project(你好, DRDS="_UTF-16'你好, DRDS'", 1 / 2="1 / 2", CURTIME()="CURTIME()") |
|                                                                                     |
| HitCache:false                                                                      |
+-------------------------------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

可見，Project的計劃中包括每列的列名及其對應的列、值、函數或者表達式。

Filter

Filter表示過濾操作，其中包含一些過濾條件。該操作符對輸入數據進行過濾，若滿足條件，則輸出，否則丟棄。如下是一個較復雜的例子，包含了以上介紹的大部分操作符。

explain select k, avg(id) avg_id from sbtest1 where id > 1000 group by k having avg_id > 1300;
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN  |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Filter(condition="avg_id > ?1")  |
|   Project(k="k", avg_id="sum_pushed_sum / sum_pushed_count")  |
|     Aggregate(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`") |
| HitCache:false  |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
6 rows in set (0.01 sec)

在以上AVG示例的SQL基礎上添加了having avg_id > 1300，執行計劃最上層添加了一個Filter操作符，用于過濾所有滿足avg_id > 1300的數據。

有讀者可能會問，WHERE中的條件為什么沒有對應的Filter操作符呢？在PolarDB-X 1.0優化器的某個階段，WHERE條件的Filter操作符的確是存在的，只是最終將其下推到了LogiacalView中，因此可以在LogicalView的sql中看到id > 1000 。

NlJoin

NlJoin，表示NestLoop Join操作符，即使用NestLoop方法進行兩表Join。PolarDB-X 1.0中實現了兩種JOIN策略：NlJoin和BKAJoin，后者表示Batched Key Access Join，批量鍵值查詢，會從左表取一批數據，構建一個IN條件拼接在訪問右表的SQL中，從右表一次獲取一批數據。

explain select a.* from sbtest1 a, sbtest1 b where a.id = b.k and a.id > 1000;
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                               |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Project(id="id", k="k", c="c", pad="pad")                                                                                  |
|   NlJoin(id="id", k="k", c="c", pad="pad", k0="k0", condition="id = k", type="inner")                                      |
|     UnionAll(concurrent=true)                                                                                              |
|       LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)")  |
|     UnionAll(concurrent=true)                                                                                              |
|       LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT `k` FROM `sbtest1` WHERE (`k` > ?)") |
| HitCache:false                                                                                                             |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
7 rows in set (0.03 sec)

NlJOIN的計劃包括三部分內容：

輸出列信息：輸出的列名，示例中的JOIN會輸出5列 id="id", k="k", c="c", pad="pad", k0="k0" 。
condition：連接條件，示例中連接條件為id = k 。
type：連接類型，示例中是INNER JOIN，因此其連接類型為inner 。

BKAJoin

BKAJoin（Batched Key Access Join），表示通過批量鍵值查詢的方式進行JOIN，即從左表取一批數據，構建一個IN條件拼接在訪問右表的SQL中，從右表一次獲取一批數據進行JOIN。

explain select a.* from sbtest1 a, sbtest1 b where a.id = b.k order by a.id;
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                                  |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Project(id="id", k="k", c="c", pad="pad")                                                                                     |
|   BKAJoin(id="id", k="k", c="c", pad="pad", id0="id0", k0="k0", c0="c0", pad0="pad0", condition="id = k", type="inner")       |
|     MergeSort(sort="id ASC")                                                                                                  |
|       LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` ORDER BY `id`")        |
|     UnionAll(concurrent=true)                                                                                                 |
|       LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`k` IN ('?'))") |
| HitCache:false                                                                                                                |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
7 rows in set (0.01 sec)

BKAJoin的計劃內容與NlJoin相同，這兩個操作符命名不同，旨在告知執行器以何種方法執行JOIN操作。另外，以上執行計劃中右表的LogicalView中'k' IN ('?')是優化器構建出來的對右表的IN查詢模板。

LogicalModifyView

如上文介紹，LogicalView表示從底層數據源獲取數據的操作符，與之對應的，LogicalModifyView表示對底層數據源的修改操作符，其中也會記錄一個SQL語句，該SQL可能是INSERT、UPDATE或者DELETE。

explain update sbtest1 set c='Hello, DRDS' where id > 1000;
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                                   |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LogicalModifyView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="UPDATE `sbtest1` SET `c` = ? WHERE (`id` > ?)") |
| HitCache:false                                                                                                                 |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.03 sec)

explain delete from sbtest1 where id > 1000;
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                            |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LogicalModifyView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="DELETE FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)") |
| HitCache:false                                                                                                          |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.03 sec)

LogicalModifyView查詢計劃的內容與LogicalView類似，包括下發的物理分表，分表數以及SQL模板。同樣，由于開啟了PlanCache，對SQL做了參數化處理，SQL模板中的常量會用?替換。

PhyTableOperation

PhyTableOperation表示對某個物理分表執行一個操作。該操作符目前僅用于INSERT INTO ... VALUES ...。

explain insert into sbtest1 values(1, 1, '1', '1'),(2, 2, '2', '2');
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                                                                                                                 |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 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") |
|                                                                                                                                                                                                              |
| HitCache:false                                                                                                                                                                                               |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

示例中，INSERT插入兩行數據，每行數據對應一個PhyTableOperation操作符，PhyTableOperation操作符的內容包括三部分：

tables：物理表名，僅有唯一一個物理表名。
sql：SQL模板，該SQL模板中表名和常量均被參數化，用?替換，對應的參數在隨后的params中給出。
params：SQL模板對應的參數，包括表名和常量。

其他信息

HitCache

PolarDB-X 1.0會默認開PlanCache 功能，HitCache用于告知用戶當前查詢是否命中PlanCache。如下示例，第一次運行HitCache為false，第二次運行為true。

explain select * From sbtest1 where id > 1000;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                          |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| UnionAll(concurrent=true)                                                                                             |
|   LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)") |
| HitCache:false                                                                                                        |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.01 sec)

explain select * From sbtest1 where id > 1000;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| LOGICAL PLAN                                                                                                          |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| UnionAll(concurrent=true)                                                                                             |
|   LogicalView(tables="[0000-0031].sbtest1_[000-127]", shardCount=128, sql="SELECT * FROM `sbtest1` WHERE (`id` > ?)") |
| HitCache:true                                                                                                         |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

日本熟妇hd丰满老熟妇,中文字幕一区二区三区在线不卡 ,亚洲成片在线观看,免费女同在线一区二区

EXPLAIN和執行計劃

執行計劃介紹

EXPLAIN語法

操作符介紹

其他信息