在optd-original项目中展示执行计划的基数和成本分析

在optd-original项目中展示执行计划的基数和成本分析

optd-original CMU-DB's Cascades optimizer framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optd-original

在数据库查询优化器中，执行计划(explain)的输出对于开发者和DBA来说都是非常重要的诊断工具。optd-original项目最近引入了一项改进，旨在增强其执行计划输出的信息量，特别是关于查询计划的基数和成本估算。

背景与需求

传统数据库系统的执行计划输出通常包含两个关键指标：

1. 基数(Cardinality)：估算的中间结果集行数
2. 成本(Cost)：执行该操作所需的资源估算

这些指标对于理解查询优化器的决策过程至关重要。在optd-original项目中，虽然优化器内部已经计算了这些值，但之前的执行计划输出并未展示这些信息。

技术实现方案

项目团队提出了一个优雅的解决方案，利用现有的RelNodeMetaMap机制（在之前的#65问题中引入）来存储和传递这些指标。具体实现思路包括：

1. 元数据存储：将成本信息存储在RelNodeMeta结构中
2. 执行计划生成：在生成执行计划输出时，将这些元数据作为参数传递给dispatch_explain函数
3. 不可变设计：由于Pretty对象在构建后是不可变的，因此需要采用这种参数传递方式

架构设计考量

这种设计有几个显著优点：

• 解耦：保持执行计划生成与优化过程的分离
• 可扩展性：便于未来添加更多元数据指标
• 性能：避免在执行计划生成阶段重新计算这些指标

实现细节

在具体实现上，开发团队通过以下步骤完成了这一功能：

1. 在优化阶段收集基数和成本信息
2. 将这些信息存储在RelNodeMeta中
3. 在执行计划生成阶段从元数据中提取并格式化这些信息
4. 将格式化后的指标整合到最终的执行计划输出中

对用户的价值

这一改进为用户带来了直接的好处：

• 更直观地理解优化器的决策依据
• 更容易识别潜在的性能瓶颈
• 更方便比较不同查询计划的优劣
• 为查询调优提供了更多依据

总结

optd-original项目的这一改进展示了现代查询优化器设计中元数据管理的重要性。通过将基数和成本信息纳入执行计划输出，不仅提升了系统的可观察性，也为后续的性能分析和优化工作奠定了基础。这种设计模式也值得其他数据库系统参考，特别是在需要平衡性能与诊断能力的场景下。

optd-original CMU-DB's Cascades optimizer framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optd-original