GaussDB SQL执行计划概述

最新推荐文章于 2025-07-23 22:56:29 发布

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文章标签： gaussdb sql 数据库

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GaussDB SQL执行计划概述

SQL执行计划是一个节点树，显示GaussDB执行一条SQL语句时执行的详细步骤。每一个步骤为一个数据库运算符。

使用EXPLAIN命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。EXPLAIN给每个执行节点都输出一行，显示基本的节点类型和优化器为执行这个节点预计的开销值。如下所示。

gaussdb=#  explain select * from t1,t2 where t1.c1=t2.c2;
                                   QUERY PLAN                                    
---------------------------------------------------------------------------------
 Streaming (type: GATHER)  (cost=14.17..29.07 rows=20 width=180)
   Node/s: All datanodes
   ->  Hash Join  (cost=13.29..27.75 rows=20 width=180)
         Hash Cond: (t2.c2 = t1.c1)
         ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE)  (cost=0.00..14.31 rows=20 width=104)
               Spawn on: All datanodes
               ->  Seq Scan on t2  (cost=0.00..13.13 rows=20 width=104)
         ->  Hash  (cost=13.13..13.13 rows=21 width=76)
               ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..13.13 rows=20 width=76)
(9 rows)

最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。
如果查询需要连接、聚集、排序、或者对原始行做其它操作，那么就会在扫描节点之上添加其它节点。并且这些操作通常都有多种方法，因此在这些位置也有可能出现不同的执行节点类型。
第一行(最上层节点)是执行计划总执行开销的预计。这个数值就是优化器试图最小化的数值。
执行计划显示格式
GaussDB对执行计划提供了normal、pretty、summary、run四种显示格式：

normal：代表使用默认的打印格式。
pretty：代表使用GaussDB改进后的新显示格式。新的格式层次清晰，计划包含了plan node id，性能分析简单直接。
summary：是在pretty的基础上增加了对打印信息的分析。
run：在summary的基础上，将统计的信息输出到csv格式的文件中，以便于进一步分析。
pretty格式执行计划示例如下：

gaussdb=#  explain select * from t1,t2 where t1.c1=t2.c2;
 id |                operation                | E-rows | E-width | E-costs 
----+-----------------------------------------+--------+---------+---------
  1 | ->  Streaming (type: GATHER)            |     20 |     180 | 29.07
  2 |    ->  Hash Join (3,5)                  |     20 |     180 | 27.75
  3 |       ->  Streaming(type: REDISTRIBUTE) |     20 |     104 | 14.31
  4 |          ->  Seq Scan on t2             |     20 |     104 | 13.13
  5 |       ->  Hash                          |     21 |      76 | 13.13
  6 |          ->  Seq Scan on t1             |     20 |      76 | 13.13
(6 rows)

 Predicate Information (identified by plan id) 
-----------------------------------------------
   2 --Hash Join (3,5)
         Hash Cond: (t2.c2 = t1.c1)
(2 rows)