数据库内核入门-05 - 查询处理与优化

简述

这是数据库内核入门系列的第五篇文章，主要介绍数据库查询处理和优化的基本概念和实现原理。

查询处理概述

查询处理是将用户提交的高级查询语言（如SQL）转换为底层执行计划并高效执行的过程。

查询处理的主要阶段

查询解析

查询解析是将SQL语句转换为内部表示形式的过程。

词法分析

将SQL语句分解为标记（Token），如关键字、标识符、运算符等。

语法分析

根据SQL语法规则，将标记序列构建成语法树。

语义分析

检查SQL语句的语义正确性，如表和列是否存在、类型是否匹配等。

查询重写

查询重写阶段对原始查询进行等价变换，以便于后续优化。

常见的查询重写技术

• 视图展开：将视图定义替换为对应的查询
• 子查询展平：将嵌套子查询转换为连接操作
• 谓词下推：将过滤条件尽早应用，减少中间结果集大小
• 常量折叠：预先计算常量表达式

查询优化

查询优化是选择最高效执行计划的过程。

基于规则的优化

使用启发式规则进行查询转换，如：

• 尽早执行选择操作
• 将笛卡尔积转换为连接
• 合并连续的投影操作

基于成本的优化

根据统计信息和成本模型评估不同执行计划的代价，选择代价最小的计划。

统计信息

• 表的大小（行数）
• 列的基数（不同值的数量）
• 直方图（值分布）
• 索引信息

成本模型

• CPU成本：处理每个元组的CPU时间
• I/O成本：读取数据页的磁盘访问时间
• 网络成本：在分布式环境中传输数据的时间

查询执行

查询执行是根据执行计划实际获取和处理数据的过程。

物理操作符

• 表扫描：顺序读取表中的所有数据
• 索引扫描：通过索引定位和读取数据
• 嵌套循环连接：对外表的每一行，扫描内表
• 哈希连接：基于哈希表的连接算法
• 排序合并连接：先排序后合并的连接算法

执行策略

• 火山模型（迭代器模型）：每个操作符实现Next()接口，按需获取数据
• 物化模型：每个操作符一次性计算所有结果
• 向量化执行：批量处理多个元组，提高CPU缓存利用率

查询优化技术

连接顺序优化

在多表连接查询中，连接顺序对性能影响巨大。

优化方法

• 动态规划：适用于连接表数量较少的情况
• 贪心算法：适用于连接表数量较多的情况
• 遗传算法：通过模拟进化过程搜索最优连接顺序

索引选择

选择合适的索引可以显著提高查询性能。

索引选择考量

• 查询的选择性
• 索引的覆盖性（是否包含查询所需的所有列）
• 索引的维护成本

分区裁剪

对于分区表，可以根据查询条件跳过不需要访问的分区。

分区策略

• 范围分区：基于连续值范围
• 列表分区：基于离散值列表
• 哈希分区：基于哈希函数
• 复合分区：组合多种分区策略

查询执行引擎

并行执行

利用多核CPU或分布式环境提高查询执行效率。

并行策略

• 分区并行：不同处理单元处理不同的数据分区
• 流水线并行：不同处理单元执行查询的不同阶段
• 操作内并行：单个操作符内部的并行执行

自适应执行

在查询执行过程中根据实际情况动态调整执行计划。

自适应技术

• 运行时统计信息收集
• 执行计划重优化
• 操作符替换

下一篇预告

在下一篇文章中，我们将介绍数据库的索引技术，包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引等不同类型的索引结构及其应用场景。