openGauss内核分析(四):查询重写

2022/12/13 18:01
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查询重写

SQL语言是丰富多样的,非常的灵活,不同的开发人员依据经验的不同,手写的SQL语句也是各式各样,另外还可以通过工具自动生成。SQL语言是一种描述性语言,数据库的使用者只是描述了想要的结果,而不关心数据的具体获取方式,输入数据库的SQL语言很难做到是以最优形式表示的,往往隐含了一些冗余信息,这些信息可以被挖掘用来生成更加高效的SQL语句。查询重写就是把用户输入的SQL语句转换为更高效的等价SQL,查询重写遵循两个基本原则。

  • 等价性:语句和重写后的语句,输出结果相同。

  • 高效性:重写后的语句,比原语句在执行时间和资源使用上更高效。

查询重写优化既可以基于关系代数的理论进行优化,例如谓词下推、子查询优化等,也可以基于启发式规则进行优化,例如Outer Join消除、表连接消除等。查询重写是基于规则的逻辑优化。

在代码层面,查询重写的架构如下:

下面以外连接消除Outer2Inner—外连接转内连接为例分析查询重写过程:在left outer join或者right outer join中,如果查询条件中存在逻辑上能够包含IS NOT NULL,例如c1 > 0,可以将查询转换成INNER JOIN,从而减少关联处理产生的中间结果集。

外连接消除Outer2Inner

下面首先以一个例子来说明各种多表连接方式的区别:

create table t1(c1 int, c2 int);create table t2(c1 int, c2 int);insert into t1 values(1, 10);insert into t1 values(2, 20);insert into t1 values(3, 30);insert into t2 values(1, 100);insert into t2 values(3, 300);insert into t2 values(5, 500);
内连接inner join: 返回两个表都满足的组合,相当于取两个表的交集。
SELECT * FROM t1 inner JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1;
左连接 left outer join: 返回左表中的所有行,如果左表中行在右表中没有匹配行,则结果中右表中的列返回空值。
SELECT * FROM t1 Left OUTER JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1;
右连接 right outer join: 返回右表中的所有行,如果右表中行在左表中没有匹配行,则结果中左表中的列返回空值。
SELECT * FROM t1 right OUTER JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1;
全连接 full join: 返回左表和右表中的所有行。 当某行在另一表中没有匹配行,则另一表中的列返回空值,相当于取两个表并集。
SELECT * FROM t1 full JOIN t2 ON t1.c1 = t2.c1;

在以上实验的基础上增加t2表的where条件。

left join和inner join的结果是一样的,这是因为查询条件中包含WHERE t2.c2 >100这个条件,t2表所有不匹配元组均被过滤掉(包括空值),因此可以进行查询转换left-outer join -> inner join,能够有效减小t1和t2关联产生的结果集,达到性能提升的目的。

在openGauss数据库系统中,subquery_planner会遍历查询树中的rtable,看看是否有RTE_JOIN类型的节点存在,设置hasOuterJoins标志量,从而进入到reduce_outer_joins接口,满足外连接消除条件时再执行外连接的消除。reduce_outer_Joins函数内部做两个动作:
(1)reduce_outer_joins_pass1预检查,就是检查jointree中是否含有外链接,以及一些引用表的信息,为动作2做好信息采集准备,重点参考数据结构reduce_outer_joins_state;
(2)reduce_outer_joins_pass2真正完成消除外链接。

void reduce_outer_joins(PlannerInfo* root){reduce_outer_joins_state* state = NULL;state = reduce_outer_joins_pass1((Node*)root->parse->jointree);/* planner.c shouldn't have called me if no outer joins */if (state == NULL || !state->contains_outer)ereport(ERROR,(errmodule(MOD_OPT),errcode(ERRCODE_OPTIMIZER_INCONSISTENT_STATE),(errmsg("so where are the outer joins?"))));    reduce_outer_joins_pass2((Node*)root->parse->jointree, state, root, NULL, NIL, NIL);}

利用上一期的分析方法,可以得到查询树内存结构(查询树Query结构体中targetList存储目标属性语义分析结果,rtable存储FROM子句生成的范围表,jointree的quals字段存储WHERE子句语义分析的表达式树)

对比reduce_outer_joins运行前后查询树,jointree和rtable中的jointype都由join_left转换为join_inner,即外连接已转为内连接。

(gdb) p *((JoinExpr*)(parse->jointree->fromlist->head.data->ptr_value))$1 = {type = T_JoinExpr, jointype = JOIN_INNER, isNatural = false, larg = 0x7fdfb345cd08, rarg = 0x7fdfb345e2e8, usingClause = 0x0, quals = 0x7fdfb2f0b8a8, alias = 0x0, rtindex = 3}(gdb) p *(RangeTblEntry*)(parse->rtable->tail.data->ptr_value)$2 = {type = T_RangeTblEntry, rtekind = RTE_JOIN, relname = 0x0, partAttrNum = 0x0, relid = 0, partitionOid = 0, isContainPartition = false, subpartitionOid = 0, isContainSubPartition = false,refSynOid = 0, partid_list = 0x0, relkind = 0 '\000', isResultRel = false, tablesample = 0x0, timecapsule = 0x0, ispartrel = false, ignoreResetRelid = false, subquery = 0x0, security_barrier = false,jointype = JOIN_INNER, …}

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