GaussDB（DWS）计划生成原理揭秘（一）

GaussDB（DWS）优化器的计划生成方法有两种，一是动态规划，二是遗传算法，前者是使用最多的方法，也是本系列文章重点介绍对象。一般来说，一条SQL语句经语法树（ParseTree）生成特定结构的查询树（QueryTree）后，从QueryTree开始，才进入计划生成的核心部分，其中有一些关键步骤：

设置初始并行度（Dop）

查询重写

估算基表行数

估算关联表（JoinRel）

路径生成，生成最优Path

由最优Path创建用于执行的Plan节点

调整最优并行度

本文主要关注3、4、5，这些步骤对一个计划生成影响比较大，其中主要涉及行数估算、路径选择方法和代价估算（或称Cost估算），Cost估算是路径选择的依据，每个算子对应一套模型，属于较为独立的部分，后续文章再讲解。Plan Hint会在3、4、5等诸多步骤中穿插干扰计划生成，其详细的介绍读者可参阅博文：GaussDB(DWS)性能调优系列实现篇六：十八般武艺Plan hint运用。

先看一个简单的查询语句：

select count(*) from t1 join t2 on t1.c2 = t2.c2 and t1.c1 > 100 and (t1.c3 is not null or t2.c3 is not null);

GaussDB（DWS）优化器给出的执行计划如下：

postgres=# explain verbose select count(*) from t1 join t2 on t1.c2 = t2.c2 and t1.c1 > 100 and (t1.c3 is not null or t2.c3 is not null); QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- id | operation | E-rows | E-distinct | E-memory | E-width | E-costs ----+--------------------------------------------------+--------+------------+----------+---------+--------- 1 | -> Aggregate | 1 | | | 8 | 111.23 2 | -> Streaming (type: GATHER) | 4 | | | 8 | 111.23 3 | -> Aggregate | 4 | | 1MB | 8 | 101.23 4 | -> Hash Join (5,7) | 3838 | | 1MB | 0 | 98.82 5 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | 1799 | 112 | 2MB | 10 | 46.38 6 | -> Seq Scan on test.t1 | 1799 | | 1MB | 10 | 9.25 7 | -> Hash | 1001 | 25 | 16MB | 8 | 32.95 8 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | 1001 | | 2MB | 8 | 32.95 9 | -> Seq Scan on test.t2 | 1001 | | 1MB | 8 | 4.50 Predicate Information (identified by plan id) ----------------------------------------------------------------- 4 --Hash Join (5,7) Hash Cond: (t1.c2 = t2.c2) Join Filter: ((t1.c3 IS NOT NULL) OR (t2.c3 IS NOT NULL)) 6 --Seq Scan on test.t1 Filter: (t1.c1 > 100)

通常一条查询语句的Plan都是从基表开始，本例中基表t1有多个过滤条件，从计划上看，部分条件下推到基表上了，部分条件没有下推，那么它的行数如何估出来的呢？我们首先从基表的行数估算开始。

一、基表行数估算

如果基表上没有过滤条件或者过滤条件无法下推到基表上，那么基表的行数估算就是统计信息中显示的行数，不需要特殊处理。本节考虑下推到基表上的过滤条件，分单列和多列两种情况。

1、单列过滤条件估算思想

基表行数估算目前主要依赖于统计信息，统计信息是先于计划生成由Analyze触发收集的关于表的样本数据的一些统计平均信息，如t1表的部分统计信息如下：

postgres=# select tablename, attname, null_frac, n_distinct, n_dndistinct, avg_width, most_common_vals, most_common_freqs from pg_stats where tablename = 't1'; tablename | attname | null_frac | n_distinct | n_dndistinct | avg_width | most_common_vals | most_common_freqs -----------+---------+-----------+------------+--------------+-----------+------------------+------------------- t1 | c1 | 0 | -.5 | -.5 | 4 | | t1 | c2 | 0 | -.25 | -.431535 | 4 | | t1 | c3 | .5 | 1 | 1 | 6 | {gauss} | {.5} t1 | c4 | .5 | 1 | 1 | 8 | {gaussdb} | {.5} (4 rows)

各字段含义如下：

null_frac：空值比例

n_distinct：全局distinct值，取值规则：正数时代表distinct值，负数时其绝对值代表distinct值与行数的比

n_dndistinct：DN1上的distinct值，取值规则与n_distinct类似

avg_width：该字段的平均宽度

most_common_vals：高频值列表

most_common_freqs：高频值的占比列表，与most_common_vals对应

从上面的统计信息可大致判断出具体的数据分布，如t1.c1列，平均宽度是4，每个数据的平均重复度是2，且没有空值，也没有哪个值占比明显高于其他值，即most_common_vals（简称MCV）为空，这个也可以理解为数据基本分布均匀，对于这些分布均匀的数据，则分配一定量的桶，按等高方式划分了这些数据，并记录了每个桶的边界，俗称直方图（Histogram），即每个桶中有等量的数据。

有了这些基本信息后，基表的行数大致就可以估算了。如t1表上的过滤条件"t1.c1>100"，结合t1.c1列的均匀分布特性和数据分布的具体情况：

postgres=# select histogram_bounds from pg_stats where tablename = 't1' and attname = 'c1'; histogram_bounds ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ {1,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150,160,170,180,190,200,210,220,230,240,250,260,270,280,290,300,310,320,330,340,350,360,370,380,390,400,410,420,430,440,450,460,470,480,490,500,510,520,530,540,550,560,570,580,590,600,610,62 0,630,640,650,660,670,680,690,700,710,720,730,740,750,760,770,780,790,800,810,820,830,840,850,860,870,880,890,900,910,920,930,940,950,960,970,980,990,1000} (1 row)

可知，t1.c1列的数据分布在1~1000之间，而每两个边界中含有的数据量是大致相同的（这里是根据样本统计的统计边界），先找到100在这个直方图中的大概位置，在这里它是某个桶的边界（有时在桶的内部），那么t1.c1>100的数据占比大约就是边界100之后的那些桶的数量的占比，这里的占比也称为选择率，即经过这个条件后，被选中的数据占比多少，因此由“t1.c >100“过滤之后的行数就可以估算出来了。

以上就是估算基表行数的基本思想。一般地，

有统计信息：

等值条件

1）对比MCV，如果满足过滤条件，则选择率（即most_common_freqs）累加；

2）对Histogram数据，按distinct值个数粗略估算选择率；

范围条件

1）对比MCV数据，如果满足过滤条件，则选择率累加；

2）对Histogram数据，按边界位置估算选择率；

不等值条件：可转化为等值条件估算

无统计信息：

等值条件：比如过滤条件是：“substr(c3, 1, 5) = 'gauss'”，c3列有统计信息，但substr(c3, 1, 5)没有统计信息。那如何估算这个条件选择率呢？一个简单的思路是，如果substr(c3, 1, 5) 的distinct值已知的话，则可粗略假设每个distinct值的重复度一致，于是选择率也可以估算出来；在GaussDB（DWS）中，可通过设置cost_model_version=1开启表达式distinct值估算功能；

范围条件：此时仅仅知道substr(c3, 1, 5)的distinct值是无法预估选择率的，对于无法估算的表达式，可通过qual_num_distinct进行设置指定相应distinct值；

不等值条件：可转化为等值条件估算

2. 多列过滤条件估算思想

比如t1表有两个过滤条件：t1.c1 = 100 and t1.c3 = 'gauss'，那么如何估算该两列的综合选择率？在GaussDB（DWS）中，一般性方法有两个：

仅有单列统计信息

该情况下，首先按单列统计信息计算每个过滤条件的选择率，然后选择一种方式来组合这些选择率，选择的方式可通过设置cost_param来指定。为何需要选择组合方式呢？因为实际模型中，列与列之间是有一定相关性的，有的场景中相关性比较强，有的场景则比较弱，相关性的强弱决定了最后的行数。

该参数的意义和使用介绍可参考：GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇五：十八般武艺之路径干预。

有多列组合统计信息

如果过滤的组合列的组合统计信息已经收集，则优化器会优先使用组合统计信息来估算行数，估算的基本思想与单列一致，即将多列组合形式上看成“单列”，然后再拿多列的统计信息来估算。

比如，多列统计信息有：((c1, c2, c4))，((c1, c2))，双括号表示一组多列统计信息：

若条件是：c1 = 7 and c2 = 3 and c4 = 5，则使用((c1, c2, c4))

若条件是：c1 = 7 and c2 = 3，则使用((c1, c2))

若条件是：c1 = 7 and c2 = 3 and c5 = 6，则使用((c1, c2))

多列条件匹配多列统计信息的总体原则是：

多列统计信息的列组合需要被过滤条件的列组合包含；

所有满足“条件1”的多列统计信息中，选取“与过滤条件的列组合的交集最大“的那个多列统计信息。

对于无法匹配多列统计信息列的过滤条件，则使用单列统计信息进行估算。

3. 值得注意的地方

目前使用多列统计信息时，不支持范围类条件；如果有多组多列条件，则每组多列条件的选择率相乘作为整体的选择率。

上面说的单列条件估算和多列条件估算，适用范围是每个过滤条件中仅有表的一列，如果一个过滤条件是多列的组合，比如 “t1.c1 < t1.c2”，那么一般而言单列统计信息是无法估算的，因为单列统计信息是相互独立的，无法确定两个独立的统计数据是否来自一行。目前多列统计信息机制也不支持基表上的过滤条件涉及多列的场景。

无法下推到基表的过滤条件，则不纳入基表行数估算的考虑范畴，如上述：t1.c3 is not null or t2.c3 is not null，该条件一般称为JoinFilter，会在创建JoinRel时进行估算。

如果没有统计信息可用，那就给默认选择率了。

二、JoinRel行数估算

基表行数估算完，就可以进入表关联阶段的处理了。那么要关联两个表，就需要一些信息，如基表行数、关联之后的行数、关联的方式选择（也叫Path的选择，请看下一节），然后在这些方式中选择代价最小的，也称之为最佳路径。对于关联条件的估算，也有单个条件和多个条件之分，优化器需要算出所有Join条件和JoinFilter的综合选择率，然后给出估算行数，先看单个关联条件的选择率如何估算。

1. 一组Join条件估算思想

与基表过滤条件估算行数类似，也是利用统计信息来估算。比如上述SQL示例中的关联条件：t1.c2 = t2.c2，先看t1.c2的统计信息：

postgres=# select tablename, attname, null_frac, n_distinct, n_dndistinct, avg_width, most_common_vals, most_common_freqs from pg_stats where tablename = 't1' and attname = 'c2'; tablename | attname | null_frac | n_distinct | n_dndistinct | avg_width | most_common_vals | most_common_freqs -----------+---------+-----------+------------+--------------+-----------+------------------+------------------- t1 | c2 | 0 | -.25 | -.431535 | 4 | | (1 row)

t1.c2列没有MCV值，平均每个distinct值大约重复4次且是均匀分布，由于Histogram中保留的数据只是桶的边界，并不是实际有哪些数据（重复收集统计信息，这些边界可能会有变化），那么实际拿边界值来与t2.c2进行比较不太实际，可能会产生比较大的误差。此时我们坚信一点：“能关联的列与列是有相同含义的，且数据是尽可能有重叠的”，也就是说，如果t1.c2列有500个distinct值，t2.c2列有100个distinct值，那么这100个与500个会重叠100个，即distinct值小的会全部在distinct值大的那个表中出现。虽然这样的假设有些苛刻，但很多时候与实际情况是较吻合的。回到本例，根据统计信息，n_distinct显示负值代表占比，而t1表的估算行数是2000：

postgres=# select reltuples from pg_class where relname = 't1'; reltuples ----------- 2000 (1 row)

于是，t1.c2的distinct是0.25 * 2000 = 500，类似地，根据统计信息，t2.c2的distinct是100：

postgres=# select tablename, attname, null_frac, n_distinct, n_dndistinct from pg_stats where tablename = 't2' and attname = 'c2'; tablename | attname | null_frac | n_distinct | n_dndistinct -----------+---------+-----------+------------+-------------- t2 | c2 | 0 | 100 | -.39834 (1 row)

那么，t1.c2的distinct值是否可以直接用500呢？答案是不能。因为基表t1上还有个过滤条件"t1.c1 > 100"，当前关联是发生在基表过滤条件之后的，估算的distinct应该是过滤条件之后的distinct有多少，不应是原始表上有多少。那么此时可以采用各种假设模型来进行估算，比如几个简单模型：Poisson模型（假设t1.c1与t1.c2相关性很弱）或完全相关模型（假设t1.c1与t1.c2完全相关），不同模型得到的值会有差异，在本例中，"t1.c1 > 100"的选择率是 8.995000e-01，则用不同模型得到的distinct值会有差异，如下：

Poisson模型（相关性弱模型）：500 * (1.0 - exp(-2000 * 8.995000e-01 / 500)) = 486

完全相关模型：500 * 8.995000e-01 = 450

完全不相关模型：500 * (1.0 - pow(1.0 - 8.995000e-01, 2000 / 500)) = 499.9，该模型可由概率方法得到，感兴趣读者可自行尝试推导

实际过滤后的distinct：500，即c2与c1列是不相关的

postgres=# select count(distinct c2) from t1 where c1 > 100; count ------- 500 (1 row)

估算过滤后t1.c2的distinct值，那么"t1.c2 = t2.c2"的选择率就可以估算出来了： 1 / distinct。

以上是任一表没有MCV的情况，如果t1.c2和t2.c2都有MCV，那么就先比较它们的MCV，因为MCV中的值都是有明确占比的，直接累计匹配结果即可，然后再对Histogram中的值进行匹配。

2. 多组Join条件估算思想

表关联含有多个Join条件时，与基表过滤条件估算类似，也有两种思路，优先尝试多列统计信息进行选择率估算。当无法使用多列统计信息时，则使用单列统计信息按照上述方法分别计算出每个Join条件的选择率。那么组合选择率的方式也由参数cost_param控制，详细参考GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇五：十八般武艺之路径干预。

另外，以下是特殊情况的选择率估算方式：

如果Join列是表达式，没有统计信息的话，则优化器会尝试估算出distinct值，然后按没有MCV的方式来进行估算；

Left Join/Right Join需特殊考虑以下一边补空另一边全输出的特点，以上模型进行适当的修改即可；

如果关联条件是范围类的比较，比如"t1.c2 < t2.c2"，则目前给默认选择率：1 / 3；

3. JoinFilter的估算思想

两表关联时，如果基表上有一些无法下推的过滤条件，则一般会变成JoinFilter，即这些条件是在Join过程中进行过滤的，因此JoinFilter会影响到JoinRel的行数，但不会影响基表扫描上来的行数。严格来说，如果把JoinRel看成一个中间表的话，那么这些JoinFilter是这个中间表的过滤条件，但JoinRel还没有产生，也没有行数和统计信息，因此无法准确估算。然而一种简单近似的方法是，仍然利用基表，粗略估算出这个JoinFilter的选择率，然后放到JoinRel最终行数估算中去。

三、路径生成

有了前面两节的行数估算的铺垫，就可以进入路径生成的流程了。何为路径生成？已知表关联的方式有多种（比如 NestLoop、HashJoin）、且GaussDB（DWS）的表是分布式的存储在集群中，那么两个表的关联方式可能就有多种了，而我们的目标就是，从这些给定的基表出发，按要求经过一些操作（过滤条件、关联方式和条件、聚集等等），相互组合，层层递进，最后得到我们想要的结果。这就好比从基表出发，寻求一条最佳路径，使得我们能最快得到结果，这就是我们的目的。本节我们介绍Join Path和Aggregate Path的生成。

1. Join Path的生成

GaussDB（DWS）优化器选择的基本思路是动态规划，顾名思义，从某个开始状态，通过求解中间状态最优解，逐步往前演进，最后得到全局的最优计划。那么在动态规划中，总有一个变量，驱动着过程演进。在这里，这个变量就是表的个数。本节，我们以如下SQL为例进行讲解：

select count(*) from t1, t2 where t1.c2 = t2.c2 and t1.c1 < 800 and exists (select c1 from t3 where t1.c1 = t3.c2 and t3.c1 > 100);

该SQL语句中，有三个基表t1, t2, t3，三个表的分布键都是c1列，共有两个关联条件：

t1.c2 = t2.c2， t1与t2关联

t1.c1 = t3.c2， t1与t3关联

为了配合分析，我们结合日志来帮助大家理解，设置如下参数，然后在执行语句：

set logging_module='on(opt_join)'; set log_min_messages=debug2;

第一步，如何获取t1和t2的数据

首先，如何获取t1和t2的数据，比如 Seq Scan、Index Scan等，由于本例中，我们没有创建Index，那选择只有Seq Scan了。日志片段显示：

我们先记住这三组Path名称：path_list，cheapest_startup_path，cheapest_total_path，后面两个就对应了动态规划的局部最优解，在这里是一组集合，统称为最优路径，也是下一步的搜索空间。path_list里面存放了当前Rel集合上的有价值的一组候选Path（被剪枝调的Path不会放在这里），cheapest_startup_path代表path_list中启动代价最小的那个Path，cheapest_total_path代表path_list里一组总代价最小的Path（这里用一组主要是可能存在多个维度分别对应的最优Path）。t2表和t3表类似，最优路径都是一条Seq Scan。有了所有基表的Scan最优路径，下面就可以选择关联路径了。

第二步，求解(t1, t2)关联的最优路径

t1和t2两个表的分布键都是c1列，但Join列都是c2列，那么理论上的路径就有：（放在右边表示作为内表）

Broadcast(t1) join t2

t1 join Broadcast(t2)

Broadcast(t2) join t1

t2 join Broadcast(t1)

Redistribute(t1) join Redistribute(t2)

Redistribute(t2) join Redistribute(t1)

然后每一种路径又可以搭配不同的Join方法（NestLoop、HashJoin、MergeJoin），总计18种关联路径，优化器需要在这些路径中选择最优路径，筛选的依据就是路径的代价（Cost）。优化器会给每个算子赋予代价，比如 Seq Scan，Redistribute，HashJoin都有代价，代价与数据规模、数据特征、系统资源等等都有关系，关于代价如何估算，后续文章再分析，本节只关注由这些代价怎么选路径。由于代价与执行时间成正比，优化器的目标是选择代价最小的计划，因此路径选择也是一样。路径代价的比较思路大致是这样，对于产生的一个新Path，逐个比较该新Path与path_list中的path，若total_cost很相近，则比较startup cost，如果也差不多，则保留该Path到path_list中去；如果新路径的total_cost比较大，但是startup_cost小很多，则保留该Path，此处略去具体的比较过程，直接给出Path的比较结果：

由此看出，总代价最小的路径是两边做重分布、t1作为内表的路径。

第三步，求解(t1, t3)关联的最优路径

t1和t3表的关联条件是：t1.c1 = t3.c2，因为t1的Join列是分布键c1列，于是t1表上不需要加Redistribute；由于t1和t3的Join方式是Semi Join，外表不能Broadcast，否者可能会产生重复结果；另外还有一类Unique Path选择（即t3表去重），那么可用的候选路径大致如下：

t1 semi join Redistribute(t3)

Redistribute(t3) right semi join t1

t1 join Unique(Redistribute(t3))

Unique(Redistribute(t3)) join t1

由于只有一边需要重分布且可以进行重分布，则不选Broadcast，因为相同数据量时Broadcast的代价一般要高于重分布，提前剪枝掉。再把Join方法考虑进去，于是优化器给出了最终选择：

此时的最优计划是选择了内表Unique Path的路径，即t3表先去重，然后在走Inner Join过程。

第四步，求解(t1，t2，t3)关联的最优路径

有了前面两步的铺垫，三个表关联的思路是类似的，形式上是分解成两个表先关联，然候在与第三个表关联，实际操作上是直接取出所有两表关联的JoinRel，然后逐个增加另一个表，尝试关联，选择的方式如下：

JoinRel(t1, t2)  join t3：

(t1, t2)->(cheapest_startup_path + cheapest_total_path) join t3->(cheapest_startup_path + cheapest_total_path)

JoinRel(t1, t3)  join t2：

(t1, t3)->(cheapest_startup_path + cheapest_total_path) join t2->(cheapest_startup_path + cheapest_total_path)

JoinRel(t2, t3) join t1：由于没有(t2, t3)关联，所以此种情况不存在

每取一对内外表的Path进行Join时，也会判断是否需要重分布、是否可以去重，选择关联方式，比如JoinRel(t1, t2)  join t3时，也会尝试对t3表进行去重的Path，因为这个Join本质仍然是Semi Join。下图是选择过程中产生的部分有价值的候选路径（篇幅所限，只截取了一部分）：

优化器在这些路径中，选出了如下的最优路径：

对比实际的执行计划，二者是一样的（对比第4层HashJoin的“E-costs“是一样的）：

从这个过程可以大致感受到path_list有可能会发生一些膨胀，如果path_list中路径太多了，则可能会导致cheapest_total_path有多个，那么下一级的搜索空间也就会变的很大，最终会导致计划生成的耗时增加。关于Join Path的生成，作以下几点说明：

Join路径的选择时，会分两个阶段计算代价，initial和final代价，initial代价快速估算了建hash表、计算hash值以及下盘的代价，当initial代价已经比path_list中某个path大时，就提前剪枝掉该路径；

cheapest_total_path有多个原因：主要是考虑到多个维度下，代价很相近的路径都有可能是下一层动态规划的最佳选择，只留一个可能得不到整体最优计划；

cheapest_startup_path记录了启动代价最小的一个，这也是预留了另一个维度，当查询语句需要的结果很少时，有一个启动代价很小的Path，但总代价可能比较大，这个Path有可能会成为首选；

由于剪枝的原因，有些情况下，可能会提前剪枝掉某个Path，或者这个Path没有被选为cheapest_total_path或cheapest_startup_path，而这个Path是理论上最优计划的一部分，这样会导致最终的计划不是最优的，这种场景一般概率不大，如果遇到这种情况，可尝试使用Plan Hint进行调优；

路径生成与集群规模大小、系统资源、统计信息、Cost估算都有紧密关系，如集群DN数影响着重分布的倾斜性和单DN的数据量，系统内存影响下盘代价，统计信息是行数和distinct值估算的第一手数据，而Cost估算模型在整个计划生成中，是选择和淘汰的关键因素，每个JoinRel的行数估算不准，都有可能影响着最终计划。因此，相同的SQL语句，在不同集群或者同样的集群不同统计信息，计划都有可能不一样，如果路径发生一些变化可通过分析Performance信息和日志来定位问题，Performance详解可以参考博文：GaussDB(DWS)的explain performance详解。

如果设置了Random Plan模式，则动态规划的每一层cheapest_startup_path和cheapest_total_path都是从path_list中随机选取的，这样保证随机性。

2. Aggregate Path的生成

一般而言，Aggregate Path生成是在表关联的Path生成之后，且有三个主要步骤（Unique Path的Aggregate在Join Path生成的时候就已经完成了，但也会有这三个步骤）：先估算出聚集结果的行数，然后选择Path的方式，最后创建出最优Aggregate Path。前者依赖于统计信息和Cost估算模型，后者取决于前者的估算结果、集群规模和系统资源。Aggregate行数估算主要根据聚集列的distinct值来组合，我们重点关注Aggregate行数估算和最优Aggregate Path选择。

2.1 Aggregate行数估算

以如下SQL为例进行说明：

select t1.c2, t2.c2, count(*) cnt from t1, t2 where t1.c2 = t2.c2 and t1.c1 < 500 group by t1.c2, t2.c2;

该语句先是两表关联，基表上有过滤条件，然后求取两列的GROUP BY结果。这里的聚集列有两个，t1.c2和t2.c2，在看一下系统表中给出的原始信息：

postgres=# select tablename, attname, null_frac, n_distinct, n_dndistinct from pg_stats where (tablename = 't1' or tablename = 't2') and attname = 'c2'; tablename | attname | null_frac | n_distinct | n_dndistinct -----------+---------+-----------+------------+-------------- t1 | c2 | 0 | -.25 | -.431535 t2 | c2 | 0 | 100 | -.39834 (2 rows)

统计信息显示t1.c2和t2.c2的原始distinct值分别是-0.25和100，-0.25转换为绝对值就是0.25 * 2000 = 500，那它们的组合distinct是不是至少应该是500呢？答案不是。因为Aggregate对JoinRel(t1, t2)的结果进行聚集，而系统表中统计信息是原始信息（没有任何过滤）。这时需要把Join条件和过滤条件都考虑进去，如何考虑呢？首先看过滤条件 “t1.c1<500“可能会过滤掉一部分t1.c2，那么就会有个选择率（此时我们称之为FilterRatio），然后Join条件"t1.c2 = t2.c2"也会有一个选择率（此时我们称之为JoinRatio），这两个Ratio都是介于[0, 1]之间的一个数，于是估算t1.c2的distinct时这两个Ratio影响都要考虑。如果不同列之间选择Poisson模型，相同列之间用完全相关模型，则t1.c2的distinct大约是这样：

distinct(t1.c2) = Poisson(d0, ratio1, nRows) * ratio2

其中d0表示基表中原始distinct，ratio1代表使用Poisson模型的Ratio，ratio2代表使用完全相关模型的Ratio，nRows是基表行数。如果需要定位分析问题，这些Ratio可以从日志中查阅，如下设置后在运行SQL语句：

set logging_module='on(opt_card)'; set log_min_messages=debug3;

本例中，我们从日志中可以看到t1表上的两个Ratio：

在看t2.c2，这一列原始distinct是100，而从上面日志中可以看出t2表的数据全匹配上了（没有Ratio），那么Join完t2.c2的distinct也是100。此时不能直接组合t1.c2和t2.c2，因为"t1.c2 = t2.c2“暗含了这两个列的值是一样的，那就是说它们等价，于是只需考虑Min(distinct(t1.c2), distinct(t2.c2))即可，下图是Performance给出的实际和估算行数：

postgres=# explain performance select t1.c2, t2.c2, count(*) cnt from t1, t2 where t1.c2 = t2.c2 and t1.c1 < 500 group by t1.c2, t2.c2; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ id | operation | A-time | A-rows | E-rows | E-distinct | Peak Memory | E-memory | A-width | E-width | E-costs ----+-----------------------------------------------+------------------+--------+--------+------------+----------------+----------+---------+---------+--------- 1 | -> Streaming (type: GATHER) | 48.500 | 99 | 100 | | 80KB | | | 16 | 89.29 2 | -> HashAggregate | [38.286, 40.353] | 99 | 100 | | [28KB, 31KB] | 16MB | [24,24] | 16 | 79.29 3 | -> Hash Join (4,6) | [37.793, 39.920] | 1980 | 2132 | | [6KB, 6KB] | 1MB | | 8 | 75.04 4 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | [0.247, 0.549] | 1001 | 1001 | 25 | [53KB, 53KB] | 2MB | | 4 | 32.95 5 | -> Seq Scan on test.t2 | [0.157, 0.293] | 1001 | 1001 | | [12KB, 12KB] | 1MB | | 4 | 4.50 6 | -> Hash | [36.764, 38.997] | 998 | 1000 | 62 | [291KB, 291KB] | 16MB | [20,20] | 4 | 29.88 7 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | [36.220, 38.431] | 998 | 999 | | [53KB, 61KB] | 2MB | | 4 | 29.88 8 | -> Seq Scan on test.t1 | [0.413, 0.433] | 998 | 999 | | [14KB, 14KB] | 1MB | | 4 | 9.25

2.2 Aggregrate Path生成

有了聚集行数，则可以根据资源情况，灵活选择聚集方式。Aggregate方式主要有以下三种：

Aggregate + Gather (+ Aggregate)

Redistribute + Aggregate (+Gather)

Aggregate + Redistribute + Aggregate (+Gather)

括号中的表示可能没有这一步，视具体情况而定。这些聚集方式可以理解成，两表关联时选两边Redistribute还是选一边Broadcast。优化器拿到聚集的最终行数后，会尝试每种聚集方式，并计算相应的代价，选择最优的方式，最终生成路径。这里有两层Aggregate时，最后一层就是最终聚集行数，而第一层聚集行数是根据Poisson模型推算的。Aggregate方式选择默认由优化器根据代价选择，用户也可以通过参数best_agg_plan指定。三类聚集方式大致适用范围如下：

第一种，直接聚集后行数不太大，一般是DN聚集，CN收集，有时CN需进行二次聚集

第二种，需要重分布且直接聚集后行数未明显减少

第三种，需要重分布且直接聚集后行数减少明显，重分布之后，行数又可以减少，一般是DN聚集、重分布、再聚集，俗称双层Aggregate

四、结束语

本文着眼于计划生成的核心步骤，从行数估算、到Join Path的生成、再到Aggregate Path的生成，介绍了其中最简单过程的基本原理。而实际的处理方法远远比描述的要复杂，需要考虑的情况很多，比如多组选择率如何组合最优、分布键怎么选、出现倾斜如何处理、内存用多少等等。权衡整个计划生成过程，有时也不得不有所舍，这样才能有所得，而有时计划的一点劣势也可以忽略或者通过其他能力弥补上来，比如SMP开启后，并行的效果会淡化一些计划上的缺陷。总而言之，计划生成是一项复杂而细致的工作，生成全局最优计划需要持续的发现问题和优化，后续博文我们将继续探讨计划生成的秘密。

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