PostgreSQL中的查詢：1．查詢執(zhí)行階段

開始關(guān)于PG內(nèi)部執(zhí)行機(jī)制的文章系列。這一篇側(cè)重于查詢計(jì)劃和執(zhí)行機(jī)制。

本系列包括：

1、查詢執(zhí)行階段（本文）

2、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

3、順序掃描

4、索引掃描

5、嵌套循環(huán)連接

6、哈希連接

7、Merge join

本系列針對(duì)PG14編寫。

簡(jiǎn)單查詢協(xié)議

PG客戶端－服務(wù)協(xié)議的基本目的是雙重的：將SQL查詢發(fā)送到服務(wù)，接收整個(gè)執(zhí)行結(jié)果作為響應(yīng)。服務(wù)接收到查詢?nèi)?zhí)行要經(jīng)過(guò)幾個(gè)階段。

解析

首先，需要解析查詢文本，這樣服務(wù)才能準(zhǔn)確了解需要執(zhí)行什么。

詞法分析器和解析器。詞法解析器負(fù)責(zé)識(shí)別查詢字符串中的詞位（如SQL關(guān)鍵字、字符串、數(shù)字文字等），而解析器確保生成的詞位集在語(yǔ)法上是有效的。解析器和詞法解析器使用標(biāo)準(zhǔn)工具Bison和Flex實(shí)現(xiàn)。解析的查詢表示位抽象的語(yǔ)法樹。例如：

在這里，將在后臺(tái)內(nèi)存中構(gòu)建一棵樹。下面以高度簡(jiǎn)化的形式表示該樹。樹中節(jié)點(diǎn)用查詢的相應(yīng)部分標(biāo)記：

RTE是一個(gè)晦澀的縮寫，表示“范圍表?xiàng)l目”。PG源碼中“range table”指***查詢、連接結(jié)果－－也就是說(shuō)SQL語(yǔ)句操作的任何記錄集。

語(yǔ)法分析器。語(yǔ)法分析器確定數(shù)據(jù)庫(kù)中是否存在查詢中引用的表和其他對(duì)象，用戶是否有訪問(wèn)這些對(duì)象的權(quán)限。語(yǔ)法分析需要的所有信息都在系統(tǒng)catalog中。

語(yǔ)法分析接收分析器傳來(lái)的解析樹并重新構(gòu)建它，并用引用的特定數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象、數(shù)據(jù)類型信息等來(lái)補(bǔ)充它。如果開啟debug＿right＿parse，則會(huì)在服務(wù)消息日志中顯示完整的樹信息，盡管這沒(méi)什么實(shí)際意義。

轉(zhuǎn)換

下一步，對(duì)查詢進(jìn)行重寫。

系統(tǒng)內(nèi)核將重寫用于多種目的。其中之一是將解析樹中的視圖名替換為該視圖查詢相對(duì)應(yīng)的子樹。pg＿tables是上面例子的一個(gè)視圖，重寫后的解析樹將采用以下形式：

解析樹對(duì)應(yīng)的查詢（經(jīng)所有操作僅在樹上執(zhí)行，而不是在查詢文本上執(zhí)行）：

解析樹反映查詢的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，而不是執(zhí)行操作的順序。行級(jí)安全性在轉(zhuǎn)換階段實(shí)施。

系統(tǒng)核心使用重寫的另一個(gè)例子是版本14中遞歸查詢的SEARCH和CYCLE子句中實(shí)現(xiàn)。

PG支持自定義轉(zhuǎn)換，用戶可以使用重寫規(guī)則系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。規(guī)則系統(tǒng)作為PG主要功能之一。這些規(guī)則得到了項(xiàng)目基礎(chǔ)的支持，并在早期開發(fā)過(guò)程中反復(fù)重新設(shè)計(jì)。這是一個(gè)強(qiáng)大的機(jī)制，但難以理解和調(diào)試。甚至有人提議將規(guī)則從PG中完全刪除，但沒(méi)有得到普遍支持。在大多數(shù)情況下，使用觸發(fā)器而不是規(guī)則更安全、更方便。

如果debug＿print＿rewritten開啟，則完整重寫的解析樹會(huì)顯示在服務(wù)消息日志中。

計(jì)劃

SQL是一種聲明性語(yǔ)言：查詢指定要檢索什么，但不指定如何檢索它。任何查詢都可以通過(guò)多種方式執(zhí)行。解析樹中的每個(gè)操作都有多個(gè)執(zhí)行選項(xiàng)。例如，您可以通過(guò)讀取整個(gè)表并丟棄不需要的行來(lái)從表中檢索特定記錄，或者可以使用索引來(lái)查詢與您查詢匹配的行。數(shù)據(jù)集總是成對(duì)連接。連接順序的變化會(huì)產(chǎn)生大量執(zhí)行選項(xiàng)。然后有許多方法可以將2組行連接在一起。例如，您可以逐個(gè)遍歷第一個(gè)集合中的行，并在另一個(gè)集合中查找匹配的行，或者您可以先對(duì)2個(gè)集合進(jìn)行排序，然后將他們合并在一起。不同方法在某些情況下表現(xiàn)更好，在另一些情況下表現(xiàn)更差。

最佳計(jì)劃的執(zhí)行速度可能比非最佳計(jì)劃快幾個(gè)數(shù)量級(jí)，這就是為什么優(yōu)化解析查詢的執(zhí)行計(jì)劃器是系統(tǒng)最復(fù)雜的元素之一。

計(jì)劃樹。執(zhí)行計(jì)劃也可以表示為樹，但其節(jié)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)的物理操作而不是邏輯操作。

開啟debug＿print＿plan，則整個(gè)執(zhí)行計(jì)劃樹會(huì)顯示在服務(wù)消息日志中。這是非常不切實(shí)際的，因?yàn)槿罩痉浅；靵y。更方便的選擇是使用EXPLAIN命令：

EXPLAIN

SELECT schemaname， tablename

FROM pg＿tables

WHERE tableowner ＝ ＇postgres＇

ORDER BY tablename；

QUERY PLAN?????????????????????????????????????????????????????????????????????

Sort （cost＝21．03．．21．04 rows＝1 width＝128）

Sort Key： c．relname

?＞ Nested Loop Left Join （cost＝0．00．．21．02 rows＝1 width＝128）

Join Filter： （n．oid ＝ c．relnamespace）

?＞ Seq Scan on pg＿class c （cost＝0．00．．19．93 rows＝1 width＝72）

Filter： （（relkind ＝ ANY （＇｛r，p｝＇：：＂char＂［］）） AND （pg＿g．．．

?＞ Seq Scan on pg＿namespace n （cost＝0．00．．1．04 rows＝4 wid．．．

（7 rows）

該圖顯示了樹的主要節(jié)點(diǎn)。相同的節(jié)點(diǎn)在EXPLAIN輸出中使用箭頭標(biāo)記。Seq Scan節(jié)點(diǎn)表示讀取表操作，而Nested Loop節(jié)點(diǎn)表示表連接操作。這里有2個(gè)優(yōu)趣的點(diǎn)需要注意：

1） 其中一個(gè)初始化表從執(zhí)行計(jì)劃樹中消失了，因?yàn)閳?zhí)行計(jì)劃器指出查詢處理中不需要它

2） 估算要處理的行數(shù)和每個(gè)節(jié)點(diǎn)處理的代價(jià)

計(jì)劃查詢。為找到最佳計(jì)劃，PG使用基于成本的查詢優(yōu)化器。優(yōu)化器會(huì)檢查各種可用的執(zhí)行計(jì)劃并估算需要的資源量，例如IO周期和CPU周期。這個(gè)計(jì)算出的估算值轉(zhuǎn)換成任意單位，被稱為計(jì)劃成本。選擇結(jié)果成本最低的計(jì)劃來(lái)執(zhí)行。

問(wèn)題是，可能的計(jì)劃數(shù)量隨著連接數(shù)量的增加而呈指數(shù)增長(zhǎng)，即使對(duì)于相對(duì)簡(jiǎn)單的查詢，也無(wú)法一一篩選所有計(jì)劃。因此，使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和啟發(fā)式限制搜索范圍。這允許在合理的時(shí)間內(nèi)精確第解決查詢中更多表的問(wèn)題，但不能保證所選的計(jì)劃是真正最優(yōu)的。因?yàn)橛?jì)劃其使用簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)模型并可能使用不精確的初始化數(shù)據(jù)。

Ordering joins：可以以特定方式構(gòu)建查詢，以顯著縮小搜索范圍（有可能錯(cuò)過(guò)找到最佳計(jì)劃的機(jī)會(huì)）：

1） 公共表表達(dá)式通常與主查詢分開優(yōu)化。從12開始可以使用MATERIALIZE子句來(lái)強(qiáng)制執(zhí)行此操作。

2） 來(lái)自非SQL函數(shù)的查詢和主查詢分開優(yōu)化。（在某些情況下，SQL函數(shù)可以內(nèi)聯(lián)到主查詢中）

3） join＿collapse＿limit參數(shù)與現(xiàn)式j(luò)oin子句以及from＿collapse＿limit參數(shù)與子查詢一起可以定義某些連接順序，具體取決于查詢語(yǔ)法。

最后一個(gè)可能需要解釋，下面的查詢調(diào)用FROM子句中的幾個(gè)表，沒(méi)有顯式連接：

SELECT ．．．FROM a， b， c， d， eWHERE ．．．

下面是此查詢的解析樹：

在這個(gè)查詢中，規(guī)劃器將考慮所有可能的連接順序。在下一個(gè)示例中，一些連接由JOIN子句顯式定義：

SELECT ．．．FROM a， b JOIN c ON ．．．， d， eWHERE ．．．

解析樹反映了這一點(diǎn)：

規(guī)劃器折疊連接樹，有效地將其轉(zhuǎn)換為上一個(gè)示例中的樹。該算法遞歸地遍歷樹并用其組件的平面列表替換每個(gè)JOINEXPR節(jié)點(diǎn)。

但是只有在生成的屏幕列表包含不超過(guò)join＿collapse＿limit個(gè)元素（默認(rèn)8個(gè)）時(shí)，才會(huì)發(fā)生這種“扁平化”。在上面示例中，如果將join＿collapse＿limit設(shè)置5或更少，則不會(huì)折疊JOINEXPR節(jié)點(diǎn)。對(duì)于規(guī)劃器來(lái)說(shuō)，這意味著兩件事：表B必須連接到表C（反之亦然，join對(duì)中的join 順序不受限制）；表A、D、E以及B到C的連接可以按任意順序連接。

如果join＿collapse＿limit設(shè)置為1，則將保留任何顯式JOIN順序。注意，無(wú)論該參數(shù)如何，操作FULL OUTER JOIN都不會(huì)折疊。

參數(shù)from＿collapse＿limit（默認(rèn)也是8）以類似的方式限制子查詢的展平。子查詢似乎與連接沒(méi)有太多共同之處，但當(dāng)它歸結(jié)為解析樹級(jí)別時(shí)，相似性顯而易見。

例子：

SELECT ．．．FROM a， b JOIN c ON ．．．， d， eWHERE ．．．

下面是對(duì)應(yīng)樹：

這里唯一的區(qū)別是JOINEXPR節(jié)點(diǎn)被替換成FROMEXPR（因此參數(shù)名稱為FROM）。

遺傳搜索：每當(dāng)生成的扁平樹以太多相同級(jí)別的節(jié)點(diǎn)（表或連接結(jié)果）結(jié)束時(shí)，規(guī)劃時(shí)間可能會(huì)飆升，因?yàn)槊總€(gè)節(jié)點(diǎn)都需要單獨(dú)優(yōu)化。如果geqo參數(shù)開啟，當(dāng)同級(jí)節(jié)點(diǎn)數(shù)量達(dá)到geqo＿threshold（默認(rèn)12）時(shí)，PG將切換到遺傳搜索。遺傳搜索比動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法快得多。但并不能保證找到最佳計(jì)劃。該算法有許多可調(diào)整的選項(xiàng)，這時(shí)另一篇文章主題。

選擇最佳計(jì)劃：最佳計(jì)劃的定義因預(yù)期用途而異。當(dāng)需要完整的輸出時(shí)，計(jì)劃必須優(yōu)化與查詢匹配的所有行的檢索。另一方面，如果只想要前幾個(gè)匹配的行，則最佳計(jì)劃可能會(huì)完全不同。PG通過(guò)計(jì)算2個(gè)成本組件來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。他們顯示在“成本”一詞之后的查詢計(jì)劃輸出中：

Sort （cost＝21．03．．21．04 rows＝1 width＝128）

第一個(gè)組成部分：?jiǎn)?dòng)成本，是為節(jié)點(diǎn)執(zhí)行做準(zhǔn)備的成本；第2個(gè)組成部分，總成本：代表總節(jié)點(diǎn)執(zhí)行成本。

選擇計(jì)劃時(shí)，計(jì)劃器首先要檢查是否使用cursor（可以通過(guò)DECLARE命令設(shè)置cursor或者在PL／pgSQL中明確聲明）。如果沒(méi)有，計(jì)劃器假設(shè)需要全部輸出并選擇總成本最低的計(jì)劃。否則，如果使用cursor，則規(guī)劃器會(huì)選擇一個(gè)規(guī)劃，以最佳方式檢索匹配行總數(shù)中等于cursor＿tuple＿fraction（默認(rèn)0．1）的行數(shù)。或者具體地說(shuō)最低的計(jì)劃：startup cost ＋ cursor＿tuple＿fraction＊（total cost－ startup cost）。

成本計(jì)算過(guò)程。要估計(jì)計(jì)劃的成本，必須單獨(dú)估計(jì)其每個(gè)節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)成本取決于節(jié)點(diǎn)類型（從表中讀取的成本遠(yuǎn)低于對(duì)表排序的成本）和處理的數(shù)據(jù)量（通常，數(shù)據(jù)越多，成本越高）。雖然節(jié)點(diǎn)類型是立即知道的，但要評(píng)估數(shù)據(jù)量，我們首先需要估計(jì)節(jié)點(diǎn)的基數(shù)（輸入行的數(shù)量）和選擇性（剩余用于輸出的行的比例）。為此，我們需要數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：表大小、跨列的數(shù)據(jù)分布。

因此優(yōu)化依賴于準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由自動(dòng)分析過(guò)程受繼并保持最新。

如果每個(gè)計(jì)劃節(jié)點(diǎn)的基數(shù)估計(jì)準(zhǔn)確，計(jì)算出的總成本通常會(huì)與實(shí)際成本相匹配。場(chǎng)景的計(jì)劃偏差通常是基數(shù)和選擇性估計(jì)不準(zhǔn)確的結(jié)果。這些錯(cuò)誤是由不準(zhǔn)確、過(guò)時(shí)或不可用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)引起的，并在較小程度上是規(guī)劃期所基于的固有模型不完善。

基數(shù)估計(jì)。基數(shù)估計(jì)是遞歸執(zhí)行的。節(jié)點(diǎn)基數(shù)使用2個(gè)值計(jì)算：節(jié)點(diǎn)的字節(jié)的的基數(shù)，或輸入行數(shù)；節(jié)點(diǎn)的選擇性，或輸出行于輸入行的比例。基數(shù)是這2個(gè)值的成績(jī)。選擇性是一個(gè)介于0和1之間的數(shù)字。接近于零的選擇性值稱為高選擇性，接近1的值稱為低選擇性。這是因?yàn)楦哌x擇性會(huì)消除較高比例的行，而較低的選擇性值會(huì)降低閾值，因此丟棄的行數(shù)回更少。首先處理具有數(shù)據(jù)訪問(wèn)方法的葉節(jié)點(diǎn)。這就是表大小等統(tǒng)計(jì)信息的來(lái)源。應(yīng)用于表的條件的選擇性取決于條件類型。在最簡(jiǎn)單的形式中，選擇性可以是一個(gè)常數(shù)值，但計(jì)劃著回嘗試使用所有可用信息來(lái)產(chǎn)生最準(zhǔn)確的估計(jì)。最簡(jiǎn)單條件的選擇性估計(jì)作為基礎(chǔ)，使用不二運(yùn)算構(gòu)建的復(fù)雜條件可以使用以下簡(jiǎn)單公式進(jìn)一步計(jì)算：

selx and y ＝ selx sely

selx or y ＝ 1－（1－selx ）（1－sely ）＝selx ＋ sely － selx sely

在這些公式中，x和y認(rèn)為是獨(dú)立的。如果他們相關(guān)，則使用這些公式，會(huì)使估計(jì)不太準(zhǔn)確。對(duì)于連接的基數(shù)估計(jì)，計(jì)算2個(gè)值：笛卡爾積的基數(shù)（2個(gè)數(shù)據(jù)集的基數(shù)的乘積）和連接條件的選擇性，這又取決于條件類型。其他節(jié)點(diǎn)類型的基數(shù)，例如排序或聚合節(jié)點(diǎn)也是類似計(jì)算的。

請(qǐng)注意，較低節(jié)點(diǎn)中的基數(shù)計(jì)算錯(cuò)誤將向上傳播，導(dǎo)致成本估算不準(zhǔn)確，并最終導(dǎo)致次優(yōu)計(jì)劃。計(jì)劃器只有表的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而不是連接結(jié)果的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這使情況變得更糟。

代價(jià)估算。代價(jià)估算過(guò)程也是遞歸的。子樹的成本包括其子節(jié)點(diǎn)的成本加上父節(jié)點(diǎn)的成本。節(jié)點(diǎn)成本計(jì)算基于其執(zhí)行操作的數(shù)學(xué)模型。已經(jīng)計(jì)算的基數(shù)用于輸入。該過(guò)程計(jì)算啟動(dòng)成本和總成本。有些操作不需要任何準(zhǔn)備，可以立即開始執(zhí)行。對(duì)于這些操作，啟動(dòng)成本是0．其他操作可能有先決標(biāo)記。例如排序節(jié)點(diǎn)通常需要來(lái)自其子節(jié)點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)才能開始操作。這些節(jié)點(diǎn)的啟動(dòng)成本不為0。即使下一個(gè)節(jié)點(diǎn)（或客戶端）只需要單行輸出，也必須計(jì)算此成本。

成本是計(jì)劃者的最佳估計(jì)。任何計(jì)劃錯(cuò)誤都會(huì)影響成本與實(shí)際執(zhí)行的相關(guān)程度。成本評(píng)估的注意目的是讓計(jì)劃者在相同條件下比較相同查詢的不同執(zhí)行計(jì)劃。在任何其他情況下，按成本比較查詢（更糟糕的是，不同的查詢）是沒(méi)有意義和錯(cuò)誤的。例如，考慮由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確而被低估的成本。更新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)－－成本可能會(huì)發(fā)生變化，但估算會(huì)變得更加準(zhǔn)確，計(jì)劃最終會(huì)得到改進(jìn)。

執(zhí)行

按照計(jì)劃執(zhí)行優(yōu)化后的查詢。在后端內(nèi)存中創(chuàng)建一個(gè)portal對(duì)象。Portal存儲(chǔ)著執(zhí)行查詢需要的狀態(tài)。這個(gè)狀態(tài)以樹的形式表示，其結(jié)構(gòu)與計(jì)劃樹相同。樹的節(jié)點(diǎn)作為裝配線，相互請(qǐng)求和傳遞行記錄：

從root節(jié)點(diǎn)開始執(zhí)行。Root節(jié)點(diǎn)（例子中的SORT節(jié)點(diǎn)）向2個(gè)字節(jié)的請(qǐng)求數(shù)據(jù)。當(dāng)它接收到所有請(qǐng)求的數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)執(zhí)行排序操作，然后將數(shù)據(jù)向上傳遞給客戶端。

一些節(jié)點(diǎn)（例如NESTLOOP節(jié)點(diǎn)）連接來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。該節(jié)點(diǎn)向2個(gè)字節(jié)的請(qǐng)求數(shù)據(jù)。在接收到與連接條件匹配的行后，節(jié)點(diǎn)立即將結(jié)果行傳遞給父節(jié)點(diǎn)（和排序不同，排序必須在處理他們之前接收所有行），然后該節(jié)點(diǎn)停止，知道其父節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求另一行。因此，如果只需要部分結(jié)果（例如LIMIT設(shè)置），則操作不會(huì)完全執(zhí)行。

2個(gè)SEQSCAN葉節(jié)點(diǎn)是表掃描。根據(jù)父節(jié)點(diǎn)的請(qǐng)求，葉節(jié)點(diǎn)從表中讀取下一行并將其返回。這個(gè)節(jié)點(diǎn)和其他一些節(jié)點(diǎn)根本不存儲(chǔ)行，而只是交付并立即忘記他們。其他節(jié)點(diǎn)例如排序，可能需要一次存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。為解決這個(gè)問(wèn)題，在后端內(nèi)存分配了一個(gè)work＿mem內(nèi)存塊，默認(rèn)是保守的4MB限制；當(dāng)內(nèi)存用完時(shí)，多余的數(shù)據(jù)會(huì)被發(fā)送到磁盤上的臨時(shí)文件中。

一個(gè)計(jì)劃可能包含多個(gè)具有存儲(chǔ)要求的節(jié)點(diǎn)，因此他可能分配了幾塊內(nèi)存，每個(gè)塊大小為work＿mem。查詢進(jìn)程可能占用的總內(nèi)存大小沒(méi)有限制。

擴(kuò)展查詢協(xié)議

使用簡(jiǎn)單的查詢協(xié)議，任何命令即使它一次又一次重復(fù)也會(huì)經(jīng)歷上述所有階段：解析、重寫、規(guī)劃、執(zhí)行。但是沒(méi)有理由一遍又一遍地解析同一個(gè)查詢。如果他們盡在常量上有所不同，也沒(méi)有理由重新解析查詢：解析樹將是相同的。簡(jiǎn)單查詢協(xié)議的另一個(gè)煩惱是客戶端接收完整的輸出，而不管它可能有多長(zhǎng)。

這2個(gè)問(wèn)題都可以通過(guò)使用SQL命令來(lái)解決：為第一個(gè)問(wèn)題準(zhǔn)備一個(gè)查詢并執(zhí)行它，為第二個(gè)問(wèn)題聲明一個(gè)游標(biāo)并獲取所需行。但隨后客戶端將不得不處理命名新對(duì)象，而服務(wù)器將需要解析額外的命令。

擴(kuò)展查詢協(xié)議可以在協(xié)議命令級(jí)別對(duì)單獨(dú)的執(zhí)行階段進(jìn)行精確控制。

準(zhǔn)備

在準(zhǔn)備期間，查詢會(huì)像往常一樣被解析和重寫，但解析樹存儲(chǔ)在后端內(nèi)存中。PG沒(méi)有用于解析查詢的全局緩存。即使一個(gè)進(jìn)程之前已經(jīng)解析過(guò)查詢，其他進(jìn)程也必須再次解析它。然而，這中設(shè)計(jì)也有好處。在高負(fù)載下，全局內(nèi)存緩沖很容易因?yàn)殒i稱為瓶頸。一個(gè)客戶端發(fā)送多個(gè)小命令可能會(huì)影響整個(gè)實(shí)例的性能。在PG中，查詢解析很便宜并與其他進(jìn)程隔離。

可以使用附加參數(shù)準(zhǔn)備查詢。下面是一個(gè)使用SQL命令的例子（同樣，這并不等同于協(xié)議命令級(jí)別的準(zhǔn)備，但最終的效果是一樣的）：

PREPARE plane（text） ASSELECT ＊ FROM aircrafts WHERE aircraft＿code ＝ ＄1；

本文的案例都使用demo數(shù)據(jù)庫(kù)“Airlines”。此視圖顯示所有命名的預(yù)準(zhǔn)備語(yǔ)句：

SELECT name， statement， parameter＿types

FROM pg＿prepared＿statements gx

?［ RECORD 1 ］???＋??????????????????????????????????????????????????

name ｜ plane

statement ｜ PREPARE plane（text） AS ＋

｜ SELECT ＊ FROM aircrafts WHERE aircraft＿code ＝ ＄1；

parameter＿types ｜ ｛text｝

該視圖沒(méi)有列出任何未命名的語(yǔ)句（使用擴(kuò)展協(xié)議或PL／pgSQL）。但它也沒(méi)有列出來(lái)其他會(huì)話的準(zhǔn)備好的語(yǔ)句：訪問(wèn)另一個(gè)會(huì)話的內(nèi)存是不可能的。

參數(shù)綁定

在執(zhí)行準(zhǔn)備好的查詢之前，會(huì)綁定當(dāng)前參數(shù)值。

EXECUTE plane（＇733＇）；

aircraft＿code ｜ model ｜ range

???????????????＋???????????????＋???????

733 ｜ Boeing 737?300 ｜ 4200（1 row）

與文字表達(dá)式的串聯(lián)相比，準(zhǔn)備好的語(yǔ)句的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以防止任何類型的SQL注入。因?yàn)閰?shù)值不會(huì)影響已經(jīng)構(gòu)建的解析樹。在沒(méi)有準(zhǔn)備好的聲明的情況下達(dá)到相同的安全級(jí)別，將需要對(duì)來(lái)自不受信任來(lái)源的所有值進(jìn)行廣泛轉(zhuǎn)義。

規(guī)劃和執(zhí)行

執(zhí)行準(zhǔn)備好的語(yǔ)句時(shí)，首先會(huì)考慮提供的參數(shù)來(lái)計(jì)劃其查詢，然后發(fā)送選擇的計(jì)劃以執(zhí)行。實(shí)際參數(shù)值對(duì)規(guī)劃者很重要，因?yàn)椴煌瑓?shù)集的最有規(guī)劃也可能不同。例如，在查找高級(jí)航班預(yù)訂時(shí)，使用索引掃描（例如Index Scan字樣所示），因?yàn)橛?jì)劃者預(yù)計(jì)匹配的行不多：

CREATE INDEX ON bookings（total＿amount）；

EXPLAIN SELECT ＊ FROM bookings WHERE total＿amount ＞ 1000000；

QUERY PLAN?????????????????????????????????????????????????????????????????????

Bitmap Heap Scan on bookings （cost＝86．38．．9227．74 rows＝4380 wid．．．

Recheck Cond： （total＿amount ＞ ＇1000000＇：：numeric）

?＞ Bitmap Index Scan on bookings＿total＿amount＿idx （cost＝0．00．．．．

Index Cond： （total＿amount ＞ ＇1000000＇：：numeric）

（4 rows）

然而，下一個(gè)條件完全符合所有預(yù)訂。索引掃描在這里沒(méi)用，進(jìn)行順序掃描Seq Scan：

EXPLAIN SELECT ＊ FROM bookings WHERE total＿amount ＞ 100；

QUERY PLAN???????????????????????????????????????????????????????????????????

Seq Scan on bookings （cost＝0．00．．39835．88 rows＝2111110 width＝21）

Filter： （total＿amount ＞ ＇100＇：：numeric）

（2 rows）

在某些情況下，除了解析樹外，規(guī)劃器還會(huì)存儲(chǔ)查詢計(jì)劃，以避免再出現(xiàn)時(shí)再次規(guī)劃它。整個(gè)沒(méi)有參數(shù)值的計(jì)劃稱為通用計(jì)劃，而不是使用給定參數(shù)值生成的自定義計(jì)劃。通用計(jì)劃的一個(gè)明顯用例是沒(méi)有參數(shù)的語(yǔ)句。

對(duì)于前4此運(yùn)行，帶有參數(shù)的預(yù)處理語(yǔ)句總是根據(jù)實(shí)際參數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化。然后計(jì)算平均計(jì)劃成本。在第5次及以后，如果通用計(jì)劃平均比自定義計(jì)劃代價(jià)低，那么規(guī)劃器從那時(shí)起存儲(chǔ)和使用通用計(jì)劃，并進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

plane準(zhǔn)備好的語(yǔ)句已經(jīng)執(zhí)行過(guò)一次，在接下來(lái)的2次執(zhí)行中，仍然使用自定義計(jì)劃，如查詢計(jì)劃中的參數(shù)值所示：

EXECUTE plane（＇763＇）；

EXECUTE plane（＇773＇）；

EXPLAIN EXECUTE plane（＇319＇）；

QUERY PLAN??????????????????????????????????????????????????????????????????

Seq Scan on aircrafts＿data ml （cost＝0．00．．1．39 rows＝1 width＝52）

Filter： （（aircraft＿code）：：text ＝ ＇319＇：：text）

（2 rows）

執(zhí)行4次后，規(guī)劃器切換到通用規(guī)劃。在這種情況下，通用計(jì)劃與定制計(jì)劃相同，成本相同，因此更可取。現(xiàn)在EXPLAIN命令顯示參數(shù)編號(hào)，而不是實(shí)際值：

EXECUTE plane（＇320＇）；

EXPLAIN EXECUTE plane（＇321＇）；
QUERY PLAN??????????????????????????????????????????????????????????????????

Seq Scan on aircrafts＿data ml （cost＝0．00．．1．39 rows＝1 width＝52）

Filter： （（aircraft＿code）：：text ＝ ＇＄1＇：：text）

（2 rows）

不幸的是，只有前4個(gè)定制計(jì)劃比通用計(jì)劃更昂貴，而任何進(jìn)一步的定制計(jì)劃都會(huì)更便宜，但計(jì)劃者會(huì)完全忽略他們。另一個(gè)可能的不完善來(lái)源是計(jì)劃者比較成本估算，而不是要花費(fèi)的實(shí)際資源成本。

這就是為什么在版本12及更高版本中，如果用戶不喜歡自動(dòng)結(jié)果，他們可以強(qiáng)制系統(tǒng)使用通用計(jì)劃或自定義計(jì)劃。這是通過(guò)參數(shù)plan＿cache＿mode來(lái)完成：

SET plan＿cache＿mode ＝ ＇force＿custom＿plan＇；

EXPLAIN EXECUTE plane（＇CN1＇）；
QUERY PLAN??????????????????????????????????????????????????????????????????

Seq Scan on aircrafts＿data ml （cost＝0．00．．1．39 rows＝1 width＝52）

Filter： （（aircraft＿code）：：text ＝ ＇CN1＇：：text）

（2 rows）

14及更高版本中，pg＿prepared＿statements視圖還顯示計(jì)劃選擇統(tǒng)計(jì)信息：

SELECT name， generic＿plans， custom＿plans

FROM pg＿prepared＿statements；

name ｜ generic＿plans ｜ custom＿plans

???????＋???????????????＋??????????????

plane ｜ 1 ｜ 6

（1 row）

輸出檢索

擴(kuò)展查詢協(xié)議允許客戶端批量獲取輸出，一次多行，而不是一次全部獲取。借助游標(biāo)也可以實(shí)現(xiàn)相同目的，但成本更高，并且規(guī)劃器將優(yōu)化對(duì)第一個(gè)cursor＿tuple＿fraction行的檢索：

每當(dāng)查詢返回大量行并且客戶端都需要他們時(shí)，一次檢索的行數(shù)對(duì)于整體數(shù)據(jù)傳輸速度至關(guān)重要。單批行越大，往返延遲損失的時(shí)間越少。然而，隨著批量大小的增加，節(jié)省的效率會(huì)下降。例如，從批量大小1切換到批量大小10將顯著增加時(shí)間節(jié)省。但從10切換到100幾乎沒(méi)有任何區(qū)別。

審核編輯 ：李倩