梧桐数据库(WuTongDB):postgresql 12的CBO(Cost-Based Optimizer)优化器

PostgreSQL 12 的 CBO(基于代价的优化器,Cost-Based Optimizer)是其查询优化的核心组件,用于生成高效的查询执行计划。PostgreSQL 的 CBO 通过估算各种执行路径的代价,选择最优的路径来执行 SQL 查询。

PostgreSQL 12 CBO 的主要特点

  1. 基于代价的优化

    PostgreSQL 的 CBO 通过计算不同执行计划的代价来决定查询的执行方式。这种代价模型会考虑 CPU、I/O、内存消耗,并基于这些资源估算每种查询执行方案的成本,选择成本最低的方案。

  2. 丰富的统计信息支持

    CBO 依赖于数据库的统计信息来估算查询的代价,PostgreSQL 12 中的 ANALYZE 命令可以收集表、列和索引的统计信息,帮助优化器做出更准确的决策。

  3. 复杂查询优化

    PostgreSQL 12 CBO 能处理复杂的 SQL 查询,包括:

    • 多表连接查询(Joins)
    • 子查询、CTE(公用表表达式)
    • 聚合查询
    • 窗口函数等
  4. 增量分析

    PostgreSQL 12 引入了一些新的查询优化功能,包括增量统计分析,通过结合更准确的列统计,特别是在多列有复杂依赖关系时,能生成更高效的执行计划。

PostgreSQL 12 CBO 的工作流程

1. 查询解析与重写

当 PostgreSQL 收到一个 SQL 查询时,它首先会将查询解析为语法树。之后,查询优化器会对这个语法树进行查询重写,比如将子查询转化为 JOIN 或者合并一些可以简化的操作。

2. 生成候选执行计划

PostgreSQL 的 CBO 会根据查询的结构,生成一系列的候选执行计划。对于一个简单的查询,可能有多种执行方式可供选择,比如:

  • 顺序扫描(Sequential Scan):依次扫描整个表。
  • 索引扫描(Index Scan):通过索引来定位特定的行。
  • 哈希连接(Hash Join):对于表连接,使用哈希连接来减少计算代价。
  • 嵌套循环连接(Nested Loop Join):适合小规模数据集的表连接。
  • 合并连接(Merge Join):适合排序好的数据。
3. 代价估算

每个候选计划都会进行代价评估,CBO 使用的代价模型包括以下几个方面:

  • CPU代价:处理每一行数据所需的CPU资源。
  • I/O代价:读取数据所需的磁盘I/O操作资源。
  • 内存代价:内存操作,特别是涉及排序、哈希等操作时。

PostgreSQL 使用统计信息来估算每种计划的代价。统计信息包括:

  • 表的行数。
  • 列的基数(Cardinality),即列中不同值的数量。
  • 数据分布情况(直方图)。
  • 索引选择性(即使用索引可以减少多少扫描行数)。
4. 选择最优执行计划

在所有生成的执行计划中,CBO 会选择代价最小的执行计划作为最终的执行方案。这一步决定了查询执行的具体步骤,比如是否使用索引、如何连接多个表等。

关键优化技术

PostgreSQL 12 的 CBO 在执行查询时,使用了多种优化技术来提高性能:

1. 索引扫描与顺序扫描
  • 顺序扫描(Seq Scan):当表的大小较小或查询需要扫描大部分数据时,PostgreSQL 会选择顺序扫描。
  • 索引扫描(Index Scan):当索引能够显著减少查询中的扫描行数时,优化器会选择索引扫描。
2. 表连接优化

PostgreSQL 12 支持多种表连接方式,CBO 根据表的大小和数据分布来选择最优的连接方式:

  • 嵌套循环连接(Nested Loop Join):适用于小表或索引辅助连接。
  • 哈希连接(Hash Join):适用于大表连接和无索引的情况。
  • 合并连接(Merge Join):适用于已经排序好的数据。
3. 子查询优化

PostgreSQL 12 的 CBO 可以将一些子查询转化为更高效的等效操作。例如,将子查询中的 IN 操作符转化为表连接(JOIN),减少嵌套循环带来的开销。

4. CTE(公用表表达式)优化

在 PostgreSQL 12 之前,CTE 是一种"优化屏障",即CBO不会进一步优化其查询计划。然而,从 PostgreSQL 12 开始,优化器可以内联 CTE,从而对其进行进一步的优化,这大大提高了复杂查询的性能。

5. 增量统计信息

PostgreSQL 12 引入了对增量统计信息的支持,用于处理多个列之间的依赖关系。传统的列统计通常假设列之间是独立的,但在实际场景中,列间可能存在某种关联性(如性别和名字)。增量统计信息能够帮助优化器更好地评估查询的选择性,并为复杂的查询生成更准确的代价估算。

6. 并行查询优化

PostgreSQL 12 对并行查询的支持进一步增强,CBO 可以评估并行执行的代价,决定是否将查询分解为多个子任务并行执行。并行执行能够显著加快大规模数据查询,尤其是对于扫描大表或执行复杂聚合的场景。

统计信息的重要性

PostgreSQL CBO 的工作效率高度依赖于准确的统计信息。统计信息不准确或过时可能导致优化器选择非最优的执行计划。常用的统计信息包括:

  • ANALYZE :用于收集表、列和索引的统计信息。执行ANALYZE命令能够帮助优化器做出更好的决策。
  • pg_statistic 系统表:存储统计信息,优化器会使用这些信息估算表的行数、列的基数、数据分布等。

PostgreSQL 12 CBO 优化示例

假设我们有一个包含大量行的表 employees,其中包含如下结构:

sql 复制代码
CREATE TABLE employees (
    emp_id serial PRIMARY KEY,
    name varchar(100),
    department varchar(50),
    salary int
);

我们需要执行以下查询:

sql 复制代码
SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

在这个查询中,PostgreSQL 12 的 CBO 将执行以下步骤:

  1. 查询解析与重写 :PostgreSQL 首先解析查询,识别出 WHERE 子句中的条件 department = 'Sales'
  2. 生成候选执行计划
    • 顺序扫描 :扫描整个 employees 表,检查每一行的 department 是否为 Sales
    • 索引扫描 :如果 department 列上有索引,CBO 可能选择索引扫描来减少扫描行数。
  3. 代价估算
    • 对顺序扫描,代价包括读取整个表的磁盘 I/O 代价和逐行检查的 CPU 代价。
    • 对索引扫描,代价包括扫描索引的代价以及通过索引查找到匹配行的成本。
  4. 选择执行计划 :如果 department 列上的索引能够显著减少扫描的行数,CBO 会选择索引扫描,否则选择顺序扫描。

执行计划可以通过 EXPLAIN 语句查看:

sql 复制代码
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

这个查询会显示优化器选择的执行计划以及每种操作的估算代价。

总结

PostgreSQL 12 的 CBO 是一个功能强大、灵活性极高的优化器,它通过代价估算来生成最优的查询执行计划。在PostgreSQL 12中,CBO 不仅能处理复杂的查询优化任务,还能更好地利用并行查询、增量统计等新特性,显著提高数据库性能。要确保 CBO 选择正确的执行计划,准确、最新的统计信息至关重要。因此,定期运行 ANALYZE 命令,保持统计信息的准确性,是确保数据库查询效率的最佳实践。


产品简介

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