PolarDB:クエリオプティマイザーの概要

例：EXPLAIN 出力の読み取り

次のクエリは、TPC-H クエリ 3 を基にしています。

SELECT l_orderkey, sum(l_extendedprice *(1 - l_discount)) AS revenue
FROM CUSTOMER, ORDERS, LINEITEM
WHERE c_mktsegment = 'AUTOMOBILE'
  and c_custkey = o_custkey
  and l_orderkey = o_orderkey
  and o_orderdate < '1995-03-13'
  and l_shipdate > '1995-03-13'
GROUP BY l_orderkey;

EXPLAIN を実行して実行計画を表示します。

HashAgg(group="l_orderkey", revenue="SUM(*)")
  HashJoin(condition="o_custkey = c_custkey", type="inner")
    Gather(concurrent=true)
      LogicalView(tables="ORDERS_[0-7],LINEITEM_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT `ORDERS`.`o_custkey`, `LINEITEM`.`l_orderkey`, (`LINEITEM`.`l_extendedprice` * (? - `LINEITEM`.`l_discount`)) AS `x` FROM `ORDERS` AS `ORDERS` INNER JOIN `LINEITEM` AS `LINEITEM` ON (((`ORDERS`.`o_orderkey` = `LINEITEM`.`l_orderkey`) AND (`ORDERS`.`o_orderdate` < ?)) AND (`LINEITEM`.`l_shipdate` > ?))")
    Gather(concurrent=true)
      LogicalView(tables="CUSTOMER_[0-7]", shardCount=8, sql="SELECT `c_custkey` FROM `CUSTOMER` AS `CUSTOMER` WHERE (`c_mktsegment` = ?)")

プランツリーは次のようになります。

左側の LogicalView ノードは、ORDERS と LINEITEM の JOIN をラップしています。EXPLAIN 出力の sql 属性は、その JOIN を含め、PolarDB-X がストレージレイヤーにプッシュダウンするフル SQL を示しています。

EXPLAIN 出力フィールド

サブクエリのネスト解除

サブクエリのネスト解除は、相関サブクエリを SemiJoin または同等の演算子に変換します。これにより、サブクエリを MySQL ストレージレイヤーにプッシュダウンしたり、PolarDB-X レイヤーで効率的な実行アルゴリズムを選択したりすることが可能になります。

次の例では、IN サブクエリが SemiHashJoin として書き換えられています。

> explain  select id from t1 where id in (select id from t2 where t2.name = 'hello');
SemiHashJoin(condition="id = id", type="semi")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="t1", shardCount=2, sql="SELECT `id` FROM `t1` AS `t1`")
  Gather(concurrent=true)
    LogicalView(tables="t2_[0-3]", shardCount=4, sql="SELECT `id` FROM `t2` AS `t2` WHERE (`name` = ?)")

演算子のプッシュダウン

演算子のプッシュダウンは、処理を可能な限りデータに近い場所へ移動させます。演算子を MySQL ストレージレイヤーにプッシュダウンすることで、早期にデータのフィルタリングと集計が行われ、ネットワーク経由で転送されるデータ量を削減します。

PolarDB-X は、次のプッシュダウンルールを適用します。

プッシュダウンの動作に関する詳細なウォークスルーについては、「SQL 書き換えとプッシュダウン」をご参照ください。

CBO の仕組み

CBO (プラン列挙子とも呼ばれます) は、次の 3 つのステップで実行されます。

1. 検索空間の構築： 検索エンジンが論理プランに変換ルールを適用し、候補となる物理プランのセットを生成します。

2. コストの推定： コストモデルが検索空間内の各候補プランを評価し、推定コストが最も低いものを選択します。

3. カーディナリティの推定： コスト推定はカーディナリティ推定に依存します。オプティマイザーは、各演算子について、テーブルと列の統計情報に基づいて入力行数と選択性を見積もります。これらの推定値はコストモデルに入力されます。

CBO のコンポーネント