このトピックでは、EXPLAIN ステートメントの機能と、ApsaraDB for SelectDB での EXPLAIN ステートメントの使用方法について説明します。
実行プランツリー
SQL は記述言語です。SQL ステートメントを使用して、クエリするデータについて記述できます。SQL ステートメントの具体的な実行方法は、データベースの実装によって異なります。クエリプランナーは、データベースが SQL ステートメントを実行する方法を決定するために使用されます。
たとえば、結合演算子を指定する場合、クエリプランナーは、ハッシュ結合、ソートマージ結合、シャッフル結合、ブロードキャスト結合など、使用する結合アルゴリズムを指定する必要があります。また、クエリプランナーは、デカルト積を防ぐために結合順序を調整するかどうかを指定し、SQL クエリを実行するノードを決定する必要もあります。
クエリ計画プロセス中に、SQL ステートメントはスタンドアロン実行プランツリーに変換されます。次のサンプルコードは、実行プランツリーの例を示しています。
┌────┐
│Sort│
└────┘
│
┌───────────┐
│Aggregation│
└───────────┘
│
┌────┐
│Join│
└────┘
┌───┴────┐
┌──────┐ ┌──────┐
│Scan-1│ │Scan-2│
└──────┘ └──────┘クエリプランナーは、演算子の実行モードとデータ分散に基づいて、スタンドアロン実行プランを分散実行プランに変換します。分散実行プランは複数のフラグメントで構成されています。各フラグメントは実行プランの一部を担当し、データは ExchangeNode 演算子を使用してフラグメント間で転送されます。
たとえば、スタンドアロン実行プランは F1 と F2 の 2 つのフラグメントに分割されます。データは ExchangeNode ノードを使用して 2 つのフラグメント間で転送されます。フラグメントはさらに複数のインスタンスに分割されます。SQL クエリはインスタンス上で実行されます。フラグメントを複数のインスタンスに分割することで、マシンリソースの利用率を向上させ、フラグメントの実行並行性を向上させることができます。次のサンプルコードは例を示しています。
┌────┐
│Sort│
│F1 │
└────┘
│
┌───────────┐
│Aggregation│
│F1 │
└───────────┘
│
┌────┐
│Join│
│F1 │
└────┘
┌──────┴────┐
┌──────┐ ┌────────────┐
│Scan-1│ │ExchangeNode│
│F1 │ │F1 │
└──────┘ └────────────┘
│
┌──────────────┐
│DataStreamDink│
│F2 │
└──────────────┘
│
┌──────┐
│Scan-2│
│F2 │
└──────┘SQL ステートメントの実行プランのクエリ
次のいずれかのステートメントを実行して、SQL ステートメントの実行プランをクエリできます。
EXPLAIN GRAPH SELECT ...;またはDESC GRAPH SELECT ...;EXPLAIN SELECT ...;EXPLAIN VERBOSE SELECT ...;
EXPLAIN GRAPH SELECT または DESC GRAPH SELECT
EXPLAIN GRAPH SELECT または DESC GRAPH SELECT ステートメントは、実行プランをグラフで表示します。 EXPLAIN GRAPH SELECT または DESC GRAPH SELECT ステートメントを実行して、実行プランとそのフラグメントのツリー構造を直感的に表示できます。次のサンプルコードは例を示しています。
EXPALIN graph SELECT tbl1.k1, SUM(tbl1.k2) FROM tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.k1 = tbl2.k1 GROUP BY tbl1.k1 ORDER BY tbl1.k1;
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Explain String |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| |
| ┌───────────────┐ |
| │[9: ResultSink]│ |
| │[Fragment: 4] │ |
| │RESULT SINK │ |
| └───────────────┘ |
| │ |
| ┌─────────────────────┐ |
| │[9: MERGING-EXCHANGE]│ |
| │[Fragment: 4] │ |
| └─────────────────────┘ |
| │ |
| ┌───────────────────┐ |
| │[9: DataStreamSink]│ |
| │[Fragment: 3] │ |
| │STREAM DATA SINK │ |
| │ EXCHANGE ID: 09 │ |
| │ UNPARTITIONED │ |
| └───────────────────┘ |
| │ |
| ┌─────────────┐ |
| │[4: TOP-N] │ |
| │[Fragment: 3]│ |
| └─────────────┘ |
| │ |
| ┌───────────────────────────────┐ |
| │[8: AGGREGATE (merge finalize)]│ |
| │[Fragment: 3] │ |
| └───────────────────────────────┘ |
| │ |
| ┌─────────────┐ |
| │[7: EXCHANGE]│ |
| │[Fragment: 3]│ |
| └─────────────┘ |
| │ |
| ┌───────────────────┐ |
| │[7: DataStreamSink]│ |
| │[Fragment: 2] │ |
| │STREAM DATA SINK │ |
| │ EXCHANGE ID: 07 │ |
| │ HASH_PARTITIONED │ |
| └───────────────────┘ |
| │ |
| ┌─────────────────────────────────┐ |
| │[3: AGGREGATE (update serialize)]│ |
| │[Fragment: 2] │ |
| │STREAMING │ |
| └─────────────────────────────────┘ |
| │ |
| ┌─────────────────────────────────┐ |
| │[2: HASH JOIN] │ |
| │[Fragment: 2] │ |
| │join op: INNER JOIN (PARTITIONED)│ |
| └─────────────────────────────────┘ |
| ┌──────────┴──────────┐ |
| ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ |
| │[5: EXCHANGE]│ │[6: EXCHANGE]│ |
| │[Fragment: 2]│ │[Fragment: 2]│ |
| └─────────────┘ └─────────────┘ |
| │ │ |
| ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐ |
| │[5: DataStreamSink]│ │[6: DataStreamSink]│ |
| │[Fragment: 0] │ │[Fragment: 1] │ |
| │STREAM DATA SINK │ │STREAM DATA SINK │ |
| │ EXCHANGE ID: 05 │ │ EXCHANGE ID: 06 │ |
| │ HASH_PARTITIONED │ │ HASH_PARTITIONED │ |
| └───────────────────┘ └───────────────────┘ |
| │ │ |
| ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ |
| │[0: OlapScanNode]│ │[1: OlapScanNode]│ |
| │[Fragment: 0] │ │[Fragment: 1] │ |
| │TABLE: tbl1 │ │TABLE: tbl2 │ |
| └─────────────────┘ └─────────────────┘ |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+上記のクエリ結果では、実行プランツリーは、Fragment 0、Fragment 1、Fragment 2、Fragment 3、Fragment 4 の 5 つのフラグメントに分割されています。たとえば、OlapScanNode ノードの [Fragment: 0] は、このノードが Fragment 0 に属していることを示しています。データは DataStreamSink ノードと ExchangeNode ノードを使用してフラグメント間で転送されます。
EXPLAIN SELECT
EXPLAIN GRAPH SELECT または DESC GRAPH SELECT ステートメントは、ノードに関する簡略化された情報のみを表示します。ノードにプッシュダウンされたフィルター条件など、ノードに関する詳細なテキスト情報をクエリする場合は、EXPLAIN SELECT ステートメントを実行できます。次のサンプルコードは例を示しています。
EXPALIN SELECT tbl1.k1, sum(tbl1.k2) FROM tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.k1 = tbl2.k1 GROUP BY tbl1.k1 ORDER BY tbl1.k1;
+----------------------------------------------------------------------------------+
| EXPALIN String |
+----------------------------------------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS:<slot 5> <slot 3> `tbl1`.`k1` | <slot 6> <slot 4> sum(`tbl1`.`k2`) |
| PARTITION: UNPARTITIONED |
| |
| RESULT SINK |
| |
| 9:MERGING-EXCHANGE |
| limit: 65535 |
| |
| PLAN FRAGMENT 1 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: HASH_PARTITIONED: <slot 3> `tbl1`.`k1` |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 09 |
| UNPARTITIONED |
| |
| 4:TOP-N |
| | order by: <slot 5> <slot 3> `tbl1`.`k1` ASC |
| | offset: 0 |
| | limit: 65535 |
| | |
| 8:AGGREGATE (merge finalize) |
| | output: sum(<slot 4> sum(`tbl1`.`k2`)) |
| | group by: <slot 3> `tbl1`.`k1` |
| | cardinality=-1 |
| | |
| 7:EXCHANGE |
| |
| PLAN FRAGMENT 2 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: HASH_PARTITIONED: `tbl1`.`k1` |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 07 |
| HASH_PARTITIONED: <slot 3> `tbl1`.`k1` |
| |
| 3:AGGREGATE (update serialize) |
| | STREAMING |
| | output: sum(`tbl1`.`k2`) |
| | group by: `tbl1`.`k1` |
| | cardinality=-1 |
| | |
| 2:HASH JOIN |
| | join op: INNER JOIN (PARTITIONED) |
| | runtime filter: false |
| | hash predicates: |
| | colocate: false, reason: table not in the same group |
| | equal join conjunct: `tbl1`.`k1` = `tbl2`.`k1` |
| | cardinality=2 |
| | |
| |----6:EXCHANGE |
| | |
| 5:EXCHANGE |
| |
| PLAN FRAGMENT 3 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: RANDOM |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 06 |
| HASH_PARTITIONED: `tbl2`.`k1` |
| |
| 1:OlapScanNode |
| TABLE: tbl2 |
| PREAGGREGATION: ON |
| partitions=1/1 |
| rollup: tbl2 |
| tabletRatio=3/3 |
| tabletList=105104776,105104780,105104784 |
| cardinality=1 |
| avgRowSize=4.0 |
| numNodes=6 |
| |
| PLAN FRAGMENT 4 |
| OUTPUT EXPRS: |
| PARTITION: RANDOM |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 05 |
| HASH_PARTITIONED: `tbl1`.`k1` |
| |
| 0:OlapScanNode |
| TABLE: tbl1 |
| PREAGGREGATION: ON |
| partitions=1/1 |
| rollup: tbl1 |
| tabletRatio=3/3 |
| tabletList=105104752,105104763,105104767 |
| cardinality=2 |
| avgRowSize=8.0 |
| numNodes=6 |
+----------------------------------------------------------------------------------+EXPLAIN VERBOSE SELECT
EXPLAIN SELECT ステートメントと比較して、EXPLAIN VERBOSE SELECT ...; ステートメントを使用すると、実行プランに関するより詳細な情報をクエリできます。次のサンプルコードは例を示しています。
EXPALIN verbose SELECT tbl1.k1, sum(tbl1.k2) FROM tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.k1 = tbl2.k1 GROUP BY tbl1.k1 ORDER BY tbl1.k1;
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| EXPALIN String |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0 |
| OUTPUT EXPRS:<slot 5> <slot 3> `tbl1`.`k1` | <slot 6> <slot 4> sum(`tbl1`.`k2`) |
| PARTITION: UNPARTITIONED |
| |
| VRESULT SINK |
| |
| 6:VMERGING-EXCHANGE |
| limit: 65535 |
| tuple ids: 3 |
| |
| PLAN FRAGMENT 1 |
| |
| PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`tbl1`.`k2` |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 06 |
| UNPARTITIONED |
| |
| 4:VTOP-N |
| | order by: <slot 5> <slot 3> `tbl1`.`k1` ASC |
| | offset: 0 |
| | limit: 65535 |
| | tuple ids: 3 |
| | |
| 3:VAGGREGATE (update finalize) |
| | output: sum(<slot 8>) |
| | group by: <slot 7> |
| | cardinality=-1 |
| | tuple ids: 2 |
| | |
| 2:VHASH JOIN |
| | join op: INNER JOIN(BROADCAST)[Tables are not in the same group] |
| | equal join conjunct: CAST(`tbl1`.`k1` AS DATETIME) = `tbl2`.`k1` |
| | runtime filters: RF000[in_or_bloom] <- `tbl2`.`k1` |
| | cardinality=0 |
| | vec output tuple id: 4 | tuple ids: 0 1 |
| | |
| |----5:VEXCHANGE |
| | tuple ids: 1 |
| | |
| 0:VOlapScanNode |
| TABLE: tbl1(null), PREAGGREGATION: OFF. Reason: the type of agg on StorageEngine's Key column should only be MAX or MIN.agg expr: sum(`tbl1`.`k2`) |
| runtime filters: RF000[in_or_bloom] -> CAST(`tbl1`.`k1` AS DATETIME) |
| partitions=0/1, tablets=0/0, tabletList= |
| cardinality=0, avgRowSize=20.0, numNodes=1 |
| tuple ids: 0 |
| |
| PLAN FRAGMENT 2 |
| |
| PARTITION: HASH_PARTITIONED: `default_cluster:test`.`tbl2`.`k2` |
| |
| STREAM DATA SINK |
| EXCHANGE ID: 05 |
| UNPARTITIONED |
| |
| 1:VOlapScanNode |
| TABLE: tbl2(null), PREAGGREGATION: OFF. Reason: null |
| partitions=0/1, tablets=0/0, tabletList= |
| cardinality=0, avgRowSize=16.0, numNodes=1 |
| tuple ids: 1 |
| |
| Tuples: |
| TupleDescriptor{id=0, tbl=tbl1, byteSize=32, materialized=true} |
| SlotDescriptor{id=0, col=k1, type=DATE} |
| parent=0 |
| materialized=true |
| byteSize=16 |
| byteOffset=16 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=1 |
| |
| SlotDescriptor{id=2, col=k2, type=INT} |
| parent=0 |
| materialized=true |
| byteSize=4 |
| byteOffset=0 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=0 |
| |
| |
| TupleDescriptor{id=1, tbl=tbl2, byteSize=16, materialized=true} |
| SlotDescriptor{id=1, col=k1, type=DATETIME} |
| parent=1 |
| materialized=true |
| byteSize=16 |
| byteOffset=0 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=0 |
| |
| |
| TupleDescriptor{id=2, tbl=null, byteSize=32, materialized=true} |
| SlotDescriptor{id=3, col=null, type=DATE} |
| parent=2 |
| materialized=true |
| byteSize=16 |
| byteOffset=16 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=1 |
| |
| SlotDescriptor{id=4, col=null, type=BIGINT} |
| parent=2 |
| materialized=true |
| byteSize=8 |
| byteOffset=0 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=0 |
| |
| |
| TupleDescriptor{id=3, tbl=null, byteSize=32, materialized=true} |
| SlotDescriptor{id=5, col=null, type=DATE} |
| parent=3 |
| materialized=true |
| byteSize=16 |
| byteOffset=16 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=1 |
| |
| SlotDescriptor{id=6, col=null, type=BIGINT} |
| parent=3 |
| materialized=true |
| byteSize=8 |
| byteOffset=0 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=0 |
| |
| |
| TupleDescriptor{id=4, tbl=null, byteSize=48, materialized=true} |
| SlotDescriptor{id=7, col=k1, type=DATE} |
| parent=4 |
| materialized=true |
| byteSize=16 |
| byteOffset=16 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=1 |
| |
| SlotDescriptor{id=8, col=k2, type=INT} |
| parent=4 |
| materialized=true |
| byteSize=4 |
| byteOffset=0 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=0 |
| |
| SlotDescriptor{id=9, col=k1, type=DATETIME} |
| parent=4 |
| materialized=true |
| byteSize=16 |
| byteOffset=32 |
| nullIndicatorByte=0 |
| nullIndicatorBit=-1 |
| slotIdx=2 |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
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