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生成执行计划是任何一个数据库不可缺少的过程。通过本文看执行计划生成原理。
最优的执行计划就是寻找最小计算成本的过程。
本文侧重 BTree 索引的成本计算的实现 以及 基础概念选择度的分析。
寻找最优执行计划
找到最佳的索引，实现最少的遍历，得到想要的结果
单表查询情况
/*** 根据查询条件，获取最佳执行计划.** @param masks per-column comparison bit masks, null means 'always false',* see constants in IndexCondition* @return the plan item* @see org.h2.table.Table#getBestPlanItem*/
public PlanItem getBestPlanItem(Session session, int[] masks, TableFilter filter, SortOrder sortOrder) {// 以扫描索引作为执行计划的默认索引PlanItem item = new PlanItem();item.setIndex(getScanIndex(session));// 表的近似行数 * 10 作为默认成本，最差情况的 Cost 。// long cost = 10 * (tableData.getRowCountApproximation() + Constants.COST_ROW_OFFSET);item.cost = item.getIndex().getCost(session, null, null, null);// 获取 table 包含的所有索引ArrayList<Index> indexes = getIndexes();if (indexes != null && masks != null) {// 跳过扫描索引（上述的 ScanIndex ）for (int i = 1, size = indexes.size(); i < size; i++) {Index index = indexes.get(i);// 计算当前索引的成本， 不同的索引有不同的成本计算公式。double cost = index.getCost(session, masks, filter, sortOrder);// 记录/更新最小成本的索引，以此作为最佳执行计划if (cost < item.cost) {item.cost = cost;item.setIndex(index);}}}return item;
}
多表查询情况
/*** 使用穷举策略寻找最佳执行计划* 前提：少于 7 个表关联的情况下。 关联表太多的情况下，会采用随机 + 贪心算法，得出次优的执行计划* @see org.h2.command.dml.Optimizer#calculateBestPlan*/
private void calculateBruteForceAll() {TableFilter[] list = new TableFilter[filters.length];// 关联表(filters) 排列组合 穷举策略，试算各种组合执行计划的成本Permutations<TableFilter> p = Permutations.create(filters, list);// 如果组合遍历次数超过 127 次((x & 127) == 0)，或者寻找的耗时超过 cost 的10倍，证明优化过程本末倒置，则停止这个过程。for (int x = 0; !canStop(x) && p.next(); x++) {testPlan(list);}
}
BTree 索引的成本计算
/*** 计算 B-tree 索引中搜索数据所需的预估成本。* Calculate the cost for the given mask as if this index was a typical* b-tree range index. This is the estimated cost required to search one* row, and then iterate over the given number of rows.** @param masks the search mask. condition.getMask(indexConditions)， 根据查询条件确定是哪种比较（EQUALITY、RANGE、START、END）* @param rowCount the number of rows in the index， 数据总行数* @see org.h2.index.BaseIndex#getCostRangeIndex*/
protected long getCostRangeIndex(int[] masks, long rowCount, TableFilter filter, SortOrder sortOrder) {rowCount += Constants.COST_ROW_OFFSET;long cost = rowCount;long rows = rowCount;// 总选择度，针对联合索引的情况，计算各个 column 综合参数int totalSelectivity = 0;// 没有查询条件的情况，预估成本是 rowCount， 等于全表扫描if (masks == null) {return cost;}// 遍历索引的 columns， 做两件事：查询条件是否匹配索引列，匹配的成本计算for (int i = 0, len = columns.length; i < len; i++) {Column column = columns[i];int index = column.getColumnId();int mask = masks[index];if ((mask & IndexCondition.EQUALITY) == IndexCondition.EQUALITY) {// 等值比较情况下，如果是 unique 索引，cost 相比以下是最小的。if (i == columns.length - 1 && getIndexType().isUnique()) {cost = 3;break;}// 动态计算总选择度，查询条件与索引 column 重合度越高，选择越大// 为了便于理解，公式还可以改写为：totalSelectivity = totalSelectivity + (100 - totalSelectivity) * column.getSelectivity() / 100;// 也就是：总选择度 = 已有的选择度 + 已有的非选择度中再次用 column 选择度计算的增量totalSelectivity = 100 - ((100 - totalSelectivity) * (100 - column.getSelectivity()) / 100);// 估算当前选择度下的非重复的数据行数（假设索引的选择性是均匀分布的）long distinctRows = rowCount * totalSelectivity / 100;if (distinctRows <= 0) {distinctRows = 1;}// 选择度越大，这里的 rows，也就是 cost 越小。rows = Math.max(rowCount / distinctRows, 1);// cost >= 3cost = 2 + rows;} else if ((mask & IndexCondition.RANGE) == IndexCondition.RANGE) {cost = 2 + rows / 4;break;} else if ((mask & IndexCondition.START) == IndexCondition.START) {cost = 2 + rows / 3;break;} else if ((mask & IndexCondition.END) == IndexCondition.END) {cost = rows / 3;break;} else {// 如果索引的 columns 不支持匹配，则直接终止计算。对于联合索引的情况，如果首列不支持匹配，那么认定此索引失效。break;}}// 当查询中的 ORDER BY 与索引的排序顺序匹配时，// 使用这个索引进行查询通常比使用其他索引更加高效，因此查询优化器会相应地调整这个索引的成本。if (sortOrder != null) {boolean sortOrderMatches = true;int coveringCount = 0;int[] sortTypes = sortOrder.getSortTypes();for (int i = 0, len = sortTypes.length; i < len; i++) {// 匹配计算...coveringCount++;}if (sortOrderMatches) {// 当有两个或更多的覆盖索引可供选择时，查询优化器会倾向于选择覆盖更多列的索引。// 覆盖更多列的索引 cost 更少来体现。cost -= coveringCount;}}return cost;
}
Selectivity
概念
Selectivity is used by the cost based optimizer to calculate the estimated cost of an index.
Selectivity 100 means values are unique, 10 means every distinct value appears 10 times on average.
人工指定 Selectivity
-- sets the selectivity (1-100) for a column.
ALTER TABLE TEST ALTER COLUMN NAME SELECTIVITY 100;
人工更新 Selectivity
-- Updates the selectivity statistics of tables.
ANALYZE SAMPLE_SIZE 1000;
自动更新 Selectivity
随着表数据的更新操作，对应列的 Selectivity 也在发生变化。基于累计值 analyzeAuto 来决定什么时候触发Analysis， 也就是更新 Selectivity。
/*** 默认为 2000 ，也就是说，对表进行大约 2000 次更改后，将对每个用户表运行 ANALYZE。* 自数据库启动以来，每次运行 ANALYZE 的时间间隔都会加倍。* 它不会在本地临时表上运行，也不会在 SELECT 触发器的表上运行。* @see org.h2.engine.DbSettings#analyzeAuto*/
public final int analyzeAuto = get("ANALYZE_AUTO", 2000);