DRDS接收到一条SQL后的执行过程大致如下：

1. 语法解析器（Parser）将 SQL 文本解析成抽象语法树（AST）
2. 语法树被转化成基于关系代数的逻辑计划
3. 优化器（Optimizer）对逻辑计划进行优化得到物理计划
4. 执行器（Executor）执行该计划，得到查询结果并返回给用户

本章将会介绍查询优化器的基本原理，包含：

• 关系代数算子
• 查询改写（RBO阶段）
• 查询计划枚举（CBO阶段）

关系代数算子

一条 SQL 查询在数据库系统中通常被表示为一棵关系代数算子组成的树，场景的算子有以下这些：

1. Project 用于描述SQL中的Select列，包括函数计算
2. FIlter 用于描述SQL中的Where条件
3. Join 用于描述SQL中的Join，其对应的物理算子有HashJoin、 BKAJoin、 Nested-Loop Join、 SortMergeJoin
4. Agg 用于描述SQL中的Group By及聚合函数，其对应的物理算子有HashAgg、SortAgg
5. Sort 用于描述SQL中的Order By及Limit，其对应的物理算子有TopN、MemSort
6. LogicalView 用于描述DRDS下发至MySQL（RDS或PolarDB）的SQL，其内部可能包含一个或多个逻辑算子
7. Gather 代表从多个数据流汇集数据的操作，通常出现在LogicalView之上（若开启并行执行，则并行优化步骤会将其上拉）

例如，对于以下查询 SQL：（修改自 TPC-H Query 3）

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;

通过 EXPLAIN 命令看到 DRDS 的执行计划：

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` = ?)")

用树状图表示如下：

注意，左边的 LogicalView 实际包含了 ORDERS 和 LINEITEM 两张表的 Join。EXPLAIN 结果中 LogicalView 的 SQL 属性也体现了这一点。

本章将会介绍DRDS查询优化器的基本原理，DRDS优化过程主要分为以下两个步骤：

1. 查询改写（RBO阶段）
2. 查询计划枚举 （CBO阶段）

查询改写（RBO）

查询改写（SQL Rewrite）阶段输入为逻辑执行计划，输出为逻辑执行计划。这一步主要应用一些启发式规则，是基于规则的优化器（Rule-Based Optimizer，简称 RBO），所以也常被称为 RBO 阶段。

查询改写这一步的主要功能有：

子查询去关联化

子查询去关联化 （Subquery Unnesting）是将含有关联项的子查询（关联子查询）表示为 SemiJoin 或类似的算子，便于后续的各种优化处理，例如下推到 MySQL 或在 DRDS 层选择某种算法执行。

下面是一个例子：IN 子查询转化为SemiJoin 算子，并最终转化成 SemiHashJoin 物理算子由 DRDS 进行执行：

> 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` = ?)")

算子下推

算子下推是非常关键的一步，DRDS 内置了各种算子的下推优化规则，包括：

1. 谓词下推/列裁剪：将Filter及Project算子下推至MySQL执行，过滤掉不需要的行和列
2. Join Clustering：将Join按照拆分方式及拆分键相等进行重排和聚簇，方便下一步的Join下推
3. Join下推：对于符合条件的Join，将其下推至MySQL执行
4. Agg下推：将聚合(Agg)拆分为FinalAgg+LocalAgg两个阶段，并将LocalAgg下推至MySQL
5. Sort下推：将排序(Sort)拆分为MergeSort+LocalSort两个阶段，并将LocalSort下推至MySQL

受篇幅限制，我们将查询下推单独放在“查询改写与下推”这篇文档中。

查询计划枚举（CBO）

经过查询改写阶段的逻辑执行计划会被输入到查询计划枚举（Plan Enumerator），输出一个最终的物理执行计划。

查询计划枚举在多个可行的查询计划中，根据预先定义的代价模型，选择出代价最低的一个。与查询改写阶段不同，在查询计划枚举中，规则可能产生更好的执行计划，也可能产生更差的执行计划，我们会根据前后的代价相比较来选择出较优的那个，因此这也被称为基于代价的优化（Cost-based Optimizer，简称 CBO）。

其核心组件有以下几个部分：

• 统计信息（Statistics）
• 基数估计（Cardinality Estimation）
• 转化规则（Transform Rules）
• 代价模型（Cost Model）
• 计划空间搜索引擎（Plan Space Search Engine）

逻辑上，CBO 的过程可以看作以下这样：

1. 搜索引擎利用转化规则，对输入的逻辑执行计划进行变换，构造出物理执行计划的搜索空间。
2. 之后，利用代价模型对搜索空间中的每一个执行计划进行代价估计，选出代价最低的物理执行计划。
3. 而代价估计的过程离不开基数估计：它利用各个表、列的统计信息，估算出各算子的输入行数、选择率等信息，提供给算子的代价模型，从而估算出查询计划的代价。

查询计划枚举（CBO）的实现比较复杂，有兴趣的读者可以参考论文《The Volcano Optimizer Generator》。