摘要：路徑生成是表關聯方式確定的主要階段，本文介紹了幾個影響路徑生成的要素：cost_param, scan方式，join方式，stream方式，並從原理上分析如何幹預路徑的生成。
一、cost模型選擇
顧名思義，cost_param是控制cost相關的一個引數。在瞭解cost_param之前，先回顧一下選擇率的概念，GaussDB優化器中的選擇率是指，當一個表有一個過濾或關聯條件時，通過該條件能被選中的行數佔總行數的比例，是介於0~1之間的一個實數。選擇率在優化器中是一個重要的概念，主要應用於行數和distinct值的估算，行數和distinct值是計劃生成中的基本要素。
首先，我們來看帶有過濾條件的基錶行數如何估算。如果一個表只有一個過濾條件，那麼以選擇率乘以表的行數，即可得到過濾完的行數；如果有多個過濾條件，那麼就需要算出一個綜合的選擇率，如何計算？方式有二：一是通過多列統計資訊直接計算，二是通過組合單列的選擇率。那麼組合的方式就由引數cost_param決定了，具體地，
舉一個例子，TPC-H 1x的part表，過濾條件是：p_brand = 'Brand#45' and p_container = 'WRAP CASE'，檢視不同cost_param下的過濾後行數。
（1）cost_param=0
（2）cost_param=2
從估算出的行數（E-rows）和實際的行數（A-rows）對比可以看出，cost_param=0的不相關模型適合part表的p_brand和p_container列。
其次，Join的行數怎麼估算的呢？原理跟過濾條件的行數估算是類似的，如果沒有多列統計資訊可以使用，則也需要單獨計算每個條件的選擇率，然後計算出綜合選擇率，得出行數。例如 TPC-H 1x lineitem和orders關聯，關聯條件是：l_orderkey = o_orderkey and o_custkey = l_suppkey，不同cost_param的執行情況如下：
（1）cost_param=0
（2）cost_param=2
此例中，Join的列之間也適合完全相關模型，這與l_orderkey和l_suppkey的分佈是吻合的。
由於TPC-H的模型接近完全不相關模型，因此cost_param=0模型可以較好的描述場景，實際應用中，使用者可以根據具體業務場景來調整模型，行數估算的準確性是計劃生成的重要保證，在調優中檢查估算的最直接的地方。GaussDB會在後續版本中新增更多的模型供業務需求選擇。
二、Scan方式的選擇
GaussDB中掃描方式主要分順序掃描和索引掃描，每種掃描方式都對應若干掃描運算元，順序掃描在行列存中對應的掃描運算元分別是Seq Scan和CStore Scan運算元（下面我們討論中不加區分）。這些掃描運算元大部分都可以通過開關來進行調控，例如Seq Scan，如果設定enable_seqscan=off，則表示不會優先選擇Seq Scan，而不是一定不會選。掃描方式的選擇，很大程度上決定了獲取基表資料的路徑。我們以如下的例子來說明：
select l_orderkey, o_custkey from lineitem, orders where l_orderkey = o_orderkey;
lineitem分佈鍵是l_orderkey，並且在l_orderkey上有index，orders分佈鍵是o_orderkey。預設情況下，Scan的方式如下：
兩個表都是順序掃描的路徑，關聯方式選擇了Hash Join。如果把Seq Scan關掉（enable_seqscan=off）,計劃如下：
lineitem的掃描變成了Index Only Scan（因為l_orderkey的型別是int），而在orders表上仍然選擇Seq Scan（因為沒有其他路徑），同時關聯方式也變為了Nest Loop，因為Hash Join需要全表掃描資料（lineitem的Seq Scan已經被關掉了）。優化器的選擇方式我們從代價（E-costs）一欄中也可以看出。再把Index Only Scan關掉，看看計劃如何變化：
掃描路徑都變為了Seq Scan，而且Seq Scan的代價都很大。此時既然都走了Seq Scan，為什麼不選Hash Join呢，把Nest Loop關掉，看看Hash Join計劃的代價：
從代價上看出Hash Join的總代價比Nest Loop的小，但優化器沒有選擇Hash Join，這是因為優化器比較路徑代價時，會比較Startup和Total代價，即啟動代價和總代價，綜合考慮，E-costs欄中顯示的是總代價。把explain_perf_mode設定為normal，檢視原Nest Loop的啟動代價：
紅框中的兩個cost，分別是啟動代價和總代價，在看Hash Join的cost，明顯Hash Join的啟動代價比Nest Loop的大很多（啟動代價代表了輸出第一條資料的代價），優化器在比較路徑時，綜合了這兩個代價，最終推薦了Nest Loop的路徑。
從上面的例子可以看出，掃描路徑的調控，可以改變路徑生成，合理的搭配是生成最優計劃的前提，預設情況下，GaussDB優化器可以根據現有的路徑選擇（如上面的lineitem有兩條掃描路徑，orders只有一條掃描路徑），最後確定出最優的一條。兩條路徑代價比較時，總代價不是唯一要素，但總代價越小，一般也會越容易被選中。
三、關聯方式的選擇
GaussDB優化器中表關聯的主要方式有：Nest Loop，Hash Join和Merge Join，分別可以通過enable_nestloop、enable_hashjoin、enable_mergejoin進行控制，這種控制也不是絕對的，可以理解為是否優先選擇。大部分場景下，三種路徑的代價關係：Hash Join < Merge Join < Nest Loop。我們以一個簡單的關聯示例說明，store_returns和store_sales是TPC-DS 1x中兩個表，SQL如下：
select count(*) from store_returns, store_sales where sr_customer_sk = ss_customer_sk;
預設情況下，優化器推薦Hash Join路徑，計劃如下：
如果把Hash Join關掉，則優化器選擇了Merge Join路徑：
如果再把Merge Join路徑關掉，可能就會選擇Nest Loop路徑。關聯方式的控制開關一般用於調優或規避問題，但具體是否能夠起作用要看具體的語句，除了當前關聯方式，還有沒有其他方式。實際場景中，一個語句中關聯的運算元較多，一般很難用引數enable_hashjoin或enable_nestloop或enable_mergejoin來控制某兩個表的Join方式，GaussDB中更細緻的語句級別的調優手段是Plan Hint，感興趣的讀者可以參考產品手冊。
四、Stream方式的選擇
Stream運算元是GaussDB分散式執行的關鍵運算元之一，主要起到網路傳輸的作用，概要介紹可以參考：GaussDB(DWS)效能調優系列實戰篇一：十八般武藝之總體調優策略。Stream運算元由引數enable_stream_operator控制，如果關掉Stream運算元，則可能導致生成不下推的計劃，例如：
因為lineitem表關聯的鍵l_partkey不是lineitem的分佈鍵，需要新增Stream運算元，但Stream功能被禁，於是只能生成不下推計劃。
GaussDB計劃中常見的主要Stream運算元包括Redistribute、Broadcast和Gather。Gather一般是分散式計劃中，CN用於收集DN的資料進行最後的處理，除非最後收集的行數非常多，這個運算元涉及效能問題一般較少。Redistribute和Broadcast一是對“互補”的運算元，前者用於重分佈，後者用於廣播，生成計劃時，優化器會根據代價大小來選擇。當Join Key沒有包含表的分佈鍵的時候，一般會新增Redistribute路徑，能選擇Redistribute路徑理論上也可選擇Broadcast路徑，最終選擇哪條路徑要看優化器估算的代價是多少。這兩個運算元可以通過引數enable_redistribute和enable_broadcast進行控制。
在SMP開啟的情況下，當並行度（dop）大於1時，一般還會有Local Redistribute、Split Redistribute、Local Broadcast和Split Broadcast；當傾斜優化開啟時，還有PART REDISTRIBUTE PART ROUNDROBIN、PART_REDISTRIBUTE_PART_BROADCAST、PART_REDISTERIBUTE_PART_LOCAL等等，這些也是Stream運算元，主要就是重分佈、廣播、RoundRobin的一些擴充套件形式，這裡我們不一一介紹了，感興趣的讀者可以參考GaussDB DWS 產品手冊。
我們考慮兩個表的簡單關聯，store_sales和sr_tbl，它們的分佈鍵分別是ss_item_sk 和sr_returned_date_sk，Join 條件是store_sales.ss_customer_sk =sr_tbl. sr_customer_sk，執行結果如下：
由於兩個表的分佈鍵都不是Join Key，因此走Hash Join路徑的話需要有一個表做Broadcast或者兩個表都做Redistribute，但是store_sales表比較大（E-rows顯示28.7億行），而sr_tbl錶行數估算比較少（E-rows顯示100行），優化器認為適合做Broadcast。於是最終選擇了一邊Broadcast的計劃。
對於這個計劃，由於sr_tbl表統計資訊不準確（如果是中間結果集，則表示中間結果集估算不準），一種調優的方法是，將sr_tbl的表統計資訊重新收集準確一些（如果sr_tbl是中間結果集，則無法收集），另一種方法是讓sr_tbl走Redistribute路徑，而後者我們又有兩種方式來實現，一是用Plan Hint，即在生成計劃時，告訴優化器走Redistribute路徑，二是把Broadcast關掉。禁用Broadcast後，執行計劃如下：
本列中，開啟了SMP自適應，即優化器會根據系統資源和當前Active SQL數量來自行決定並行度（dop），如果Redistribute和Broadcast選擇不當，則可能導致
（1）Broadcast計劃會出現下盤
（2）兩個計劃的並行度不一樣，最終執行時間可能會差異比較大。
對於Stream方式的控制，一般的調優方式有Plan Hint、GUC引數、改善統計資訊或估算資訊。
五、結束語
本文介紹的cost_param屬於cost底層引數，建議對資料特徵和使用場景比較熟悉的DBA慎重使用。Scan、Join、Stream調控的基本依據也是代價，代價一般體現在執行耗時上，調優時可從Performance中識別出效能的瓶頸點，分析選擇的運算元是否與代價匹配。另外，除了本文介紹的Session級別的控制引數外，還有基表、中間結果的行數，也可以通過Plan Hint進行語句級別的調控，感興趣讀者可通過GaussDB DWS產品文件進一步瞭解。
本文分享自華為雲社群《GaussDB(DWS)效能調優系列實戰篇五：十八般武藝之路徑干預》，原文作者：- 大道至簡 - 。