查詢執(zhí)行能力對數(shù)據(jù)庫來說至關(guān)重要，這直接決定了查詢語句生成的執(zhí)行計(jì)劃以何種方式進(jìn)行執(zhí)行，如果哪個(gè)執(zhí)行算子的執(zhí)行表現(xiàn)不好，將會對數(shù)據(jù)庫的整體性能產(chǎn)生極大的影響。同時(shí)，執(zhí)行算子的實(shí)現(xiàn)也極大考驗(yàn)一款數(shù)據(jù)庫的工程實(shí)現(xiàn)能力。為此，openGauss數(shù)據(jù)庫在3.1.0版本中，進(jìn)一步優(yōu)化了當(dāng)前的部分執(zhí)行算子，并希望通過優(yōu)化執(zhí)行算子的實(shí)現(xiàn)，來提高數(shù)據(jù)庫的整體表現(xiàn)。下面介紹一下在該版本中，openGauss數(shù)據(jù)庫都做了哪些SQL引擎的優(yōu)化。

分區(qū)表頁面估算優(yōu)化

目前分區(qū)表的統(tǒng)計(jì)信息，代價(jià)模型使用的是普通表的機(jī)制，由于分區(qū)表和普通表結(jié)構(gòu)上的不同，所以不能完全依賴普通表的機(jī)制去處理分區(qū)表的代價(jià)問題。由于分區(qū)表存在天然的分區(qū)優(yōu)勢，所以在分區(qū)剪枝的情況下，SQL語句在查詢過程中不會訪問所有分區(qū)。對于分區(qū)存在剪枝的場景，分區(qū)表頁面統(tǒng)計(jì)時(shí)就不能單純的統(tǒng)計(jì)所有分區(qū)的頁面。在剪枝場景下只需要統(tǒng)計(jì)剪枝后的分區(qū)頁面數(shù)即可。由于目前分區(qū)表沒有統(tǒng)計(jì)每個(gè)分區(qū)的頁面數(shù)，因此基于均勻性假設(shè)（分區(qū)頁面不傾斜），用以下公式估算分區(qū)頁面數(shù)：

剪枝后分區(qū)頁面數(shù) = 分區(qū)表總頁面數(shù) * （剪枝后分區(qū)數(shù) / 總分區(qū)數(shù)）

通過改進(jìn)分區(qū)表頁面的估算方法，可以優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的表掃描性能，從而提升數(shù)據(jù)庫在分區(qū)表場景中的執(zhí)行表現(xiàn)。該特性可通過GUC參數(shù)partition_page_estimation控制。

Partition Iterator算子優(yōu)化

在openGauss數(shù)據(jù)庫中，分區(qū)表是依靠分區(qū)迭代算子進(jìn)行分區(qū)掃描的，迭代算子控制每一個(gè)分區(qū)依次掃描數(shù)據(jù)。當(dāng)分區(qū)剪枝結(jié)果只有一個(gè)分區(qū)時(shí)，迭代算子已經(jīng)失去了迭代器的作用，在此情況下消除迭代算子，可以避免執(zhí)行時(shí)迭代算子計(jì)算的開銷。由于執(zhí)行器的pipeline架構(gòu)，迭代算子會被重復(fù)執(zhí)行，在數(shù)據(jù)量比較大的場景下消除迭代算子的收益將十分可觀。故在該版本中，我們通過對迭代算子進(jìn)行改進(jìn)，消除分區(qū)掃描時(shí)的overhead，進(jìn)而提升數(shù)據(jù)庫在該場景下的執(zhí)行性能。該特性可通過GUC參數(shù)partition_iterator_elimination控制。

SeqScan算子優(yōu)化

開啟該優(yōu)化，當(dāng)用戶不采集cpu信息時(shí)(例如explain cpu off)，關(guān)閉cpu信息采集功能（例如執(zhí)行CPUUsageGetCurrent函數(shù)），從而減少cpu執(zhí)行周期。該特性不影響正常的cpu信息采集，相關(guān)監(jiān)控視圖和系統(tǒng)函數(shù)不受影響。同時(shí)，從磁盤讀取數(shù)據(jù)時(shí)，優(yōu)化mdread機(jī)制，減少冗余的checksum檢查，進(jìn)而通過消除無用的操作來提升數(shù)據(jù)庫性能。該特性可通過GUC參數(shù)enable_seqscan_fusion控制。

上面的三個(gè)方面是該版本對openGauss數(shù)據(jù)庫的SQL引擎的優(yōu)化，后續(xù)我們還會對更多的openGauss數(shù)據(jù)庫內(nèi)部執(zhí)行邏輯進(jìn)行優(yōu)化，敬請關(guān)注。