PgSQL技术内幕 - 优化器如何估算行数
PgSQL优化器根据统计信息估算执行计划路径的代价，从而选择出最优的执行计划。而这些统计信息来自pg_statistic，当然这个系统表是由ANALYZE或者VACUUM进行样本采集而来。关于该系统表的介绍详见：
在理解优化器估算行数原理前，先了解几个概念。
MCV即Most Common Values也就是表中出现频率最高的一批值，以KV形式存储在pg_statistic系统表中。将这些值从直方图中剔除可以减少极端值造成的估算误差。
直方图高度相同，每个桶宽度不同。如下图，每个桶Bucket里数值总个数相同，即为12。那么由于黑桶个数不同，导致有些Bucket跨度比较大。比如估算5的频率时，若在第一个Bucket频率占比为1/5，而第一个Bucket在整个直方图中占比为1/4，那么5的频率就是1/20。
以select * from t1 where id2 =10;为例：
也就是执行计划节点Plan的plan_rows值。追本溯源，查看plan_rows值怎么计算得到的即可。从pg_class系统表获取对应表对应的行数rel->tuples，在query_planner调用到set_baserel_size_estimates函数时，将采样统计出表的行数rel->tuples * 选择率即得到估算行数。该估算行数在生成执行计划路径时放到路径path->rows中，进一步在创建SeqScan计划节点时由path->rows传递给Plan的rows，由此估算出了行数：
进一步，需要知道选择率如何计算。我们以=100为例：选择率函数包括join选择率评估函数都在selfuncs.c文件中，选择率调用函数堆栈：
clauselist_selectivity->clauselist_selectivity_simple->clause_selectivity->restriction_selectivity
restriction_selectivity中调用各个操作符对应的计算选择函数，等值过滤查询的选择率函数为eqsel：主要根据pg_statistic系统表的第一个卡槽的统计信息MCV：
总结：
1）若100落在MCV中，则MCV的占比即为其选择率
2）若100没有落在MCV中，则选择率为：
(1- sumcommon - nullfrac)/(otherdistinct )即：低频值总占比/低频值总数
等值过滤条件选择率计算没有用到直方图，<=的场景会用到等频直方图。<=的选择率计算函数为scalarlesel->scalarineqsel_wrapper->scalarineqsel:
重点关注直方图中如何计算ineq_histogram_selectivity，它使用二分查找法在直方图中进行查找，看100落在哪个桶上，如下图，比如100落在第2（标记序号为i）个桶上，那么满足条件的桶的个数n=(i-1)+(100-lowvalue)/(highvalue - lowvalue)。n/总桶数：(sslot.nvalues - 1)即为直方图中满足条件的行数占比。直方图的占比*非常见数的占比即为直方图中求得的满足条件的记录选择率。
当然，若有多个条件，则多个条件的选择率进行与或等（加/减）操作就可以得到多个条件下的选择率。
https://www.postgresql.org/docs/current/planner-stats.html
https://postgrespro.com/blog/pgsql/
https://postgrespro.com/list/thread-id/
https://www.cnblogs.com/mlmz/p/15973106.html
到此这篇rbo优化器（lamb 优化器）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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