一、執行計劃

1、概念簡介

EXPLAIN：代表優化器QO根據SQL特征預估的SQL執行計劃，并非實際的執行計劃，對SQL的運行有一定參考意義。

EXPLAIN ANALYZE：代表SQL真實的運行計劃，相比EXPLAIN會包含更多的實際運行信息，能準確的反映出SQL的執行算子和算子耗時，可以根據算子耗時去做針對性的SQL優化。

2、使用方式

①、EXPLAIN

EXPLAIN <sql>;示例: 
EXPLAIN SELECTl_returnflag,l_linestatus,sum(l_quantity) AS sum_qty,sum(l_extendedprice) AS sum_base_price,sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) AS sum_disc_price,sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) AS sum_charge,avg(l_quantity) AS avg_qty,avg(l_extendedprice) AS avg_price,avg(l_discount) AS avg_disc,count(*) AS count_order
FROMlineitem
WHEREl_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '120' day
GROUP BYl_returnflag,l_linestatus
ORDER BYl_returnflag,l_linestatus;

解釋說明: 執行計劃需要從下往上看，每個箭頭（->）代表一個節點，每個子節點會返回使用的算子，以及預估的行數等。

②、EXPLAIN ANALYZE

EXPLAIN ANALYZE <sql>;示例:
EXPLAIN ANALYZE SELECTl_returnflag,l_linestatus,sum(l_quantity) AS sum_qty,sum(l_extendedprice) AS sum_base_price,sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) AS sum_disc_price,sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) AS sum_charge,avg(l_quantity) AS avg_qty,avg(l_extendedprice) AS avg_price,avg(l_discount) AS avg_disc,count(*) AS count_order
FROMlineitem
WHEREl_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '120' day
GROUP BYl_returnflag,l_linestatus
ORDER BYl_returnflag,l_linestatus;

解釋說明: EXPLAIN ANALYZE的執行結果反映的是真實執行路徑，其結果是一個由多個算子組成的樹狀結構，會反映出每個階段每個算子的詳細執行信息。EXPLAIN ANALYZE的結果主要包括Query Plan、Advice、Cost耗時、Resource資源消耗情況。

二、算子解讀

詳情點擊參考

1、SCAN

Seq Scan表示順序地從表中讀取數據，會進行全表掃描。

2、Index Scan和 Index Seek

如果掃描表有命中索引，根據表的存儲格式（行存或列存） Hologres在底層使用的索引也不同。

1、Clustering_index：表示使用了列存表的索引（例如segment 、clustering等），只要查詢命中索引就會使用Clustering_index。

2、Index Seek（又名pk_index）：表示使用了行存表的索引，主要是主鍵索引。

3、Filter

Filter代表將數據根據SQL條件進行過濾，一般會跟隨seq scan on table一起，是seq scan的子節點，表示掃描表時是否有過濾，以及過濾條件是否命中索引。

主要包括: Filter、Segment Filter、Cluster Filter、Bitmap Filter、Join Filter

4、Decode

Decode表示對數據進行解碼或者編碼，以加速text等文本類數據的計算。

5、Redistribution

Redistribution表示數據通過哈希分布或者隨機分布，查詢時shuffle到一個或者多個shard。

如果出現redistribution，則說明沒有利用local join的能力，導致查詢性能不佳。沒有利用有兩種情況
1.distribution key設置不合理
2.對應的key（如join key、group by key）涉及到表達式時

6、Join

多表關聯（Join）根據SQL的書寫方式又分為hash join、nested loop和merge join。

Hash Join:  hash join是指兩個表或者多表join時，基于其中一個表（一般為小表）在內存中構建一個hash表，并把join的列值進行hash計算后放進hash表中，之后逐行的讀取另外的表，計算出其hash值并在hash表中查找，最終返回匹配的數據。當出現hash join時，我們需要額外關注join表中的小表（數據量較小的表）是否是做了hash表，可以通過如下幾種方式查看：
1、執行計劃中，有hash字樣的表是hash表。
2、執行計劃中，從下往上看，最下面的表則是hash表。

Nested Loop Join和Materialize:  
Nested Loop代表嵌套循環連接，多表關聯時，先從一張表中讀取數據，成為外層表，再將外層驅動表的每條數據遍歷另外的表（即內層表），然后內外層表嵌套循環進行Join，相當于計算笛卡爾積。在執行計劃中第一內層表通常有Materialize算子。

7、Broadcast

Broadcast指通過廣播的方式將數據分發到各個shard，通常用在Broadcast Join的場景中，一般是小表join大表。

8、Shard prune和Shards selected

Shard prune: 表示獲取Shard的方式，包括：

lazaily：根據節點中的Shard ID先標記對應的Shard，在后續計算時選擇對應的Shard。
eagerly：根據命中的Shard選擇對應的Shard，不需要的Shard則不需要選擇。

優化器會根據執行計劃來自動匹配Shard prume的方式，無需手動調節。

Shards selected: Shards selected表示選中了多少個Shard，例如1 out of 20表示在20個Shard中選中了一個Shard。

9、ExecuteExternalSQL

Hologres的計算引擎會分為HQE、PQE、SQE等，其中PQE是原生Postgres引擎，部分Hologres自研引擎HQE還沒有支持的算子和函數，會通過PQE執行，相比于HQE，PQE的執行效率會更低。當我們在執行計劃中看到有ExecuteExternalSQL算子，說明有函數或者算子走了PQE。

10、Aggregate

Aggregate代表將數據聚合，可以是一個聚合函數或者多個聚合函數的組合。

1. GroupAggregate：表示數據已經按照group by進行了預排序。
2. HashAggregate（最常見）：表示數據先進行hash計算，然后通過hash值分發至不同的shard進行聚合，最終通過Gather算子聚合。
3. 多階段HashAggregate：數據是在shard中按照文件存儲的，文件有不同的層級，當數據量多時，聚合的階段也會分為多個階段。主要的子算子包括：
   Partial HashAggregate：文件和shard內的聚合。
   Final HashAggregate：多個shard上的數據聚合在一起。

11、Sort

sort表示將數據按順序排序（升序ASC或者降序DESC），通常是order by子句的結果。

調優建議：如果order by的數據量較大，將會消耗較多的資源，需要盡量避免大數據量的排序查詢。

12、Limit

limit表示SQL最終允許返回的數據行數。并不代表實際計算中掃描的行數

13、Append

子查詢的結果合并，通常為Union All操作。

14、Exchange

Shard內的數據交換。無需過多關注。

15、Forward

Forward代表將算子的數據在HQE與PQE或者SQE之間傳輸，一般是HQE+PQE或者HQE+SQE的組合會出現。

16、Project

Project一般表示子查詢與外層查詢的映射關系，無需過多關注。