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GaussDB(PostgreSQL)查询执行计划参数解析技术文档

一、Index Cond

  1. 定义Index Cond 是指在索引扫描过程中,用于过滤索引条目的条件。

  2. 作用 :它决定了数据库在读取索引时,哪些索引条目需要被检索,可以显著减少需要访问的索引条目数量,提高查询效率。

  3. 示例场景 :如果查询条件为 dealer_team_id = ANY ('{1107,1114,1120,1121,1122}'),且 dealer_team_id 列上有索引,数据库会利用这个索引条件来快速定位到符合条件的索引条目,这个条件就是 Index Cond

二、Recheck Cond

  1. 定义Recheck Cond 是指在从索引中获取到堆表(实际数据存储的地方)的行指针后,再次对这些行进行条件过滤的条件。

  2. 作用 :由于索引可能并不包含表中的所有列,而且索引条件可能使用了索引表达式或函数,所以即使行在索引层面满足条件,实际数据行可能并不完全满足查询的所有条件。此时,Recheck Cond 会在访问堆表时,对行进行再次检查,确保其符合所有查询条件。

  3. 示例场景 :在查询中,除了 dealer_team_id 的条件外,还有 confirm_time 范围条件以及其他条件。数据库在通过 Index Cond 找到符合条件的索引条目后,会根据 Recheck Cond 再次检查这些行是否满足所有其他条件。

三、Hash Cond

  1. 定义Hash Cond 是哈希连接操作中的连接条件,用于指定两个表之间如何进行匹配。

  2. 作用 :它定义了两个表之间进行哈希连接时的匹配条件,通常是两个表中用于连接的列的比较。

  3. 示例场景Hash Cond: ((dma.dma_oprt_psi_item_detail.install_area_code)::text = "*VALUES*".column1) 表示将左表中的 install_area_code 列与右表中的 column1 列进行比较,以找到匹配的行。

四、Hash Semi Join

  1. 定义Hash Semi Join 是一种连接操作,用于从左表中选择与右表匹配的行。

  2. 工作原理

    • 构建哈希表 :从右表(内表)读取数据并构建哈希表,哈希表的键是连接条件中指定的列。

    • 探测哈希表 :从左表(外表)读取数据,并在哈希表中查找匹配的键。

    • 返回匹配行 :对于左表中在哈希表中找到匹配键的行,将其返回作为结果。

  3. 适用场景 :通常用于实现 EXISTSIN 子查询。

五、Sort Method: quicksort

  1. 定义Sort Method: quicksort 表示排序操作采用了快速排序算法。

  2. 工作原理 :快速排序是一种高效的排序算法,采用分治策略。它选择一个“基准”元素,将数组分为大于和小于基准的两个子数组,然后递归地对子数组进行排序。

  3. 时间复杂度 :平均时间复杂度为 O(nlogn),最坏情况下为 O(n2),但实际应用中性能通常很好。

  4. 适用场景 :适用于内存中的数据排序,尤其是当数据量适中且可以完全加载到内存时。

六、其他排序方法

  1. 归并排序(Merge Sort)

    • 工作原理 :基于分治策略。将数组分成两个子数组,分别对子数组进行排序,然后将排序后的子数组合并成一个有序数组。

    • 时间复杂度 :时间复杂度稳定为 O(nlogn)。

    • 适用场景 :适用于需要稳定排序的场景,或者当数据量较大且可以使用外部排序时。

  2. 堆排序(Heap Sort)

    • 工作原理 :利用堆数据结构,将数组组织成一个堆,然后反复从堆中取出最大(或最小)元素,并将其放到已排序区域的末端。

    • 时间复杂度 :时间复杂度为 O(nlogn)。

    • 适用场景 :适用于对时间复杂度要求严格且需要原地排序的场景。

  3. 插入排序(Insertion Sort)

    • 工作原理 :逐个将元素插入到已排序序列的适当位置。

    • 时间复杂度 :平均和最坏时间复杂度为 O(n2)。

    • 适用场景 :适用于小规模数据或数据基本有序的场景。

  4. 外部排序(External Sort)

    • 工作原理 :用于处理无法完全加载到内存的大规模数据。将数据分成多个块,对每个块进行内部排序,然后通过多路归并将排序后的块合并成最终的有序数据。

    • 适用场景 :适用于处理大数据量的排序操作,尤其是在数据量超过内存容量时。


通过理解这些参数和排序方法,可以更好地分析和优化数据库查询的性能。

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