执行计划（EXPLAIN）是对一条 SQL 查询语句在数据库中执行过程的描述。

用户可以通过 EXPLAIN 命令查看优化器针对给定 SQL 生成的逻辑执行计划。如果要分析某条 SQL 的性能问题，通常需要先查看 SQL 的执行计划，排查每一步 SQL 执行是否存在问题。所以读懂执行计划是 SQL 优化的先决条件，而了解执行计划的算子是理解 EXPLAIN 命令的关键。

EXPLAIN 命令格式

OceanBase 数据库的执行计划命令有三种模式：EXPLAIN BASIC、EXPLAIN 和 EXPLAIN EXTENDED。这三种模式对执行计划展现不同粒度的细节信息:

  • EXPLAIN BASIC 命令用于最基本的计划展示。

  • EXPLAIN EXTENDED 命令用于最详细的计划展示（通常在排查问题时使用这种展示模式）。

  • EXPLAIN 命令所展示的信息可以帮助普通用户了解整个计划的执行方式。

命令格式如下：​​

  1. EXPLAIN [BASIC | EXTENDED | PARTITIONS | FORMAT = format_name] explainable_stmt
  2. format_name: { TRADITIONAL | JSON }
  3. explainable_stmt: { SELECT statement
  4. | DELETE statement
  5. | INSERT statement
  6. | REPLACE statement
  7. | UPDATE statement }

执行计划形状与算子信息

在数据库系统中，执行计划在内部通常是以树的形式来表示的，但是不同的数据库会选择不同的方式展示给用户。

如下示例分别为 PostgreSQL 数据库、Oracle 数据库和 OceanBase 数据库对于 TPCDS Q3 的计划展示。

  1. obclient>SELECT /*TPC-DS Q3*/ * 
  2.      FROM   (SELECT dt.d_year, 
  3.                item.i_brand_id    brand_id, 
  4.                item.i_brand       brand, 
  5.                Sum(ss_net_profit) sum_agg 
  6.           FROM   date_dim dt, 
  7.                store_sales, 
  8.                item 
  9.           WHERE  dt.d_date_sk = store_sales.ss_sold_date_sk 
  10.                AND store_sales.ss_item_sk = item.i_item_sk 
  11.                AND item.i_manufact_id = 914 
  12.                AND dt.d_moy = 11 
  13.          GROUP  BY dt.d_year, 
  14.                   item.i_brand, 
  15.                   item.i_brand_id 
  16.          ORDER  BY dt.d_year, 
  17.                   sum_agg DESC, 
  18.                   brand_id) 
  19.      WHERE  rownum <= 100;

  • PostgreSQL 数据库执行计划展示如下：

    1. Limit  (cost=13986.86..13987.20 rows=27 width=91)
    2.    ->  Sort  (cost=13986.86..13986.93 rows=27 width=65)
    3.          Sort Key: dt.d_year, (sum(store_sales.ss_net_profit)), item.i_brand_id
    4.          ->  HashAggregate  (cost=13985.95..13986.22 rows=27 width=65)
    5.                ->  Merge Join  (cost=13884.21..13983.91 rows=204 width=65)
    6.                      Merge Cond: (dt.d_date_sk = store_sales.ss_sold_date_sk)
    7.                      ->  Index Scan using date_dim_pkey on date_dim dt  (cost=0.00..3494.62 rows=6080 width=8)
    8.                            Filter: (d_moy = 11)
    9.                      ->  Sort  (cost=12170.87..12177.27 rows=2560 width=65)
    10.                            Sort Key: store_sales.ss_sold_date_sk
    11.                            ->  Nested Loop  (cost=6.02..12025.94 rows=2560 width=65)
    12.                                  ->  Seq Scan on item  (cost=0.00..1455.00 rows=16 width=59)
    13.                                        Filter: (i_manufact_id = 914)
    14.                                  ->  Bitmap Heap Scan on store_sales  (cost=6.02..658.94 rows=174 width=14)
    15.                                        Recheck Cond: (ss_item_sk = item.i_item_sk)
    16.                                        ->  Bitmap Index Scan on store_sales_pkey  (cost=0.00..5.97 rows=174 width=0)
    17.                                              Index Cond: (ss_item_sk = item.i_item_sk)

  • Oracle 数据库执行计划展示如下：

    1. Plan hash value: 2331821367
    2. --------------------------------------------------------------------------------------------------
    3. | Id  | Operation                         | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    4. --------------------------------------------------------------------------------------------------
    5. |   0 | SELECT STATEMENT                  |              |   100 |  9100 |  3688   (1)| 00:00:01 |
    6. |*  1 |  COUNT STOPKEY                    |              |       |       |            |          |
    7. |   2 |   VIEW                            |              |  2736 |   243K|  3688   (1)| 00:00:01 |
    8. |*  3 |    SORT ORDER BY STOPKEY          |              |  2736 |   256K|  3688   (1)| 00:00:01 |
    9. |   4 |     HASH GROUP BY                 |              |  2736 |   256K|  3688   (1)| 00:00:01 |
    10. |*  5 |      HASH JOIN                    |              |  2736 |   256K|  3686   (1)| 00:00:01 |
    11. |*  6 |       TABLE ACCESS FULL           | DATE_DIM     |  6087 | 79131 |   376   (1)| 00:00:01 |
    12. |   7 |       NESTED LOOPS                |              |  2865 |   232K|  3310   (1)| 00:00:01 |
    13. |   8 |        NESTED LOOPS               |              |  2865 |   232K|  3310   (1)| 00:00:01 |
    14. |*  9 |         TABLE ACCESS FULL         | ITEM         |    18 |  1188 |   375   (0)| 00:00:01 |
    15. |* 10 |         INDEX RANGE SCAN          | SYS_C0010069 |   159 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
    16. |  11 |        TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| STORE_SALES  |   159 |  2703 |   163   (0)| 00:00:01 |
    17. --------------------------------------------------------------------------------------------------

  • OceanBase 数据库执行计划展示如下：

    1. |ID|OPERATOR              |NAME       |EST. ROWS|COST |
    2. -------------------------------------------------------
    3. |0 |LIMIT                 |           |100      |81141|
    4. |1 | TOP-N SORT           |           |100      |81127|
    5. |2 |  HASH GROUP BY       |           |2924     |68551|
    6. |3 |   HASH JOIN          |           |2924     |65004|
    7. |4 |    SUBPLAN SCAN      |VIEW1      |2953     |19070|
    8. |5 |     HASH GROUP BY    |           |2953     |18662|
    9. |6 |      NESTED-LOOP JOIN|           |2953     |15080|
    10. |7 |       TABLE SCAN     |ITEM       |19       |11841|
    11. |8 |       TABLE SCAN     |STORE_SALES|161      |73   |
    12. |9 |    TABLE SCAN        |DT         |6088     |29401|
    13. =======================================================

由示例可见，OceanBase 数据库的计划展示与 Oracle 数据库类似。OceanBase 数据库执行计划中的各列的含义如下：

列名

含义

ID

执行树按照前序遍历的方式得到的编号（从 0 开始）。

OPERATOR

操作算子的名称。

NAME

对应表操作的表名（索引名）。

EST. ROWS

估算该操作算子的输出行数。

COST

该操作算子的执行代价（微秒）。

说明

在表操作中，NAME 字段会显示该操作涉及的表的名称（别名），如果是使用索引访问，还会在名称后的括号中展示该索引的名称， 例如 t1(t1_c2) 表示使用了 t1_c2 这个索引。如果扫描的顺序是逆序，还会在后面使用 RESERVE 关键字标识，例如 t1(t1_c2,RESERVE)。

OceanBase 数据库 EXPLAIN 命令输出的第一部分是执行计划的树形结构展示。其中每一个操作在树中的层次通过其在 operator 中的缩进予以展示。树的层次关系用缩进来表示，层次最深的优先执行，层次相同的以特定算子的执行顺序为标准来执行。

上述 TPCDS Q3 示例的计划展示树如下:

explainOceanBase 数据库 EXPLAIN 命令输出的第二部分是各操作算子的详细信息，包括输出表达式、过滤条件、分区信息以及各算子的独有信息（包括排序键、连接键、下压条件等）。示例如下：

  1. Outputs & filters:
  2. -------------------------------------
  3.   0 - output([t1.c1], [t1.c2], [t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), sort_keys([t1.c1, ASC], [t1.c2, ASC]), prefix_pos(1)
  4.   1 - output([t1.c1], [t1.c2], [t2.c1], [t2.c2]), filter(nil),
  5.       equal_conds([t1.c1 = t2.c2]), other_conds(nil)
  6.   2 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), sort_keys([t2.c2, ASC])
  7.   3 - output([t2.c2], [t2.c1]), filter(nil),
  8.       access([t2.c2], [t2.c1]), partitions(p0)
  9.   4 - output([t1.c1], [t1.c2]), filter(nil),
  10.       access([t1.c1], [t1.c2]), partitions(p0)