肤浅的聊聊 TiDB 扫表算子, 扫索引算子, 合取范式(CNF), 析取范式(DNF), skyline pruning

这一章主要涉及TiDB如下的源码:

　　1. 扫表算子怎样转换为扫索引算子;

　　2. 怎样把Selection算子的过滤条件化简, 转为区间扫描;

假设我们有一个表:

t1(
　　id int primary key not null auto_increment,
　　a int,
　　b int,
　　c varchar(256),
　　index(a)
);

其中, id 是主键, a 是索引; 

我们执行如下的 sql:

select a from t1 where a=5 or ( a>5 and (a>6 and a <8)  and a<12);

这条 sql 的最终执行计划是这样的:

+---------------+--------+-----------+-----------------------------------------------------------------------+
| id            | count  | task      | operator info                                                         |
+---------------+--------+-----------+-----------------------------------------------------------------------+
| IndexReader_6 | 260.00 | root      | index:IndexScan_5                                                     |
| └─IndexScan_5 | 260.00 | cop[tikv] | table:t1, index:a, range:[5,5], (6,8), keep order:false, stats:pseudo |
+---------------+--------+-----------+-----------------------------------------------------------------------+　　

这是一个索引扫描的执行计划, 索引扫描区间是 [5,5], (6,8);

我们转到源代码, 看这样的计划是怎样生成的;

这是解析 sql 之后最初生成的执行计划:

在调用 logicalOptimize 函数做逻辑优化之后, 执行计划变为下面这样:

Selection算子哪儿去了?

Selection算子被下推到了 DataSource 算子中, 在 DataSource 的 pushedDownConds 中保存着下推的过滤算子, 是这样的:

这样的一个递归的树状的过滤算子很难在索引扫描中使用, 因为索引底层是顺序排列的, 所以要将这颗树转为扫描区间;

在物理优化中, 会调用 DetachCondAndBuildRangeForIndex 来生成扫描区间, 这个函数会递归的调用如下 2 个函数:

detachDNFCondAndBuildRangeForIndex, 展开 析取范式(DNF), 生成扫描区间或合并扫描区间;

detachCNFCondAndBuildRangeForIndex, 展开 合取范式(CNF), 生成扫描区间或合并扫描区间;

上面的表达式树最终生成了这样的区间: [5,5], (6,8) --- "[" 是开区间, "(" 是闭区间,  递归被消除了;

接下来, 这个索引扫描会加入到 DataSource 的备选的访问表的方法中;

在 DataSource 的 possibleAccessPaths 里保存了访问表的可能的方案, 这里是 2 个方案:

　　1. 全表扫描, 用表达式树进行过滤: a=5 or ( a>5 and (a>6 and a <8) and a<12);

　　2. 扫索引 a 列, 执行区间扫描 [5,5], (6,8);

物理优化阶段, 会从算子树的根节点递归调用每个算子的 findBestTask 函数, DataSoure 算子会从 possibleAccessPaths  获取最优的执行计划;

 

这里用到了 skyline pruning 算法, 从多个维度来判断哪个执行计划更优, 最后用索引扫描算子替换掉 DataSource 算子;

最终生成了这样的执行计划:

 

 结束;