选择率估算作为代价模型行数估算的基础,其准确性影响着优化器查询计划的选取,数据库优化器生成的不同查询计划之间可以达到数个数量级的区别。

一、当前经典数据库优化器对于等值查询估计的缺点

例如,目前形如a = 1的等值谓词选择率估算可以有以下几种方法:

1利用统计信息估算:

对查询语句中的等值条件,可分为MCV值和非MCV值进行估算:

  • 对MCV值,使用MCV对应的频率统计信息作为选择率;
  • 对非MCV值,使用如下经验公式:

openGauss 3.1.0的新型选择率模型大解密_数据

直接对所有值做均匀假设,不考虑MCV:

openGauss 3.1.0的新型选择率模型大解密_数据_02

2在线计算:

使用Count-Mean-Min Sketch等频率估算方法,在线计算每个常量值的选择率。

在上述方法中,方法1对全部或者部分数据做均匀分布假设,计算量小,优化器负担轻,但估算粗略,对大多数常量选择率估值不准确;方法2对每个常量值都进行单独的计算,计算结果较为准确,但是优化器的计算负担大,将对性能产生影响。

二、openGauss的新型选择率模型

基于上述经典优化器的缺点,在该版本的openGauss数据库中,我们通过调整等值谓词选择率的估算方法,构造出openGauss的新型选择率模型,可以在兼顾准确率与计算量的前提下,进行选择率的估计。该模型原理如下:

  • 对MCV值,使用MCV对应的频率统计信息作为选择率;
  • 对不落入MCV也不落入直方图的值,使用如下公式:

openGauss 3.1.0的新型选择率模型大解密_直方图_03

  • 对落入直方图的值
  • 桶左右边界相等,使用桶的数量估算常量选择率:

openGauss 3.1.0的新型选择率模型大解密_数据_04

  • 桶左右边界不等,使用插值方法,估算常量选择率:

openGauss 3.1.0的新型选择率模型大解密_直方图_05

新型选择率模型平衡计算量与准确性,充分考虑数据分布情况,通过轻量的计算,能够使得优化器生成更优的执行计划,该特性可通过GUC参数var_eq_const_selectivity控制。

三、使用示例

假设在数据库中表t1由2列组成,分别为列a和列b,其类型均为整型(INT)。向其插入数据,a值为101的数据共有300行,a值为1到100的数据各有100行,a值为150的数据150,000行,a值为200的数据有1行。则表t1由数据库得到的统计信息可如下:



统计信息









NULL值比例




0




distinct总数




103




MCV值




150




MCV频率





0.9369





直方图边界





1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,48,49,50,51,51,52,53,54,55,56,57,58,59,6061,62,63,6465,66,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,79,80,82,83,84,85,86,88,89,90,91,92,93,94,95,96,96,97,98,99,100,101,101,101



当查询语句为SELECT * FROM t1 WHERE a = 101; 时,可知a落入直方图桶[101,101)中,且与当前桶左右边界相同的桶的总个数为2,则a的选择率为(1 – 0 – 0. 9369) / 100 * 2 = 3.9816e-7。

当查询为SELECT * FROM t1 WHERE a = 11;时,可知a落入直方图桶[11,12)中,该桶在均匀假设的前提下,分配到的distinct值数量为103 / (101 - 1) * (12 – 11) ,则a的选择率为(1 – 0 – 0. 9369) / 100 /(103 / (101 - 1) * (12 – 11) ) = 6.1262e-4。

当查询为SELECT * FROM t1 WHERE a = 200;时,常量值200没有落入MCV,也没有落入直方图的任何一个桶中,则利用t1的总行数160301来预估其选择率,则a的选择率为1 / 160301 = 6.2383e-6。

从上面的示例可以看出,使用新型选择率模型,充分考虑了不同常量值的选择率,其选择率估算能够更加贴近实际值。此外,openGauss还会在数据库的查询优化领域进一步努力,构造业内顶尖的数据库查询优化能力。