Query执行流程
SQL引擎从接受SQL语句到执行SQL语句需要经历的步骤如和所示。其中，红色字体部分为DBA可以介入实施调优的环节。
图 1 SQL引擎执行查询类SQL语句的流程
表 1 SQL引擎执行查询类SQL语句的步骤说明
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步骤 |
说明 |
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1、语法&词法解析 |
按照约定的SQL语句规则，把输入的SQL语句从字符串转化为格式化结构（Stmt）。 |
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2、语义解析 |
将“语法&词法解析”输出的格式化结构转化为数据库可以识别的对象。 |
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3、查询重写 |
根据规则把“语义解析”的输出等价转化为执行上更为优化的结构。 |
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4、查询优化 |
根据“查询重写”的输出和数据库内部的统计信息规划SQL语句具体的执行方式，也就是执行计划。统计信息和GUC参数对查询优化（执行计划）的影响，请参见调优手段之统计信息和调优手段之GUC参数。 |
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5、查询执行 |
根据“查询优化”规划的执行路径执行SQL查询语句。底层存储方式的选择合理性，将影响查询执行效率。详见调优手段之底层存储。 |
调优手段之统计信息
openGauss优化器是典型的基于代价的优化（Cost-Based Optimization，简称CBO）。在这种优化器模型下，数据库根据表的元组数、字段宽度、NULL记录比率、distinct值、MCV值、HB值等表的特征值，以及一定的代价计算模型，计算出每一个执行步骤的不同执行方式的输出元组数和执行代价（cost），进而选出整体执行代价最小/首元组返回代价最小的执行方式进行执行。这些特征值就是统计信息。从上面的描述可以看出统计信息是查询优化的核心输入，准确的统计信息将帮助规划器选择最合适的查询规划。一般来说我们会通过ANALYZE语法收集整个表或者表的若干个字段的统计信息，周期性地运行ANALYZE，或者在对表的大部分内容做了更改之后马上运行ANALYZE。
调优手段之GUC参数
查询优化的主要目的是为查询语句选择高效的执行方式。
如下SQL语句:
select count(1)
from customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk);
在执行customer inner join store_sales的时候，openGauss支持Nested Loop、Merge Join和Hash Join三种不同的Join方式。优化器会根据表customer和表store_sales的统计信息估算结果集的大小以及每种join方式的执行代价，然后对比选出执行代价最小的执行计划。
正如前面所说，执行代价计算都是基于一定的模型和统计信息进行估算，当因为某些原因代价估算不能反映真实的cost的时候，我们就需要通过guc参数设置的方式让执行计划倾向更优规划。
调优手段之底层存储
openGauss的表支持行存表、列存表，底层存储方式的选择严格依赖于客户的具体业务场景。一般来说计算型业务查询场景（以关联、聚合操作为主）建议使用列存表；点查询、大批量UPDATE/DELETE业务场景适合行存表。
对于每种存储方式还有对应的存储层优化手段，这部分会在后续的调优章节深入介绍。
调优手段之SQL重写
除了上述干预SQL引擎所生成执行计划的执行性能外，根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践发现，有些场景下，在保证客户业务SQL逻辑的前提下，通过一定规则由DBA重写SQL语句，可以大幅度的提升SQL语句的性能。
这种调优场景对DBA的要求比较高，需要对客户业务有足够的了解，同时也需要扎实的SQL语句基本功，后续会介绍几个常见的SQL改写场景。
