SQL（结构化查询语言）上下文中的执行计划是优化数据库查询性能的重要方面。它是数据库管理系统 (DBMS) 高效执行特定 SQL 查询所遵循的详细路线图。执行计划概述了 DBMS 将用于检索、联接、过滤和处理数据以满足查询要求的步骤和操作。了解执行计划对于数据库管理员和开发人员识别和解决应用程序中的性能瓶颈至关重要。
执行计划（SQL）的起源历史和首次提及
执行计划的概念是在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初作为关系数据库管理系统 (RDBMS) 的基本组成部分出现的。它的发展是为了应对日益复杂的数据库查询以及优化其执行以获得更好性能的需求。
对执行计划最早的提及之一可以追溯到 20 世纪 70 年代初 IBM 研究中心 System R 项目的开发。 System R 是一种开创性的 RDBMS，为许多现代基于 SQL 的数据库系统奠定了基础。 IBM 的研究人员认识到高效执行查询的重要性，并设计了自动生成执行计划的技术。
有关执行计划 (SQL) 的详细信息
执行计划的主要目的是为数据库引擎提供有关如何访问和操作数据以产生所需查询结果的分步指南。数据库引擎采用各种算法、访问方法和优化策略来有效地完成此任务。
当查询提交到 DBMS 时，它会经历多个步骤过程，然后才能进行实际的数据检索和处理。以下是该过程的概述：
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解析： DBMS 首先解析 SQL 查询以确保其语法和语义的正确性。它检查正确的表名和列名、正确的语法以及有效的引用。
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优化： 一旦查询经过验证，查询优化器就会发挥作用。优化器探索不同的执行计划并选择最有效的一个。它会考虑可用索引、统计数据和数据库当前状态等因素来做出明智的决策。
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执行计划生成： 优化后，生成选定的执行计划。执行计划通常表示为树状结构，每个节点代表一个操作（例如，扫描、连接、排序），节点之间的连接指示数据流。
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执行： 有了执行计划，DBMS 将按照计划中概述的步骤执行查询。在执行过程中，引擎可能会利用索引查找、索引扫描、散列连接、嵌套循环连接和排序等各种技术来获取和处理数据。
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结果检索： 最后，查询引擎检索查询结果并将其呈现给用户或应用程序。
执行计划 (SQL) 的内部结构 – 执行计划 (SQL) 的工作原理
执行计划的内部结构取决于底层数据库系统及其查询优化器。然而，大多数 DBMS 的基本原则仍然是一致的。
执行计划通常表示为树状结构，其中每个节点对应一个特定操作，边代表操作之间的数据流。节点可以分为多种类型，包括：
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表扫描： 该节点表示全表扫描，其中 DBMS 读取表中的所有行以查找所需的数据。
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索引扫描/查找： 这些节点对应于使用索引访问数据。索引扫描涉及读取索引条目，然后从表中获取相应的行，而索引查找则使用索引直接定位行。
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筛选： 过滤器节点应用谓词来根据指定条件过滤行。
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种类： 排序节点负责根据指定的列对数据进行排序。
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加入： 连接节点根据连接条件处理组合多个表中的数据。
数据库优化器评估各种执行计划并为每个计划分配成本。选择成本最低的计划作为最佳计划并执行该计划来完成查询。
执行计划（SQL）的关键特征分析
SQL执行计划的主要特点是：
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优化： 执行计划利用查询优化器，它探索多种策略来确定执行查询的最有效方法。它会考虑可用索引、统计数据和表大小等因素来估计每个计划的成本。
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灵活性： 根据数据库系统的不同，执行计划可能会受到开发人员的影响甚至强制执行。这可以通过使用 SQL 查询中嵌入的提示或指令来实现。
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动态优化： 一些现代 DBMS 支持动态优化，其中执行计划可以在查询执行期间根据实际数据分布和资源可用性进行更改。
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基于统计的决策： 查询优化器严重依赖有关数据库中表和索引的统计信息来做出有关最有效执行计划的明智决策。
执行计划 (SQL) 的类型
查询优化器可以根据查询复杂性、数据分布和可用资源考虑多种类型的执行计划。最常见的类型包括：
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表扫描计划： 该计划涉及扫描整个表以检索必要的数据。它适用于小型表或需要访问表的很大一部分时。
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索引扫描计划： 在此计划中，查询优化器利用索引来有效地定位所需的行。当索引具有高度选择性并且只需要访问一小部分行时，它效果很好。
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嵌套循环连接计划： 该计划涉及循环遍历一个表并根据连接条件探测另一表以查找匹配的行。当其中一个表很小并且在连接列上有索引时，它是有效的。
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哈希连接计划： 哈希联接用于较大的表，涉及为其中一个输入表构建哈希表，然后使用另一个表探测它。它对于大规模连接非常有效。
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合并加入计划： 当两个输入表都在连接列上排序时，合并连接效果很好。它有效地合并排序的数据以执行连接。
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排序计划： 该计划根据指定的列对数据进行排序。它可用于 ORDER BY 查询或优化某些连接。
选择的执行计划类型取决于多种因素，包括查询结构、可用索引以及涉及的表的大小。
使用执行计划 (SQL) 的方法
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查询优化： 执行计划的主要目的是优化查询性能。通过了解执行计划，开发人员和数据库管理员可以识别低效的查询并重组它们以缩短执行时间。
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性能故障排除： 当查询未按预期执行时，检查其执行计划可以揭示潜在的瓶颈。它允许查明索引缺失、连接策略不当或过度排序等问题。
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索引设计： 分析执行计划有助于做出有关创建或修改索引的明智决策，以更好地支持查询执行。
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丢失或陈旧的统计数据： 过时或丢失的统计信息可能会误导查询优化器，导致执行计划不理想。定期更新统计信息有助于保持准确的基数估计，从而提高查询性能。
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低效的加入策略： 在某些情况下，查询优化器可能会选择不合适的连接策略，从而导致查询速度变慢。使用查询提示或重构查询可以指导优化器制定更好的计划。
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指数选择： 查询优化器可能并不总是为查询选择最合适的索引。在这种情况下，手动指定索引或使用索引提示可能会很有用。
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参数嗅探： 在查询参数变化很大的情况下，为一组参数生成的执行计划对于其他参数可能不是最佳的。这个问题称为参数嗅探，可以使用查询参数化或计划缓存等技术来解决。
主要特征以及与类似术语的其他比较以表格和列表的形式
| 特征 | 执行计划（SQL） | 查询计划 | 执行计划（编程） |
|---|---|---|---|
| 类型 | 数据库查询执行 | 数据库查询执行 | 程序执行 |
| 目的 | 优化查询性能 | 优化查询性能 | 确定程序流程 |
| 粒度 | 查询级别 | 查询级别 | 语句或代码块级别 |
| 用法 | 数据库管理 | 数据库管理 | 软件开发 |
| 表示 | 树状结构 | 树状结构 | 控制流程图 |
| 信息可用性 | 数据库系统元数据 | 数据库系统元数据 | 运行时可用 |
SQL 执行计划的未来与数据库技术的进步密切相关，特别是在查询优化和机器学习方面。一些潜在的未来发展包括：
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基于机器学习的优化： 随着数据和查询复杂性不断增长，机器学习技术可能会集成到查询优化中。这可能会导致更具适应性和上下文感知的执行计划。
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自动索引： 未来的数据库系统可以采用机器学习算法来自动识别和创建索引，从而提高查询性能。
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实时动态优化： 动态优化可能会变得更加复杂，允许执行计划根据不断变化的数据分布和工作负载进行实时调整。
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基于图的执行计划： 可以探索执行计划的图形表示，从而允许操作和优化策略之间存在更复杂的关系。
如何使用代理服务器或如何将代理服务器与执行计划 (SQL) 关联
代理服务器可以通过充当客户端和数据库服务器之间的中介来优化 SQL 中的执行计划。他们可以通过以下方式提供帮助：
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缓存： 代理服务器可以缓存频繁执行的查询及其相应的执行计划。这减少了数据库服务器上的负载并缩短了后续相同查询的响应时间。
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负载均衡： 在分布式数据库环境中，代理服务器可以根据执行计划分析来平衡多个数据库服务器之间的查询负载。
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压缩和缩小： 代理服务器可以在将 SQL 查询发送到数据库服务器之前对其进行压缩和缩小，从而减少网络开销并缩短查询执行时间。
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查询路由： 代理服务器可以根据执行计划分析将查询路由到最合适的数据库服务器，从而确保更好的查询性能。
相关链接
有关数据库系统中的执行计划（SQL）和查询优化的更多信息，您可以参考以下资源：
对于寻求优化数据库性能和增强整体用户体验的开发人员和管理员来说，了解 SQL 中复杂的执行计划至关重要。通过掌握执行计划的内部工作原理，他们可以做出明智的决策、微调查询并确保高效的数据检索，使其成为现代数据库管理系统不可或缺的一部分。
