Jiajun的编程随想
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TiDB 源码阅读（四）：AST、逻辑计划、物理计划
内容提要
本文探讨了TiDB中的AST、逻辑计划和物理计划。AST是SQL语句的抽象语法树，帮助数据库解析SQL。逻辑计划通过优化AST生成，物理计划则涉及具体的数据操作。文章还介绍了火山模型及其优缺点，强调了从SQL到执行计划的优化过程。
关键要点
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TiDB中的AST是SQL语句的抽象语法树，用于解析SQL。
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AST抛弃不重要的细节，保留语法结构，清晰表达代码层次。
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逻辑计划通过优化AST生成，涉及构建逻辑算子。
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逻辑计划优化包括列裁剪、谓词下推、常量传播等。
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物理计划是如何操作数据的计划，涉及具体的数据操作。
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火山模型是经典的查询执行引擎实现模型，数据通过统一接口流动。
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火山模型的缺点是效率低，TiDB通过一次处理多个数据块来优化。
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Cascades优化器通过记录所有可能的方案来系统化搜索，避免重复计算。
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物理计划生成过程包括统计信息计算、物理属性准备和最优物理计划选择。
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完整的SQL到物理计划的过程是自顶向下的递归搜索，找到代价最低的执行方案。
延伸解读
AST的重要性
AST（抽象语法树）在数据库中起着至关重要的作用。它将SQL语句转换为可供数据库理解的内部结构，简化了语法分析过程。通过抛弃不必要的细节，AST能够清晰地表达SQL的层次结构，为后续的逻辑计划和物理计划的生成奠定基础。理解AST的构建和优化过程，有助于开发者更好地调试和优化SQL查询。
逻辑计划与物理计划的优化
逻辑计划和物理计划的优化是TiDB性能提升的关键。逻辑计划通过应用各种优化规则（如列裁剪和谓词下推）来减少不必要的数据处理，而物理计划则通过选择最优的执行路径来降低查询成本。开发者在设计数据库查询时，应关注这些优化过程，以确保查询的高效执行。
火山模型的优缺点
火山模型作为经典的查询执行引擎实现，虽然简单易懂，但在效率上存在不足。其逐行处理数据的方式可能导致性能瓶颈。TiDB通过一次处理多个数据块来优化这一点，提升了整体执行效率。了解火山模型的局限性，可以帮助开发者在选择数据库架构时做出更明智的决策。
延伸问答
AST在TiDB中有什么作用？
AST是SQL语句的抽象语法树，用于解析SQL，使得服务端能够理解和操作客户端传来的SQL。
逻辑计划是如何生成的？
逻辑计划通过优化AST生成，涉及构建逻辑算子，并应用各种优化规则，如列裁剪和谓词下推。
火山模型和Cascades优化器有什么区别？
火山模型采用两阶段流水线优化，而Cascades优化器使用Memo记录所有可能的方案，系统化搜索以避免重复计算。
物理计划的生成过程包括哪些步骤？
物理计划生成包括计算统计信息、准备物理属性、寻找最优物理计划等步骤。
TiDB如何优化逻辑计划？
TiDB通过应用逻辑优化规则，如列裁剪、谓词下推和常量传播，来优化逻辑计划。
物理计划的代价计算是如何进行的？
物理计划的代价计算通过枚举所有可能的物理计划，计算每个方案的成本，并选择代价最低的方案。
