个人网站 备案,做背景图 网站,wap网站域名申请,马云做中国最大的网站PostgreSQL 查询处理期间发生了什么#xff1f; 文中主要内容引用自PostgreSQL指南#xff1a;内幕探索 查询处理是PostgreSQL中最为复杂的子系统。如PostgreSQL官方文档所述#xff0c;PostgreSQL支持SQL2011标准中的大多数特性#xff0c;查询处理子系统能够高效地处理这…PostgreSQL 查询处理期间发生了什么 文中主要内容引用自PostgreSQL指南内幕探索 查询处理是PostgreSQL中最为复杂的子系统。如PostgreSQL官方文档所述PostgreSQL支持SQL2011标准中的大多数特性查询处理子系统能够高效地处理这些SQL。
一、PostgresSQL 执行流程是怎样的
先来一个上帝视角图下面就是 PostgreSQL 查询处理的流程也从图中可以看到 PostgreSQL 内部架构里的各个功能模块。 PostgreSQL 的查询流程主要可以分以下几个模块也有很多文章将解析器与分析器放在一起这里参考PostgreSQL指南内幕探索 解析器Parser 解析器根据SQL语句通过词法分析、语法分析生成一颗语法解析树parse tree 。 分析器Analyzer 分析器对语法解析树进行语义分析生成一颗查询树query tree。 重写器Rewriter 重写器按照规则系统中存在的规则对查询树进行改写。 计划器Planner 计划器基于查询树生成一颗执行效率最高的计划树plan tree。 执行器Executor 执行器按照计划树中的顺序访问表和索引执行相应查询。 PostgreSQL的查询处理在官方文档中有详细的描述 二、解析器Parser 与mysql的解析器逻辑类似很多文章将解析器与分析器放在一起 解析器基于SQL语句的文本进行词法分析和语法分析生成一颗后续子系统可以理解的语法解析树。下面是一个具体的例子。
考虑以下查询
# SELECT id, data FROM tbl_a WHERE id 300 ORDER BY data;其语法解析树如下 SELECT查询中的元素和语法解析树中的元素有着对应关系。比如(1)是目标列表中的一个元素与目标表的id列相对应(4)是一个WHERE子句诸如此类。
当解析器生成语法分析树时只会检查语法只有当查询中出现语法错误时才会返回错误。解析器并不会检查输入查询的语义举个例子如果查询中包含一个不存在的表名解析器并不会报错语义检查由分析器负责。
二、分析器Analyzer
分析器对解析器产出的语法解析树parse tree进行语义分析并产出一颗查询树query tree。
查询树如下所示 简要介绍一下上图中的查询树
targetlist 是查询结果中**列Column**的列表。在本例中该列表包含两列id 和data。如果在输入的查询树中使用了*星号那么分析器会将其显式替换为所有具体的列。范围表rtable是该查询所用到关系的列表。本例中该变量包含了表tbl_a的信息如该表的表名与oid。连接树jointree存储着FROM和WHERE子句的相关信息。排序子句sortClause是SortGroupClause结构体的列表。
查询树的细节可查看官方文档。
三、重写器Rewriter 类似于mysql的预处理阶段 PostgreSQL的规则系统正是基于重写器实现的当需要时重写器会根据存储在pg_rules中的规则对查询树进行转换。
视图
在PostgreSQL中视图是基于规则系统实现的。当使用CREATE VIEW命令定义一个视图时PostgreSQL就会创建相应的规则并存储到系统目录中。
假设下面的视图已经被定义而pg_rule中也存储了相应的规则。
# CREATE VIEW employees_list
# AS SELECT e.id, e.name, d.name AS department
# FROM employees AS e, departments AS d WHERE e.department_id d.id;当执行一个包含该视图的查询解析器会创建一颗如下图所示的语法解析树。 # SELECT * FROM employees_list;在该阶段重写器会基于pg_rules中存储的视图规则将rangetable节点重写为一颗查询子树与子查询相对应。
四、计划优化器Planner 类似于mysql的优化阶段 计划器主要负责将 SQL 查询语句的执行方案确定下来。
计划器从重写器获取一颗查询树query tree会根据表连接顺序和索引等信息去计算不同路径的可能代价值最后选出最优者。基于查询树生成一颗能被执行器高效执行的查询计划树plan tree。
在PostgreSQL中计划器是完全基于代价估计cost-based的它不支持基于规则的优化与提示hint。
一个简单的计划树以及其与EXPLAIN命令的关系如下图所示 计划树由许多称为**计划节点plan node**的元素组成每个计划节点都包含着执行器进行处理所必需的信息在单表查询的场景中执行器会按照从终端节点往根节点的顺序依次处理这些节点。
比如图中的计划树就是一个列表包含一个排序节点和一个顺序扫描节点因而执行器会首先对表tbl_a执行顺序扫描并对获取的结果进行排序。
五、执行器Executor 类似于mysql的执行阶段 执行器最后执行plan遍历每个节点以致完成。最后将查询结果返回给客户端。
执行器会通过缓冲区管理器来访问数据库集簇的表和索引。当处理一个查询时执行器会使用预先分配的内存空间比如temp_buffers和work_mem必要时还会创建临时文件。
执行器缓冲管理器临时文件之间的关系 除此之外当访问元组的时候PostgreSQL还会使用并发控制机制来维护运行中事务的一致性和隔离性。 总结
可以看到 PostgreSQL 的查询流程主要分五个子系统 解析器Parser 解析器根据SQL语句生成一颗语法解析树parse tree 。 分析器Analyzer 分析器对语法解析树进行语义分析生成一颗查询树query tree。 重写器Rewriter 重写器按照规则系统中存在的规则对查询树进行改写。 计划器Planner 计划器基于查询树生成一颗执行效率最高的计划树plan tree。 执行器Executor 执行器按照计划树中的顺序访问表和索引执行相应查询。
问题
PostgreSQL与Mysql的查询处理主要区别是什么
数据库类型 MySQL是一种关系型数据库Relational Database而PostgreSQL是一种面向对象关系型数据库Object-Relational Database。这意味着PostgreSQL在关系型数据库的基础上增加了对对象的支持可以存储和操作更复杂的数据结构[1]。 查询复杂性 PostgreSQL对于查询的复杂性提供了更高级的支持。它支持更复杂的存储过程和存储函数可以进行更灵活和高级的数据处理操作[1]。而MySQL对于存储过程和函数的支持相对较弱。 索引类型 MySQL主要使用二叉搜索树B-Tree索引而PostgreSQL支持多种类型的索引包括GIN和Hash等。这使得PostgreSQL在某些特定的查询场景下可以提供更高效的查询性能[1]。 数据加密 在客户端和服务器之间的加密方面MySQL使用传输层安全性TLS协议进行加密而PostgreSQL支持SSL加密。SSL提供了更强的加密和安全性可以更好地保护数据的完整性[1]。 高级数据类型 PostgreSQL提供了更多的高级数据类型支持如hstore和自定义数据类型。这使得PostgreSQL在处理特定类型的数据时更加灵活和强大[1]。MySQL在这方面的支持相对较弱。 并发控制 PostgreSQL支持多版本并发控制MVCC这意味着在读写操作同时发生时能够处理并发访问的能力。而MySQL不直接支持MVCC对于高并发环境下的并发控制可能相对简单[1]。
需要注意的是上述区别是一般性的概述实际的差异可能更加复杂并且取决于具体的使用情境和配置设置。选择适合自己需求的数据库取决于企业的目标和资源限制。一般来说PostgreSQL是一个更为强大和高级的数据库管理系统适用于需要在大型环境中快速执行复杂查询的组织。而MySQL则是一个更适合预算和空间有限的企业的理想解决方案
参考文献
1.https://www.ibm.com/cloud/blog/postgresql-vs-mysql-whats-the-difference
2.PostgreSQL指南内幕探索
3.PostgreSQL 9.4.4 中文手册
