我们知道，执行计划是关系型数据库诊断SQL性能问题很重要的一种手段，Oracle中获取执行计划有很多种方式，不同方式有各自的优缺点，可以参考《查询执行计划的几种方法》。
在MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
如果要分析某条SQL的性能问题，通常来讲，我们首先要看SQL的执行计划，看看SQL的每一步执行计划是否存在问题。
Hive是什么？Hive 是数据仓库工具，再具体点就是一个 SQL 解析引擎，因为它即不负责存储数据，也不负责计算数据，只负责解析 SQL，记录元数据。
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具，用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息，包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
在RDBMS中，无论那种数据库，都提供了SQL剖析工具，用来解决SQL效率低下的问题。在MongoDB中，也有相应的策略来实现剖析。MongoDB提供了db.collection.explain()方法, cursor.explain()方法，和explain命令去返回查询计划信息和查询计划的执行统计信息。这为我们诊断查询提供了极大的便利，本文主要描述db.collection.explain()的相关用法。 一、db.collection.explain()简介 支持下列操作返回查询计划
与其它主流商业数据库一样，TiDB 的查询优化器负责用户及系统查询的优化，生成有效且高效的执行计划由执行器来执行。而优化器生成的执行计划的优劣直接影响查询的执行效率和性能。「TiDB 查询优化及调优」系列文章将通过一些具体的案例，向大家介绍 TiDB 查询及优化相关的原理和应用。本文为系列文章的第一篇，将简要介绍 TiDB 的查询优化器的优化流程。
SQL执行计划是数据库管理系统在执行SQL语句前，对其查询过程进行分析并生成的一种内部表示，它详细描述了数据库如何执行SQL语句以及如何访问和检索数据的步骤。通过查看SQL执行计划，可以了解SQL语句的执行效率，帮助我们优化查询性能。
曾经写过关于如何得到Oracle执行计划的文章，《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之查询执行计划的几种方法》，其中介绍了各种能得到SQL执行计划的方法，梁老师的书《收获，不止SQL优化》，对这几种方法，从获取步骤、优缺点、应用场景等方面，做了系统整理，可以比较学习，
MySQL作为全球最流行的数据库，相关从业者不计其数，可以说十个码农里至少有九个使用过MySQL。MySQL的开发人员或者DBA，经常使用EXPLAIN语句来查看SQL的执行计划。EXPLAIN的解读文章多如牛毛，每个开发人员对EXPLAIN结果都有自己的理解。然而，你真的会使用EXPLAIN吗？
在上一篇文章《用Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 执行》中，我们讲解了 Explain 命令的详细使用。但是它只能展示 SQL 语句的执行计划，无法展示为什么一些其他的执行计划未被选择，比如说明明有索引，但是为什么查询时未使用索引等。为此，MySQL 提供了 Optimizer Trace 功能，让我们能更加详细的了解 SQL 语句执行的所有分析，优化和选择过程。
slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径及文件(默认情况下保存在MySQL的数据目录中)
SQL查询语句的性能从一定程度上影响整个数据库的性能。很多情况下，数据库性能的低下差不多都是不良SQL语句所引起。而SQL语句的执行 计划则决定了SQL语句将会采用何种方式从数据库提取数据并返回给客户端，本文描述的将是如何通过EXPLAIN PLAN 获取SQL语句执行计划来获 取SQL语句的执行计划。
开发人员基本都知道，我们的数据存在数据库中（目前最多的是MySQL和Oracle，由于作者更擅长MySQL，所以这里默认数据库为MySQL），服务器通过sql语句将查询数据的请求传入到MySQL数据库。数据库拿到sql语句以后。都是进行了哪些操作呢？这里向大家介绍下我的个人的理解，欢迎大家评论区批评指正。
每个框架产生都是为了解决一类问题，每个模块的优化也是为了解决一定的场景下的性能瓶颈。浪尖今天分享的关于Spark 3.1之后的自适应执行计划，主要针对以下几个场景，并且有百度率先研发的，不过社区之前一直没有采纳，spark 3.0的预发布版本参数也是不全，到了Spark 3.1的beta版已经可用，浪尖已经完成了测试。
数据库的执行计划是SQL优化的最重要手段，执行计划怎么来的、包含什么内容、我们应该关注哪些点，这些是需要我们掌握的，基于这些知识再去理解SQL优化将更加容易。 本文由腾讯云数据库高级架构师何敏带来TDSQL PostgreSQL执行计划详解，以下为分享实录： 在了解PostgreSQL执行计划之前，需要先知道执行计划由来。TDSQL PostgreSQL版任何查询都会经过语法和语义解析，生成查询表达式树，也就是常用查询数，解析器会去解析语法，分析器会把语法对应对象进行展开，通过重写器对规则进行重写，最后生成
如果说AI是火箭，那么数据则是燃料。进入2024年，随着生成式AI风起浪涌，数据重要性日益凸显：一方面，生成式AI需要使用海量高质量数据进行训练，大模型也不断朝向多模态趋势发展，随之而来的是非结构性数据大量增长，结构性数据和非结构性数据亟需互联互通。
MSSQL为我们提供了两种动态执行SQL语句的命令，分别是EXEC和sp_executesql;通常,sp_executesql则更具有优势，它提供了输入输出接口，而EXEC没有。还有一个最大的好处就是利用sp_executesql，能够重用执行计划，这就大大提供了执行性能(对于这个我在后面的例子中会详加说明)，还可以编写更安全的代码。EXEC在某些情况下会更灵活。除非您有令人信服的理由使用EXEC，否侧尽量使用sp_executesql.
根据表、列、索引和WHERE子句中的条件的详细信息，MySQL优化器考虑了许多技术来有效地执行SQL查询中涉及的查找。对一个巨大表的查询可以在不读取所有行的情况下执行；涉及多个表的联接可以在不比较每个行组合的情况下执行。「优化器选择执行最有效查询的操作集称为“查询执行计划(query execution plan)”，也称为EXPLAIN计划。」
查询语句的执行计划和SQL调优，是MySQL实践中对开发人员最为常见的一个技能了。
在SSMS（SQL Server Management Studio）中，有两种图形化的执行计划可供选择。一种是估计执行计划（Ctrl+L键），另一种是实际执行计划（Ctrl+M键）。两种计划通常都是一样的，只是执行时间点不同。估计查询计划是在查询执行之前生成，而实际执行计划则是在查询输出的同时得到的。
优化SQL，是DBA常见的工作之一。如何高效、快速地优化一条语句，是每个DBA经常要面对的一个问题。在日常的优化工作中，我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤。然而这些步骤重复性的执行，又会耗费DBA很多精力。于是萌发了自己编写小工具，提高优化效率的想法。
当表没有做分析的时候，Oracle 会使用动态采样来收集统计信息。 获取准确的段对象（表，表分区，索引等）的分析数据，是CBO存在的基石，CBO的机制就是收集尽可能多的对象信息和系统信息，通过对这些信息进行计算，分析，评估，最终得出一个成本最低的执行计划。
Presto是专为大数据实时查询计算而设计开发的产品，拥有如下特点： – 多数据源：通过自定义Connector能支持Mysql，Hive，Kafka等多种数据源 – 支持SQL：完全支持ANSI SQL – 扩展性：支持自定义开发Connector和UDF – 混合计算：可以根据需要将开源于不同数据源的多个Catalog进行混合join计算 – 高性能：10倍于Hive的查询性能 – 流水线：基于Pipeline设计，在数据处理过程当中不用等到所有数据都处理完成后再查看结果
Step2： select * from table(dbms_xplan.display)
前面2篇文章讲到分页性能优化相关知识点，但并没有介绍如何找出系统中TOP SQL、对于如何清理SQL缓存执行计划(比如走错执行计划，存在数据倾斜的情况)、Mongo如何针对不同查询语句选择执行计划等相关知识点.
DBMS_XPLAN包包括一系列函数，主要是用于显示SQL语句的执行计划，且不同的情形下使用不同的函数来显示，如预估的执行计划则使用 display函数,而实际的执行计划则是用display_cursor函数，对于awr中的执行计划，则是用display_awr函数，而SQL tuning集合中的执行计划 则由display_sqlset来完成。本文主要描述DBMS_XPLAN包中display函数的使用，尽管可以通过SQL语句来查询缺省表plan_table来获得执行计划， 事实上，使用display函数更便捷，且display函数提供了多种不同的显示格式。 有关执行计划中各字段模块的描述请参考： 执行计划中各字段各模块描述 有关由SQL语句来获取执行计划请参考： 使用 EXPLAIN PLAN 获取SQL语句执行计划 有关使用autotrace来获取执行计划请参考：启用 AUTOTRACE 功能 有关display_cursor函数的使用请参考： dbms_xplan之display_cursor函数的使用 一、DBMS_XPLAN包中的函数
在数据库的执行SQL的语句中，有很多语句在执行中，执行计划会变化，而执行计划的变化会导致SQL 语句执行时间的变化，如何对在POSTGRESQL 中执行较慢的语句。
执行计划是一条 SQL 语句在 Oracle 数据库中的执行过程或访问路径的描述。如下图所示，是一个比较完整的执行计划示意图。
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本文想和大家来聊聊Mysql中的执行计划，一条SQL语句经过了查询优化器模块分析后，会得到一个执行计划，通过这个执行计划，我们可以知道该条SQL语句具体采用的多表连接顺序是什么，对于每个表具体采用的访问方法是什么 . . .
Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、Hive WEB Interface（HWI）、Metastore和Driver（Complier、Optimizer和Executor）
Presto是一款Facebook开源的MPP架构的OLAP查询引擎，可针对不同数据源执行大容量数据集的一款分布式SQL执行引擎。因为工作中接触到Presto，研究它对理解SQL Parser、常见算子的实现（如SQL中table scan,join,aggregation）、资源管理与调度、查询优化（如向量化执行、动态代码生成）、大数据下各个组件为何适用不同场景等等都有帮助。我希望通过这个系列可以了解一条SQL在大数据场景下该如何高效执行。233酱准备不定时持续更新这个系列，本文主要从Presto的使用举例，Presto的应用场景、Presto的基本概念三个部分来初步介绍Presto。
不管是工作中，还是面试中，基本上都需要搞定一些SQL优化技巧，比如说使用explain查看SQL的执行计划，然后，针对执行计划对SQL进行优化。
摘要：本文主要介绍 Query 层的整体结构，并通过一条 nGQL 语句来介绍其通过 Query 层的四个主要模块的流程。
在日常开发的过程中，对于 SQL 的优化，一直是一个比较有挑战的事情，所谓工欲善其事必先利其器，那么今天我们就来看看 如何查看GBase8s 的执行计划，并有哪些调优手段。
在先前的 Query Engine 源码解析中，我们介绍了 2.0 中 Query Engine 和 1.0 的主要变化和大体的结构：
通常EXPLAIN用于获取QEP，而DESCRIBE、DESC用于获取表结构信息。
本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇：查询优化器概念之关于优化器组件。
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后，查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息，选择出一个执行效率最优（MySQL系统认为最优）的执行计划，然后根据执行计划，调用存储引擎提供的接口，获取数据。
一条查询语句在经过MySQL查询优化器的各种基于成本和规则的优化会后生成一个所谓的执行计划，这个执行计划展示了接下来具体执行查询的方式，比如多表连接的顺序是什么，对于每个表采用什么访问方法来具体执行查询等等。设计MySQL的大叔贴心的为我们提供了EXPLAIN语句来帮助我们查看某个查询语句的具体执行计划，本章的内容就是为了帮助大家看懂EXPLAIN语句的各个输出项都是干嘛使的，从而可以有针对性的提升我们查询语句的性能。
本文整理自 NebulaGraph 核心开发 Yee 在直播《聊聊执行计划这件事》中的主题分享。分享视频参见 B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Cu4y1h7gn/
如上一个SQL语句，发送到MySQL服务器之后，会做什么，如何识别上边语句并返回结果？下面我们来详细说明这个过程。
无论你通过哪种方式连接Hive（如Hive Cli、HiveServer2），一个HQL语句都要经过Driver的解析和执行，主要涉及HQL解析、编译、优化器处理、执行器执行四个方面。
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询。所以说查询优化，索引优化，库表结构优化需要齐头并进。
–方法1查询表改为动态 select * from sysobjects exec(‘select ID,Name from sysobjects’) exec sp_executesql N’select ID,Name from sysobjects’–多了一个N为unicode
在看《基于Oracle的SQL优化一书》知道了很多专业名称，做了记录，CBO、优化器、查询转换、执行计划、Hint、并行、游标、绑定变量、统计信息、直方图、索引等等。这篇博客可以说是读书笔记
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