openGauss 都做了哪些算子优化工作？

openGauss 在代码里面实现了大量的算子级优化工作，为了更进一步便于用户理解，我们对这些工作进行了总结，并且对内部具体的一些算法进行详细介绍，其总结如下。

【索引扫描算子优化】

对索引扫描算子进行了一定程度的重构与优化，以提升算子性能。优化主要包括以下几个方面：

1. 识别到程序中存在影响性能的噪点，对其进行屏蔽；

2. 在现有执行流程下，为多数场景下的高频操作建立 fast-path，以提高执行效率；

3. 对一些数据结构与算法的实现进行了优化重构，以提升性能。最终经过测试，IndexScan 算子性能提升 10%，IndexOnlyScan 算子性能提升 30%。

【函数依赖】

函数依赖，是多列统计信息的一种，可以描述属性之间的关联关系，其主要用途是提高选择率估算的准确性。在引用函数依赖特性之前，数据库会使用条件独立假设的方法来估算选择率。举一个生活中的例子，在一个班级中，男女生的比例是 1：1，喜欢瑜伽的人数占比为 20%，身高 175cm 以下的人数占比为 50%。我们可以说喜欢瑜伽且身高在 175cm 以下的女生的占比为 50% * 20% * 50% = 5%吗？显然这个计算结果会比实际结果略低，因为这几个属性之间有关联关系，喜欢瑜伽的人中女生占多数，女生的身高较男生普遍偏低。函数依赖特性就是用于解决此类问题，在典型场景下对于高频数据的查询，选择率提升 20%；对于中频数据的查询，选择率提升 10 倍；对于典型场景，选择率提升 70 倍。

【AGG 函数共享转移状态】

AGG 函数的执行分为 3 个阶段：初始化转移状态、执行 transition 函数、执行 final 函数。AGG 函数共享转移状态特性目的在于调整转移状态和 transition 函数，实现资源共享。例如执行"SELECT avg(a), sum(a) FROM t;"，此时的转移状态初始化后为两个参数(total, count)，然后遍历表的所有元组，total 执行累加操作，count 执行自增操作，最后把 total/count 和 total 分别作为 avg 函数和 sum 函数的返回结果。经验证，SQL 语句"SELECT avg(a), sum(a) FROM t;"的总耗时缩短 48%左右。对其他可以共享转移状态的 AGG 函数，也可以实现不同程度的性能提升。

【Parser 优化】

优化 Parser 阶段中关键字检查模块，将关键字查找算法由原来的二分查找算法优化为哈希查找算法，同时优化关键字内存数据结构，cache 访问更友好，优化后 Parser 阶段的性能提升 10%。

【新型选择率模型】

新型选择率模型充分利用基于直方图的统计信息，平衡计算量与准确性，充分考虑数据分布情况，通过轻量的计算，提高对低频值的估算准确率，能够使得优化器生成更优的执行计划，进而提高查询效率。

【通信优化】

提升通信整体性能，调整通信逻辑，默认使用非阻塞通信方式，当需要阻塞通信语义时，利用 latch 轻量锁机制，降低通信阶段耗时。轻量通信方式的开启与否通过 POSTMASTER 级别的 GUC 参数 light_comm 控制，当 light_comm 的值为 ON / TRUE 时，将开启轻量通信。

【表达式展平化】

基于非递归、操作码方式实现数据库中表达式计算，致力于通过展平化表达式信息减少计算过程中堆栈使用、函数调用等开销，提升语句的执行性能。

后续，openGauss 还会持续对基础算子进行优化，不断完善 openGauss 社区竞争力。