本章概述了查詢處理，尤其是查詢優化。
本章包括以下三個部分：
3.1節概述postgresql中的查詢處理
本部分解釋了獲得單錶查詢的最優計畫所遵循的步驟。在3.2和3.3節中，分別解釋了估算成本和建立計畫樹的過程。3.4節簡要描述了執行操作
本部分闡述了多表查詢的最優方案的獲取過程。在3.5節中，描述了3種連線方法：巢狀迴圈、合併和雜湊連線。在3.6節中，解釋了建立多表查詢計畫樹的過程。
在postgresql中，雖然在9.6版中使用多個後台工作程序實現了並行查詢，但後端程序基本上處理了由連線的客戶機發出的所有查詢。該後端由五個子系統組成，如下圖所示：
解析器（parser）
解析器以純文字行式從sql語句生成分析樹。
分析器（analyzer/analyser）
分析器對分析樹進行語義分析並生成查詢樹。
重寫器（rewriter）
如果存在規則，則重寫器使用儲存在規則系統中的規則轉換查詢樹。
規劃器（planner）
規劃器從查詢樹生成最有效的執行計畫樹。
執行器（executor）
執行器通過按照計畫樹建立的順序訪問表和索引來執行查詢。
在本節中，提供了這些子系統的概述。由於planner和executor非常複雜，因此將在以下各節中提供這些功能的詳細說明。
postgresql的查詢處理在官方文件中有詳細描述。解析器以純文字方式從sql語句生成乙個分析樹, 後面的子系統可以讀取該分析樹。下面顯示了乙個具體的示例, 但沒有詳細的說明。
testdb=# select id, data from tbl_a where id <
300order
by data;
select查詢的元素和相應的分析樹元素編號相同。例如，(1)是第乙個目標列表的乙個專案，它是該錶的列"id"， (4)是where子句，依此類推。
由於解析器在生成分析樹時只檢查輸入的語法，因此它在查詢中存在語法錯誤時才返回錯誤。
解析器不檢查輸入查詢的語義。例如，即使查詢包含不存在的表名，解析器也不會返回錯誤。語義檢查由analyzer/analyser進行。
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1.select count from a,統計所有資料報括null資料,這裡會使用到聚合索引,如果判斷聚合索引可以加快速度.2.select count a from a,這裡統計a列資料,除去null資料,如果select count 1 from a,之類的引數非表a列統 計所有資料.3.se...