⽤ egg 孵化你的 SQL 优化器 - 王润基

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/itfanr

摘要

文档主要介绍了如何利用egg框架优化SQL查询器，特别是RisingLight查询引擎的整体结构和性能优化。通过对比改用egg前后代码量的变化，展示了egg在查询计划改写、复杂查询处理和物理下标解析等方面的优势。文档还详细讨论了egg的不足之处，如对纯RBO支持不佳和缺乏启发式搜索，并提出通过分阶段优化和多轮迭代来缓解这些问题。最后，文档总结了egg框架在快速原型开发和提升查询性能方面的显著效果。

AI总结

## 使用egg孵化SQL优化器的实践总结

在Rust China Conf 2023大会上，RisingWave的王润基分享了如何利用egg孵化SQL优化器的经验。以下是总结：

### 1. **背景与工具**
- **RisingLight**：一个教育性质的OLAP数据库系统。
- **egg**：一个基于Rust的规则引擎，用于生成和优化抽象语法树（AST）。

### 2. **egg的优势**
- **代码简化**：使用egg前，某些功能需要200行代码，改用egg后代码量大幅减少。
- **快速开发**：编写规则简单优雅，适合快速原型开发，一周内可完成1000行规则。
- **高效优化**：通过规则驱动的方式优化查询执行计划。

### 3. **egg的不足**
- **对纯RBO（规则基于优化）支持不足**：缺乏启发式搜索，容易导致组合爆炸问题。
- **动态类型管理复杂**：容易引入bug，需要额外的规则进行修复。

### 4. **优化策略**
- **分阶段优化**：将优化过程分为多个阶段，逐步改进。
- **多轮迭代**：通过多次运行规则，找到更优的执行计划。
- **成本函数**：使用成本函数评估不同执行计划的优劣，选择最优解。

### 5. **物理下标解析与Schema分析**
- **物理下标解析**：通过规则解析列索引，简化了复杂的逻辑。
- **Schema分析**：通过规则分析表结构，提取列信息。

### 6. **总结**
- **egg**在SQL优化器开发中提供了高效的工具和方法，显著减少了代码量，提升了开发效率。
- **不足之处**：需要通过分阶段优化和多轮迭代来缓解其在搜索剪枝方面的不足。
- **建议**：在使用egg时，需结合实际场景，灵活调整优化策略，以充分发挥其优势。

通过egg的使用，开发者能够更高效地开发和优化SQL查询引擎，提升系统性能和用户体验。