话说查询“selectcname,comp from test1,test2 where test1.id=test2.id;” 发送到服务器端，走查询分支exec_simple_query，先调用start_xact_command初始化了事务管理相关对象和资源，接着调用pg_parse_query，通过Lex和Yacc对传入sql语句进行词法语法解析，生成解析树。下来调用GetTransactionSnapshot方法做内存快照，然后调用pg_analyze_and_rewrite方法，进行语义分析把parsetree转换成querytree，然后对该querytree进行重写。接着调用pg_plan_queries方法，根据querytree做查询规划，生成查询计划树plantree。
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下面是对querytree进行优化并生成plantree的调用序列图。
上图红色方框中显示了pg_plan_queries方法对querytree做查询规划，生成查询计划树plantree的方法调用过程，大致上处理步骤是提升子连接和子查询、生成最优查询路径、生成执行计划。
在subquery_planner方法里都有方法pull_up_sublinks提升子连接，调用方法pull_up_subqueries提升子查询，目的是尽量合并父查询和子查询中的WHERE子句里的条件，尽量在做最耗费时间的表连接操作之前，先用约束条件把涉及到的元组数目缩到最小。接着处理表达式等，都是和前面同样的目的。
还有其中的方法inline_set_returning_functions内联返回函数、方法preprocess_rowmarks预处理行标记、方法expand_inherited_tables扩展集成表、方法preprocess_expression预处理表达式、方法reduce_outer_joins尽量减少外连接。
接着调用方法grouping_planner做规划处理，规划处理主要是生成路径，路径就是告诉执行器如何取到要操作的元组，这些元组可以来自一个表，也可以来自多个表，对于多个表，是按两两逐个连接完成，即转化成多个两表连接查询。举个例子，如一个查询涉及三个表A、B、C的连接，处理时可以先A、B连接生成结果D，再D、C连接得到目标结果集。这样连接的顺序就有多种，就产生了多个路径。方法query_planner生成了这些路径。然后评估代价，找出最优路径，把和最优路径对应的执行计划树plantree返回。Pg里面的代价估算采用基于成本的代价估算，本节后面会简单讨论一下这个估算方法。
这个过程涉及连接算法（Hash Join、Nested Loop、Merge Join）、扫描算法（Seq Scan、Index Scan、Bitmap Scan）、分组算法（HashAggregate、GroupAggregate）、排序算法等算法的选择。
这部分内容涉及到结构和处理及代码量比上节只多不少，在这就不列举了，有兴趣的根据方法调用流程图看源码吧，下面给出处理完的结果plantree结构图。
例子里查询语句对应的plantree结构图
把这个例子再重复一下：
create table test1 (ID numeric(10),cnamevarchar(30));
create table test2 (ID numeric(10),compvarchar(30));
select cname,test2 wheretest1.id=test2.id;
上面的图《例子里查询语句对应的plantree结构图》就是sql语句“select cname,test2 where test1.id=test2.id”在pg里产生的plantree。
pg输出的querytree如下：
2011-11-23 06:57:39 HKT LOG: plan:
2011-11-23 06:57:39 HKT DETAIL: {PLANNEDSTMT
:commandType 1
:hasReturning false
:hasModifyingCTE false
:canSetTag true
:transientPlan false
:planTree
{HASHJOIN
:startup_cost 24.63
:total_cost 116.69
:plan_rows 2113
:plan_width 156
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65001
:varattno 2
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 2
:location 7
}
:resno 1
:resname cname
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 16394
:resorigcol 2
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65000
:varattno 1
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 2
:location 13
}
:resno 2
:resname comp
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 16397
:resorigcol 2
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree
{SEQSCAN
:startup_cost 0.00
:total_cost 16.50
:plan_rows 650
:plan_width 94
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 1
:varattno 1
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 1
:location -1
}
:resno 1
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 1
:varattno 2
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 2
:location -1
}
:resno 2
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree <>
:righttree <>
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:scanrelid 1
}
:righttree
{HASH
:startup_cost 16.50
:total_cost 16.50
:plan_rows 650
:plan_width 94
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65001
:varattno 1
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 2
:location -1
}
:resno 1
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 65001
:varattno 2
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 1
:location -1
}
:resno 2
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree
{SEQSCAN
:startup_cost 0.00
:total_cost 16.50
:plan_rows 650
:plan_width 94
:targetlist (
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 2
:varattno 2
:vartype 1043
:vartypmod 34
:varcollid 100
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 2
:location 13
}
:resno 1
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
{TARGETENTRY
:expr
{VAR
:varno 2
:varattno 1
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 1
:location 50
}
:resno 2
:resname <>
:ressortgroupref 0
:resorigtbl 0
:resorigcol 0
:resjunk false
}
)
:qual <>
:lefttree <>
:righttree <>
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:scanrelid 2
}
:righttree <>
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:skewTable 16394
:skewColumn 1
:skewInherit false
:skewColType 1700
:skewColTypmod 655364
}
:initPlan <>
:extParam (b)
:allParam (b)
:jointype 0
:joinqual <>
:hashclauses (
{OPEXPR
:opno 1752
:opfuncid 1718
:opresulttype 16
:opretset false
:opcollid 0
:inputcollid 0
:args (
{VAR
:varno 65001
:varattno 1
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 1
:varoattno 1
:location 41
}
{VAR
:varno 65000
:varattno 2
:vartype 1700
:vartypmod 655364
:varcollid 0
:varlevelsup 0
:varnoold 2
:varoattno 1
:location 50
}
)
:location -1
}
)
}
:rtable (
{RTE
:alias <>
:eref
{ALIAS
:aliasname test1
:colnames ("id""cname")
}
:rtekind 0
:relid 16394
:relkind r
:inh false
:inFromCl true
:requiredPerms 2
:checkAsUser 0
:selectedCols (b 9 10)
:modifiedCols (b)
}
{RTE
:alias <>
:eref
{ALIAS
:aliasname test2
:colnames ("id""comp")
}
:rtekind 0
:relid 16397
:relkind r
:inh false
:inFromCl true
:requiredPerms 2
:checkAsUser 0
:selectedCols (b 9 10)
:modifiedCols (b)
}
)
:resultRelations <>
:utilityStmt <>
:intoClause <>
:subplans <>
:rewindPlanIDs (b)
:rowMarks <>
:relationOids (o 16394 16397)
:invalItems <>
:nParamExec 0
}
2
规划器为每个sql的不同执行计划进行基于成本的代价估算，查询的总代价包括读取数据的IO代价加上各种操作的代价之和，IO代价包括顺序读取数据或索引页（seq_scan_cost）和随机读取数据页（random_scan_cost）的代价，操作代价包括处理表元组（cpu_tuple_cost）、处理比较操作（cpu_operator_cost）和处理索引元组（cpu_index_tuple_cost），因此，如果在一个表上做全表顺序扫描并执行过滤，其代价是：
Cost = seq_scan_cost*relpages + cpu_tuple_cost*reltuples +cpu_operator_cost*reltuples
其中relpages、reltuples是系统表pg_class里的字段，seq_scan_cost、cpu_tuple_cost、cpu_operator_cost是影响成本计算的参数，这些参数包括cpu_index_tuple_cost (0.005)、cpu_operator_cost (0.0025)、cpu_tuple_cost (0.01)、random_page_cost (4.0)、seq_page_cost (1.0)，参数后面括号里的是默认值，这些参数值可以根据情况改变。传统上，它们以抓取顺序页的成本作为基准单位，也就是将seq_page_cost 设为 1.0 ，同时其它参数是对照它来设置的。
就到这儿吧。
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