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一条SQL语句在数据库中的执行过程或者访问路径的描述，通过执行计划，可以知道优化器对sql进行了哪些处理，使用了哪些方式去执行sql。执行计划看起来就像一棵树，执行过程为：控制流从上向下传递，数据流从下向上传递。
达梦数据库跟oracle、mysql一样，也有自己的优化器，优化器会根据需要执行的sql，计算出执行该sql使用的各种方案的代价（即时间），然后会选择一个代价最低的方案，去执行SQL。
有2个地方，第一个是EXPLAIN返回的内容就是执行计划，第二个是通过执行号，可以调用ET工具，可以看到执行计划中操作符的实际开销。
此外，manager工具，可以选中需要查看的SQL语句，按F9查看它的执行计划。
操作系统最好带图形化界面，安装好DM8数据库，并新建一个单机实例。
新建一张表，并写入一定数据量，或使用现有数据表，注意根据实际情况备份该表后再进行。
查看执行计划，在需要执行的sql前，加上explain关键字即可，若使用的manager，还可以选定要执行的sql，按F9即可调出执行计划，返回的执行计划如下图：
执行计划就像一棵树，名叫左深二叉树，因为我使用的是最新版的开发版，因此默认使用新的优化器。
关于达梦数据库的优化器，有一个优化器控制参数OPTIMIZER_MODE，该参数意思是DM数据库优化器的模式，取值0或1，0表示使用老优化器，1表示使用新优化器，现最新版本默认为1，因此使用的是新优化器。该参数是动态参数（会话级），可使用以下命令查看
新优化器的执行计划就是一棵左深二叉树，控制流从上向下传递，数据流从下向上传递。本文整篇都会采用新优化器进行执行计划的讲解。
“关于新老优化器，可以查看该篇文章：关于达梦数据库的优化器参数_尼克老刘的博客-CSDN博客”
唠叨了那么多，重新说回explain执行计划
先对表字段进行说明：
“名称”字段中操作符的说明：
常见的操作符还有：?
SLCT：选择，用于查询条件的过滤；
AAGR：简单聚集，用于没有GROUP BY的COUNT、SUM等聚集函数的计算；
HASH JOIN：哈希连接，在没有索引或索引无法使用情况下的表的连接方式。“更多操作符说明详见达梦社区：DM 执行计划解读 | 达梦技术文档”
整个sql的执行计划的说明：?
? ? ? ? 执行计划的每一行，就是一个计划节点，计划节点里的操作符，就是这个计划节点干了什么事。根据左深二叉树，从末尾往上看，最末尾就是最开始执行的操作。上图中，根据where条件中的id列，可使用id列的二级索引（即主键索引，操作符SSEK2），通过该索引过滤符合条件的数据行，得到需要查到的值。但该select语句还要求查询其他字段的值，因此需要进行回表操作，即二次扫描（操作符BLKUP2），回到聚簇索引中，读取其他字段的值，并将查询结果进行投影和收集（操作符PRJT2和NEST2）。
前面讲到的执行计划，每个操作符和计划节点的代价，都比较抽象，为了提高效率，因此使用ET。
ET是达梦数据库自带的SQL 性能分析工具，能统计执行计划中，每个操作符的时间花费（将代价显示为具体的时间），从而定位到有性能问题的操作，指导我们去优化。
ET是默认关闭的，因此在使用ET之前，需要先开启：
注意：ET会对数据库性能有影响，使用完后记得关闭以保证数据库性能不受影响。
?
在manager中，执行sql之后，可点击执行号：
或知道执行号后，也可以直接执行CALL ET(执行号)，例如：CALL ET(5909);?
该sql的每个操作符的时间花费：?
结果说明：
?操作符在上方《1、EXPLAIN》已有说明，这里不再重复。
该sql的执行计划：?
?该sql的ET结果：
从执行计划能看出，首先进行了全表扫描（CSCN2 即全表扫描），然后对查询结果进行条件过滤，过滤后剩余68行数据。再看ET结果，全表扫描耗时最多，占总耗时的92.67%，因此可以针对该where条件，进行创建索引，避免全表扫描，减少耗时。
根据where条件，需要创建联合索引，创建联合索引时，会将数据量较少的字段放在开头，也就是最左边，其他字段根据数据量逐一从左往右排序，这么做的目的是减少扫描次数，从而提高使用索引的效率，此时最左边的字段就会有很好的过滤性。
根据计算后可得出，字段name的过滤性更好一点，因此使用它作为联合索引的最左侧，创建联合索引。
?更新并收集索引的统计信息：
再次查看原sql的执行计划：
?效果立竿见影！优化器经过计算后，决定使用联合索引index idx_name_type_01，代价从15降低到1，执行耗时从10毫秒降低至2毫秒。但是发现一个情况，操作符BLKUP2，这是二次扫描（回表）操作，虽然条数不多，但也占用性能，若数据量很多的情况下，可能会使索引失效，那我们接着分析为何会有二次扫描操作。
因为select中写了字段id，但是索引里没有id字段，因此达梦数据库需要二次扫描，获取id列的值……
(ˉ▽ˉ；)...
嗯……这里算是个失误，竟然没发现select里还会读取其他字段的数据。那么遇到这种情况，有2种解决方案：
首先方案1估计很难实现，毕竟业务需求，根据实际情况来吧。
那么方案2看起来是个不错的办法，可是字段id本来就是主键，有主键索引，将其加入联合索引，会导致联合索引占用更多的空间，因此也需要根据实际情况而定。
以下是更新联合索引后的执行计划：
可以看到少了一个执行节点，操作符BLKUP2消失了，即没有二次扫描操作。
该sql的执行计划：
?该sql的ET结果：?
?
?
从上图可看出，首先执行了全表扫描，最末尾处的执行节点操作符CSCN2就是全表扫描的意思。因此代价也是花在了此处。但根据过往经历，where条件里的 like '%……%' 一般都是走不了索引的，只能全表扫。但是在达梦数据库中，有个参数提供了查询条件中%的优化策略，该参数叫LIKE_OPT_FLAG，意思是LIKE查询的优化开关，如下所示：
如上图所示，LIKE_OPT_FLAG参数默认是开启状态，所以这里我就不用执行命令开启了。若VALUE这里显示为0，表示关闭，需要手动开启，执行如下命令：
这里说明下，参数LIKE_OPT_FLAG，取值如下：
- 0：不优化；
- 1：对于LIKE表达式首尾存在通配符的情况，优化为POSITION()函数；对于LIKE表达式首部存在通配符，并且条件列存在REVERSE()函数索引时，优化为REVERSE()函数；
- 2：对于COL1 LIKE COL2 || '%'的情况，优化为POSITION()函数；
- 4：对于COL1 LIKE ‘A’||‘B%’的情况，优化为COL1 LIKE ‘AB%’；
- 8：对于可计算的LIKE表达式，优化为常量；
- 16：对于控制函数索引列的LIKE表达式，优化为BETWEEN…AND…表达式。
支持使用上述有效值的组合值，如31表示同时进行1、2、4、8和16的优化。“详见达梦社区：DM 物理存储结构 | 达梦技术文档”
开启LIKE_OPT_FLAG后，根据文档说明，我们这情况属于“1”，会将其转化为POSITION()函数，因此根据此方案设计索引：
?并更新索引统计信息：
再次查看原sql的执行计划：
?可以看到效果立竿见影！优化器经过计算后使用了创建的二级索引idx_product_type，代价从13降低到了1，再看下ET的结果：
?执行耗时从8毫秒降低至1毫秒左右，创建的索引使 like '%……%' 的查询效率大幅提高！
达梦数据库的优化器同oracle、mysql一样，都是计算出各种方案的代价，并选择一个代价最低的执行方式，去执行sql。
如上所述，在oracle、mysql中常用的sql优化经验，在达梦数据库也是基本适用的，包括常用的联合索引过滤条件，根据过滤性选择放在最左侧，遇到等于、大于、小于时，等于号的条件放在最左侧，注意查询时，where条件里的条件值，要与字段的数据类型对应，以防发生隐式转换，导致优化器计算后代价过高不走索引，比如 id = '10' ，因为id字段的类型为number，加了单引号的10，会被数据库认为是字符串，就会发生隐式转换，因此优化器可能会不走索引。
达梦数据库针对 like? '%……%' 的查询，提供了参数LIKE_OPT_FLAG，可以参考此参数给出的方案，进行sql优化。
使用disql时，执行计划的内容有所不同，但其实跟manager返回的是一样的，可以查看“社区文档：DM 执行计划解读 | 达梦技术文档”
? ? ? ? 最后，使用完ET之后，别忘了关闭它，以免影响数据库性能。
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