select * from user；的查询计划背后到底做了哪些事情？一共包含哪些部分？使用场景是什么？底层原理是什么？

1. 查询计划包含哪些部分

一个典型的 select * from user; 查询计划通常包含以下部分：

• 访问方法：它决定了数据库如何从表中获取数据。常见的访问方法有全表扫描和索引扫描。如果 user 表没有合适的索引，可能会采用全表扫描，也就是逐行读取表中的每一条记录；若有合适索引，可能会使用索引扫描来快速定位数据。
• 连接类型（若有连接操作）：在这个简单的 select * from user; 语句中虽没有连接操作，但在复杂查询里会涉及。连接类型比如内连接、外连接等，它描述了不同表之间如何关联起来获取数据。
• 排序操作：若查询中有排序要求（如 ORDER BY 子句），查询计划会包含排序操作的信息，包括使用的排序算法和临时存储排序结果的方式。
• 并行操作：有些数据库支持并行查询，查询计划可能会显示是否使用并行处理以及并行的程度，也就是有多少个线程或进程同时参与查询操作。
• 预估的行数和成本：查询计划会给出预估要处理的记录行数，以及执行该查询的成本估算。成本通常基于磁盘 I/O、CPU 计算等资源消耗来评估。

2. 查询计划背后做了哪些事情

当数据库生成 select * from user; 的查询计划时，会经历以下步骤：

• 收集统计信息：数据库会收集 user 表的相关统计信息，比如表的行数、列的分布情况（不同值的数量、最小值、最大值等）、索引的使用情况等。这些统计信息就像地图上的各种标记，帮助数据库了解数据的大致情况，以便做出更优的决策。
• 生成候选执行计划：基于收集到的统计信息和查询语句的语义，数据库会生成多个可能的执行计划。例如，对于 user 表查询，可能既考虑全表扫描的计划，也考虑使用索引扫描的计划（如果有索引的话）。
• 评估执行计划成本：数据库会根据统计信息，对每个候选执行计划的成本进行估算。成本估算主要考虑磁盘 I/O 操作、CPU 计算、内存使用等因素。比如全表扫描可能会有较多的磁盘 I/O 成本，而索引扫描可能 CPU 计算成本相对高一些。
• 选择最优执行计划：在评估完所有候选执行计划的成本后，数据库会选择成本最低的执行计划作为最终的查询计划。这就像在多条路线中选择最快、最省成本的那一条。

3. 查询计划的使用场景

• 性能优化：当查询执行速度较慢时，通过查看查询计划，可以找出执行效率低的原因，比如是否使用了不合适的访问方法、是否有不必要的排序操作等，然后针对性地进行优化，例如添加合适的索引。
• 数据库设计验证：在设计数据库表结构和索引时，通过分析查询计划，可以验证设计是否合理。比如查看是否因为索引设计不当，导致数据库无法采用高效的查询方式。
• 资源规划：了解查询计划的成本和预估行数，可以帮助数据库管理员进行资源规划，例如判断是否需要增加磁盘 I/O 性能、调整内存分配等，以满足查询的需求。

4. 查询计划的底层原理

• 统计信息收集机制：数据库通过定期或在特定事件触发时收集表和索引的统计信息。这些信息通常存储在系统表中，数据库在生成查询计划时会读取这些统计信息。例如，数据库可能会抽样读取表中的数据来估算行数和列的分布情况。
• 成本估算模型：数据库有一套成本估算模型，它根据不同的操作（如扫描、排序、连接等）和资源消耗（磁盘 I/O、CPU 等）来计算每个执行计划的成本。这个模型是基于一些预设的参数和算法，不同的数据库系统可能有不同的成本估算模型。
• 动态规划和启发式算法：在生成和选择执行计划时，数据库会使用动态规划和启发式算法。动态规划用于生成所有可能的执行计划，而启发式算法则根据一些经验规则快速筛选出可能的最优计划，避免对所有计划进行详细的成本估算，从而提高生成查询计划的效率。

总之，查询计划是数据库为了高效执行查询而精心设计的一系列步骤和策略，它综合考虑了数据的存储情况、资源消耗等多种因素，以确保用最少的资源和时间获取到所需的数据。