案例：调整GUC参数best_agg_plan

现象描述

agg_t1的表定义为：

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create table agg_t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a);

假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by列为setB，则在Stream框架下，Agg操作可以分为两个场景。

1. setA是setB的一个子集。

   对于这种场景，直接对下层结果集进行汇聚的结果就是正确的汇聚结果，上层算子直接使用即可。如下图所示：

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   gaussdb=# explain select a, count(1) from agg_t1 group by a; id | operation | E-rows | E-width | E-costs ----+------------------------------+--------+---------+--------- 1 | -> Streaming (type: GATHER) | 20 | 12 | 14.23 2 | -> HashAggregate | 20 | 12 | 13.30 3 | -> Seq Scan on agg_t1 | 20 | 4 | 13.13 (3 rows)

2. setA不是setB的一个子集。

   对于这种场景，Stream执行框架分为如下三种计划形态：

   • hashagg + gather(redistribute) + hashagg；
   • redistribute + hashagg(+gather)；
   • hashagg + redistribute + hashagg(+gather)。

   GaussDB提供了guc参数best_agg_plan来干预执行计划，强制其生成上述对应的执行计划，此参数取值范围为0，1，2，3

   • 取值为1时，强制生成第一种计划。
   • 取值为2时，如果group by列可以重分布，强制生成第二种计划，否则生成第一种计划。
   • 取值为3时，如果group by列可以重分布，强制生成第三种计划，否则生成第一种计划。
   • 取值为0时，优化器会根据以上三种计划的估算代价选择最优的一种计划生成。

   具体影响请看下述图片

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   gaussdb=# set best_agg_plan to 1; SET gaussdb=# explain select b,count(1) from t1 group by b; id | operation | E-rows | E-width | E-costs ----+---------------------------------+--------+---------+--------- 1 | -> HashAggregate | 8 | 4 | 15.83 2 | -> Streaming (type: GATHER) | 25 | 4 | 15.83 3 | -> HashAggregate | 25 | 4 | 14.33 4 | -> Seq Scan on t1 | 30 | 4 | 14.14 (4 rows) gaussdb=# set best_agg_plan to 2; SET gaussdb=# explain select b,count(1) from t1 group by b; id | operation | E-rows | E-width | E-costs ----+-----------------------------------------+--------+---------+--------- 1 | -> Streaming (type: GATHER) | 30 | 4 | 15.85 2 | -> HashAggregate | 30 | 4 | 14.60 3 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | 30 | 4 | 14.45 4 | -> Seq Scan on t1 | 30 | 4 | 14.14 (4 rows) gaussdb=# set best_agg_plan to 3; SET gaussdb=# explain select b,count(1) from t1 group by b; id | operation | E-rows | E-width | E-costs ----+-----------------------------------------+--------+---------+--------- 1 | -> Streaming (type: GATHER) | 30 | 4 | 15.84 2 | -> HashAggregate | 30 | 4 | 14.59 3 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | 25 | 4 | 14.59 4 | -> HashAggregate | 25 | 4 | 14.33 5 | -> Seq Scan on t1 | 30 | 4 | 14.14 (5 rows)

优化说明

通常优化器总会选择最优的执行计划，但是众所周知代价估算，尤其是中间结果集的代价估算一般会有比较大的偏差，这种比较大的偏差就可能会导致agg的计算方式出现比较大的偏差，这时候就需要通过best_agg_plan进行agg计算模型的干预。

一般来说，当agg汇聚的收敛度很小时，即结果集的个数在agg之后并没有明显变少时（经验上以5倍为临界点），选择redistribute+hashagg执行方式，否则选择hashagg+redistribute+hashagg执行方式。