# 语句下推调优 #### 语句下推介绍 目前，GaussDB优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 - 下推语句计划：指直接将完整的查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 - 分布式执行计划：指CN对查询语句进行编译和优化，生成计划树，再将计划树发送给DN进行执行，并在执行完毕后返回结果到CN。 - 发送语句的分布式执行计划：上述两种方式都不可行时，将可下推的查询部分组成查询语句（多为基表扫描语句）下推到DN进行执行，获取中间结果到CN，然后在CN执行剩下的部分。 在第3种策略中，要将大量中间结果从DN发送到CN，并且要在CN运行不能下推的部分语句，会导致CN成为性能瓶颈（带宽、存储、计算等）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有[不支持下推的函数]或者[不支持下推的语法]。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 #### 下推语句计划推典型场景 在GaussDB优化器中如果想要支持语句下推需要将GUC参数enable_fast_query_shipping设置为on即可。通常而言explain语句后没有显示具体的执行计划算子，执行计划中关键字"Data Node Scan on"出现在第一行（不包含计划格式）则说明语句已下推给DN去执行。下面从多个维度场景介绍语句下推及其支持的范围。 1. 单表查询语句下推 在分布式数据库中对于单表查询而言，当前语句是否可以下推需要判断CN是否要进一步参与计算而不是简单收集数据。如果CN要进一步对DN结果进行计算则语句不可下推。通常带有agg、windows function、limit/offset、sort、distinct等关键字都不可下推。 - 可下推：简单查询，无需在CN进一步计算则可以下推。 ``` gaussdb=# explain select * from t where c1 > 1; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------- Data Node Scan on "__REMOTE_FQS_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) Node/s: All datanodes (2 rows) ``` - 不可下推：带有limit子句，对于CN而言不能简单发语句给DN并收集数据，明显与limit语义不符。 ``` gaussdb=# explain select * from t limit 1; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------- Limit (cost=0.00..0.00 rows=1 width=12) -> Data Node Scan on "__REMOTE_LIMIT_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=1 width=12) Node/s: All datanodes (3 rows) ``` - 不可下推：带有聚集函数CN不能简单下推语句，而应该对从DN收集结果进一步聚集运算处理。 ``` gaussdb=# explain select sum(c1), count(*) from t; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------- Aggregate (cost=0.10..0.11 rows=1 width=20) -> Data Node Scan on "__REMOTE_GROUP_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=20 width=4) Node/s: All datanodes (3 rows) ``` 2. 多表查询语句下推 多表查询场景下语句能否下推通常与join条件以及分布列有关，即如果join条件与表分布列匹配得上则可下推，否则无法下推。对于复制表来说通常可以下推。 - 创建两个hash分布表。 ``` gaussdb=# create table t(c1 int, c2 int, c3 int)distribute by hash(c1); CREATE TABLE gaussdb=# create table t1(c1 int, c2 int, c3 int)distribute by hash(c1); CREATE TABLE ``` - 可下推：join条件满足两个表hash分布列属性。 ``` gaussdb=# explain select * from t1 join t on t.c1 = t1.c1; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------- Data Node Scan on "__REMOTE_FQS_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) Node/s: All datanodes (2 rows) ``` - 不可下推：join条件不满足hash分布列属性，即t1.c2不是t1表的分布列。 ``` gaussdb=# explain select * from t1 join t on t.c1 = t1.c2; QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------------------------- Hash Join (cost=0.25..0.53 rows=20 width=24) Hash Cond: (t1.c2 = t.c1) -> Data Node Scan on t1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=20 width=12) Node/s: All datanodes -> Hash (cost=0.00..0.00 rows=20 width=12) -> Data Node Scan on t "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=20 width=12) Node/s: All datanodes (7 rows) ``` - 删除两个hash分布表。 ``` gaussdb=# DROP TABLE t; DROP TABLE gaussdb=# DROP TABLE t1; DROP TABLE ``` 3. 集合操作、CTE下推 集合操作场景语句能否下推，与左右子查询是否下推有关，规则如下： - UNION ALL左右分支都能下推且左右分支分布的DN相同，整个UNION ALL才能下推。 - UNION/INTERSECT/INTERSECT ALL/EXCEPT/EXCEPT ALL左右分支都能下推到相同的单个节点，整个集合操作才能下推。 ``` --测试环境包含1个CN和6个DN --创建NODEGROUP，NODEGROUP中的DN名字可以通过语句SELECT node_name FROM PGXC_NODE WHERE node_type = 'D'查询，查询的结果按需替换CREATE NODE GROUP语句中WITH后的DN名。 gaussdb=# CREATE NODE GROUP ng WITH(datanode1, datanode2, datanode3, datanode4, datanode5, datanode6); CREATE NODE GROUP --建表 gaussdb=# CREATE TABLE t1(a int, b int, c int) DISTRIBUTE BY HASH(a) TO GROUP ng; CREATE TABLE gaussdb=# CREATE TABLE t2(a int, b int, c int) DISTRIBUTE BY HASH(a) TO GROUP ng; CREATE TABLE --UNION ALL两边都可以下推，UNION ALL可以下推 gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t2; QUERY PLAN ------------------------- Data Node Scan Node/s: All datanodes (2 rows) --union两边都可以下推，但不是单DN，所以不能下推 gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1 UNION SELECT * FROM t2; QUERY PLAN ---------------------------------------- Streaming (type: GATHER) Node/s: All datanodes -> HashAggregate Group By Key: t1.a, t1.b, t1.c -> Append -> Seq Scan on t1 -> Seq Scan on t2 (7 rows) --UNION两边都可以下推，且是同一个DN，所以能下推 gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1 WHERE a = 1 UNION SELECT * FROM t2 WHERE a = 1; QUERY PLAN -------------------------- Data Node Scan Node/s: (ng) datanode5 (2 rows) gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1 WHERE a = 1; QUERY PLAN -------------------------- Data Node Scan Node/s: (ng) datanode5 (2 rows) gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t2 WHERE a = 3; QUERY PLAN -------------------------- Data Node Scan Node/s: (ng) datanode4 (2 rows) --union两边都可以下推，但不是同一个DN，所以不能下推 gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1 WHERE a = 1 UNION SELECT * FROM t2 WHERE a = 3; QUERY PLAN ------------------------------------------- Streaming (type: GATHER) Node/s: (GenGroup) datanode4, datanode5 -> Unique -> Sort Sort Key: t1.a, t1.b, t1.c -> Append -> Seq Scan on t1 Filter: (a = 1) -> Seq Scan on t2 Filter: (a = 3) (10 rows) ``` CTE场景语句能否下推，与CTE中的语句是否能够下推有关，规则如下： - 对于CTE，只有CTE中的语句能够下推，整个CTE才能下推。 - 对于Recursive CTE，由于递归部分会自引用CTE，在判断递归部分能否下推时，自引用的CTE的下推信息取决于非递归部分下推信息，即非递归部分的语句可以当做自引用CTE的子查询。 - 对于Recursive CTE，在满足CTE中的语句能下推的条件下，语句中递归部分和非递归部分都可以下推到相同的DN，整个Recursive CTE才能下推。 ``` --CTE中语句能下推，CTE可以下推 gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) WITH cte AS (SELECT * FROM t1) SELECT * FROM cte; QUERY PLAN ------------------------- Data Node Scan Node/s: All datanodes (2 rows) --CTE中语句能下推单个DN，CTE可以下推单个DN gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) WITH cte AS (SELECT * FROM t1 WHERE a = 1) SELECT * FROM cte; QUERY PLAN -------------------------- Data Node Scan Node/s: (ng) datanode5 (2 rows) --CTE中语句不能下推，CTE不能下推 gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) WITH cte AS (SELECT * FROM t1 ORDER BY a ) SELECT * FROM cte; QUERY PLAN ---------------------------- Streaming (type: GATHER) Node/s: All datanodes -> Sort Sort Key: t1.a -> Seq Scan on t1 (5 rows) --Recursive CTE中语句能下推，且递归部分和非递归部分都可以下推到相同的多个DN，Recursive CTE可以下推多个DN gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) WITH RECURSIVE cte AS ( SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT t2.* FROM t2, cte WHERE cte.a = t2.a) SELECT * FROM cte; QUERY PLAN ------------------------- Data Node Scan Node/s: All datanodes (2 rows) --Recursive CTE中语句能下推，且递归部分和非递归部分都可以到相同的单个DN，Recursive CTE可以下推到单个DN gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) WITH RECURSIVE cte AS ( SELECT * FROM t1 WHERE a = 1 UNION ALL SELECT t2.* FROM t2, cte WHERE cte.a = t2.a AND t2.a = 1) SELECT * FROM cte; QUERY PLAN -------------------------- Data Node Scan Node/s: (ng) datanode5 (2 rows) --Recursive CTE中语句不能下推，Recursive CTE不能下推 gaussdb=# EXPLAIN (COSTS OFF) WITH RECURSIVE cte AS ( SELECT * FROM t1 UNION SELECT t2.* FROM t2, cte WHERE cte.a = t2.a ) SELECT * FROM cte; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------- CTE Scan on cte CTE cte -> Recursive Union -> Data Node Scan on t1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" Node/s: All datanodes -> Hash Join Hash Cond: (cte.a = t2.a) -> WorkTable Scan on cte -> Hash -> Data Node Scan on t2 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" Node/s: All datanodes (11 rows) gaussdb=# DROP TABLE t1; DROP TABLE gaussdb=# DROP TABLE t2; DROP TABLE gaussdb=# DROP NODE GROUP ng; DROP NODE GROUP ``` 4. 特殊场景 对于一些特殊场景下推规则和约束如下： - 对于带有WITH Recursive CTE、普通CTE、集合操作的非SELECT语句，不支持下推。 - 语句中带有不支持下推的元素，则不支持下推（如volatile函数、not shippable函数、record类型、agg函数、returning子句、不下推的trigger等）。 - CTE、Recursive CTE、集合操作、子查询、子链接通过常量条件无法进一步裁剪DN（可以通过改写语句，把条件写到CTE、Recursive CTE、集合操作、子查询、子链接中）。 - CTE、Recursive CTE、集合操作与主查询进行联合查询时，只有CTE、Recursive CTE、集合操作与主查询的其它对象分布信息相同且满足下推条件时，整条语句才能下推。 - 对于多表查询场景，如果分布表含有多列分布列，且查询条件中分布列带有参数，不支持gplan计划下推。 #### 查看分布式执行计划是否下推 执行计划是否下推可以依靠如下方法快速判断： 1. 将GUC参数enable_fast_query_shipping设置为off，使查询优化器使用分布式框架策略，确保语句生成分布式执行计划，而非下推语句计划。 ``` gaussdb=# SET enable_fast_query_shipping = off; ``` 2. 查看执行计划。 如果执行计划中有Data Node Scan节点，那么此执行计划是发送语句的分布式执行计划，为不可下推的执行计划；如果执行计划中有Streaming节点，那么计划是可以下推的。 例如如下业务SQL： ``` gaussdb=# explain select count(ss.ss_sold_date_sk order by ss.ss_sold_date_sk)c1 from store_sales ss, store_returns sr where sr.sr_customer_sk = ss.ss_customer_sk; ``` 执行计划如下，可以看出此SQL语句不能下推。 ``` QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------- Aggregate -> Hash Join Hash Cond: (ss.ss_customer_sk = sr.sr_customer_sk) -> Data Node Scan on store_sales "_REMOTE_TABLE_QUERY_" Node/s: All datanodes -> Hash -> Data Node Scan on store_returns "_REMOTE_TABLE_QUERY_" Node/s: All datanodes (8 rows) ``` 例如如下业务SQL： ``` gaussdb=# CREATE TABLE t1(a int, b int); gaussdb=# CREATE TABLE t2(a int, b int); gaussdb=# EXPLAIN VERBOSE SELECT * FROM t1,t2 WHERE t1.b=t2.b; ``` 执行计划如下，可以看出此SQL语句生成下推的分布式执行计划。 ``` QUERY PLAN ------------------------------------------------- Streaming (type: GATHER) Node/s: All datanodes -> Nested Loop Join Filter: (t1.b = t2.b) -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) Spawn on: All datanodes -> Seq Scan on t1 -> Materialize -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) Spawn on: All datanodes -> Seq Scan on t2 (11 rows) ``` 清除表： ``` gaussdb=# DROP TABLE t1; gaussdb=# DROP TABLE t2; ``` #### 不支持下推的语法 以如下三个表定义说明不支持下推的SQL语法。 ``` gaussdb=# CREATE TABLE CUSTOMER1 ( C_CUSTKEY BIGINT NOT NULL , C_NAME VARCHAR(25) NOT NULL , C_ADDRESS VARCHAR(40) NOT NULL , C_NATIONKEY INT NOT NULL , C_PHONE CHAR(15) NOT NULL , C_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL , C_MKTSEGMENT CHAR(10) NOT NULL , C_COMMENT VARCHAR(117) NOT NULL ) DISTRIBUTE BY hash(C_CUSTKEY); gaussdb=# CREATE TABLE test_stream(a int,b float); --float不支持重分布 gaussdb=# CREATE TABLE sal_emp ( c1 integer[] ) DISTRIBUTE BY replication; ``` - 不支持returning语句下推 ``` gaussdb=# explain update customer1 set C_NAME = 'a' returning c_name; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Update on customer1 (cost=0.00..0.00 rows=30 width=187) Node/s: All datanodes Node expr: c_custkey -> Data Node Scan on customer1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=187) Node/s: All datanodes (5 rows) ``` - 不支持聚集函数中使用order by语句的下推 ``` gaussdb=# explain verbose select count ( c_custkey order by c_custkey) from customer1; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Aggregate (cost=2.50..2.51 rows=1 width=8) Output: count(customer1.c_custkey ORDER BY customer1.c_custkey) -> Data Node Scan on customer1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=8) Output: customer1.c_custkey Node/s: All datanodes Remote query: SELECT c_custkey FROM ONLY public.customer1 WHERE true (6 rows) ``` - count(distinct expr)中的字段不支持重分布，则不支持下推 ``` gaussdb=# explain verbose select count(distinct b) from test_stream; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Aggregate (cost=2.50..2.51 rows=1 width=8) Output: count(DISTINCT test_stream.b) -> Data Node Scan on test_stream "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=8) Output: test_stream.b Node/s: All datanodes Remote query: SELECT b FROM ONLY public.test_stream WHERE true (6 rows) ``` - 不支持distinct on用法下推 ``` gaussdb=# explain verbose select distinct on (c_custkey) c_custkey from customer1 order by c_custkey; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Unique (cost=49.83..54.83 rows=30 width=8) Output: customer1.c_custkey -> Sort (cost=49.83..52.33 rows=30 width=8) Output: customer1.c_custkey Sort Key: customer1.c_custkey -> Data Node Scan on customer1 "_REMOTE_TABLE_QUERY_" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=8) Output: customer1.c_custkey Node/s: All datanodes Remote query: SELECT c_custkey FROM ONLY public.customer1 WHERE true (9 rows) ``` - 不支持数组表达式下推 ``` gaussdb=# explain verbose select array[c_custkey,1] from customer1 order by c_custkey; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------ Sort (cost=49.83..52.33 rows=30 width=8) Output: (ARRAY[customer1.c_custkey, 1::bigint]), customer1.c_custkey Sort Key: customer1.c_custkey -> Data Node Scan on "__REMOTE_SORT_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=30 width=8) Output: (ARRAY[customer1.c_custkey, 1::bigint]), customer1.c_custkey Node/s: All datanodes Remote query: SELECT ARRAY[c_custkey, 1::bigint], c_custkey FROM ONLY public.customer1 WHERE true ORDER BY 2 (7 rows) ``` - With Recursive当前版本不支持下推的场景和原因如[表1 With Recursive不支持下推的场景和原因]所示。 表1With Recursive不支持下推的场景和原因 | **序号** | **场景** | **不下推原因** | |:---|:---|:---| | 1 | 包含外表的查询场景。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: RecursiveUnion contains ForeignScan is not shippable（LOG为CN日志中打印的不下推原因，下同） 外表，当前版本暂不支持下推。 | | 2 | 多nodegroup场景。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive under multi-nodegroup scenario is not shippable 基表存储nodegroup不相同，或者计算nodegroup与基表不相同，当前版本暂不支持下推。 | | 3 | UNION不带ALL，需要去重。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive does not contain "ALL" to bind recursive \& none-recursive branches 例如: ``` WITH recursive t_result AS ( SELECT dm,sj_dm,name,1 as level FROM test_rec_part WHERE sj_dm > 10 UNION SELECT t2.dm,t2.sj_dm,t2.name||' > '||t1.name,t1.level+1 FROM t_result t1 JOIN test_rec_part t2 ON t2.sj_dm = t1.dm ) SELECT * FROM t_result t; ``` | | 4 | 基表中有系统表。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive contains system table is not shippable 例如： ``` WITH RECURSIVE x(id) AS ( select count(1) from pg_class where oid=1247 UNION ALL SELECT id+1 FROM x WHERE id < 5 ), y(id) AS ( select count(1) from pg_class where oid=1247 UNION ALL SELECT id+1 FROM x WHERE id < 10 ) SELECT y.*, x.* FROM y LEFT JOIN x USING (id) ORDER BY 1; ``` | | 5 | 基表扫描只有VALUES子句，仅在CN上即可完成执行。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive contains only values rte is not shippable 例如： ``` WITH RECURSIVE t(n) AS ( VALUES (1) UNION ALL SELECT n+1 FROM t WHERE n < 100 ) SELECT sum(n) FROM t; ``` | | 6 | 相关子查询的关联条件仅在递归部分，非递归部分无关联条件。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive recursive term correlated only is not shippable 例如： ``` select a.ID,a.Name, ( with recursive cte as ( select ID, PID, NAME from b where b.ID = 1 union all select parent.ID,parent.PID,parent.NAME from cte as child join b as parent on child.pid=parent.id where child.ID = a.ID ) select NAME from cte limit 1 ) cName from ( select id, name, count(*) as cnt from a group by id,name ) a order by 1,2; ``` | | 7 | 非递归部分带limit为Replicate计划，递归部分为Hash计划，计划存在冲突。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: With-Recursive contains conflict distribution in none-recursive(Replicate) recursive(Hash) 例如： ``` WITH recursive t_result AS ( select * from( SELECT dm,sj_dm,name,1 as level FROM test_rec_part WHERE sj_dm < 10 order by dm limit 6 offset 2) UNION all SELECT t2.dm,t2.sj_dm,t2.name||' > '||t1.name,t1.level+1 FROM t_result t1 JOIN test_rec_part t2 ON t2.sj_dm = t1.dm ) SELECT * FROM t_result t; ``` | | 8 | 多层Recursive嵌套，即recursive的递归部分又嵌套另一个recursive查询。 | LOG: SQL can't be shipped, reason: Recursive CTE references recursive CTE "cte" 例如： ``` with recursive cte as ( select * from rec_tb4 where id<4 union all select h.id,h.parentID,h.name from ( with recursive cte as ( select * from rec_tb4 where id<4 union all select h.id,h.parentID,h.name from rec_tb4 h inner join cte c on h.id=c.parentID ) SELECT id ,parentID,name from cte order by parentID ) h inner join cte c on h.id=c.parentID ) SELECT id ,parentID,name from cte order by parentID,1,2,3; ``` | 删除表： ``` gaussdb=# DROP TABLE CUSTOMER1; DROP TABLE gaussdb=# DROP TABLE test_stream; DROP TABLE gaussdb=# DROP TABLE sal_emp; DROP TABLE ``` #### 不支持下推的函数 首先介绍函数的易变性。在GaussDB中共分三种形态： - **IMMUTABLE** 表示该函数在给出同样的参数值时总是返回同样的结果。 - **STABLE** 表示该函数不能修改数据库，对相同参数值，在同一次表扫描里，该函数的返回值不变，但是返回值可能在不同SQL语句之间变化。 - **VOLATILE** 表示该函数值可以在一次表扫描内改变，因此不会做任何优化。 函数易变性可以查询pg_proc的provolatile字段获得，i代表IMMUTABLE，s代表STABLE，v代表VOLATILE。另外，在pg_proc中的proshippable字段，取值范围为t/f/NULL，这个字段与provolatile字段一起用于描述函数是否下推。 - 如果函数的provolatile属性为i，则无论proshippable的值是否为t，则函数始终可以下推。 - 如果函数的provolatile属性为s或v，则仅当proshippable的值为t时，函数可以下推。 - random、exec_hadoop_sql、exec_on_extension如果出现CTE中，也不下推。因为这种场景下下推可能出现结果错误。 对于用户自定义函数，可以在创建函数的时候指定provolatile和proshippable属性的值，详细请参见[CREATE FUNCTION](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-0545.html#ZH-CN_TOPIC_0000002527986146)。 对于函数不能下推的场景： - 如果是系统函数，建议根据业务等价替换这个函数。 - 如果是自定义函数，建议分析客户业务场景，看函数的provolatile和proshippable属性定义是否正确。 #### 实例分析：自定义函数 对于自定义函数，如果对于确定的输入，有确定的输出，则应将函数定义为immutable类型。 利用TPCDS的销售信息举例，比如要写一个函数，获取商品的打折情况，需要一个计算折扣的函数，可以将这个函数定义为： ``` CREATE FUNCTION func_percent_2 (NUMERIC, NUMERIC) RETURNS NUMERIC AS 'SELECT $1 / $2 WHERE $2 > 0.01' LANGUAGE SQL VOLATILE; ``` 执行下列语句： ``` SELECT func_percent_2(ss_sales_price, ss_list_price) FROM store_sales; ``` 其执行计划为： ![](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/figure/zh-cn_image_0000002527058962.png "点击放大") 可见，func_percent_2并没有被下推，而是将ss_sales_price和ss_list_price收到CN上，再进行计算，消耗大量CN的资源，而且计算缓慢。 由于该自定义函数对确定的输入有确定的输出，如果将该自定义函数改为： ``` CREATE FUNCTION func_percent_1 (NUMERIC, NUMERIC) RETURNS NUMERIC AS 'SELECT $1 / $2 WHERE $2 > 0.01' LANGUAGE SQL IMMUTABLE; ``` 执行语句： ``` SELECT func_percent_1(ss_sales_price, ss_list_price) FROM store_sales; ``` 其执行计划为： ![](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/figure/zh-cn_image_0000002558058859.png "点击放大") 可见函数func_percent_1被下推到DN执行。