因为ESR, 我一定要推荐你这款 SQL 神器
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图 | 榖依米
经常看我们【有关SQL】公众号的读者，对SQL执行的理解，一定与别人不一样。
别人看到一条SQL，脑子里除了从上到下执行，就不会有别的想法。但是我们的读者肯定不是这样。比如以下这条简单的不能再简单的SQL，聚合求和：
select flowid,
sum(flowamount) as amount
from workflow
group by flowid
order by 2 desc
不看我们【有关SQL】公众号的SQL开发，就会认为这条语句就是完成以 flowid 为分组依据的求和。而经常看我们公众号的读者，至少心里会想，workflow 表有没有建索引啊，索引结构怎么样，group by 会用到这个索引么？
甚至铁粉读者还会想得更深入，没有任何判断条件的聚合，会不会锁表呢，为什么不加事务控制？如果让我来建这个索引，我该如何定这个索引结构，并且让数据库优化器只选择我建的这个索引。
还没关注的朋友，右上点击关注，再来看文。
趁着这篇文章，我再稍微提一下之前文章的精华，SQL执行步骤：
一条SQL语句达到数据库后，并不马上执行，中间会穿插很多细小的步骤。
第一步，SQL语句会被编译，生成语法树，比如上面的语句，编译成语法树，就是从表读取数据，按列做聚合，此时不会执行SQL；
第二步，将表和列，绑定到对应的语法树对象上，若发现没有对应表，则报一个大家都不愿意看到的错“找不到对象”；
第三步，优化器生成最快的执行计划，在这一步，很多不可见的神秘操作，就会在简单的SQL表象下，执行。而大多数的开发人员，是看不见的；
第四步，执行优化器生成的最快的执行计划，返回结果。
数据库这个行业如果说有门槛，那么优化这块绝对占据第一位
今天，我又要告诉各位一个非常有用的知识点，敲黑板…三次！
在Query Optimization阶段，优化器并不会生成所有可能的执行计划
可能很多开发的朋友都会发懵，所有可能的执行计划是什么意思，执行计划还不止一条？
对，没错！虽然被执行的执行计划只有一条，但优化阶段，产生的执行计划并不止一条，优化器只是挑了一个比较低成本（也就是优化器认为执行最快的）那条。
就拿上面的SQL语句来说，如果我们在这表上加了 2 个索引 idx(flowid) 和 idx(flowamount) ，就会增多执行计划。比如：
直接访问全表
访问索引 idx(flowid)
访问索引 idx(flowamount)
优化器生成的执行计划可能会是以下几种：
select flowid,
sum(flowamount) as amount
from workflow WITH (INDEX (0))
group by flowid
order by 2 desc
select flowid,
sum(flowamount) as amount
from workflow WITH (INDEX ([idx_amt_id]))
group by flowid
order by 2 desc
select flowid,
sum(flowamount) as amount
from workflow WITH (INDEX (0))
group by flowid
order by 2 desc
OPTION (ORDER GROUP)
当然还有其他执行计划，不一一列举了。
所以当执行计划越多，优化器本身试图穷尽这些计划都非常耗时，因为优化器就偷了个懒，如果碰到某个执行计划在合理的时间内，就不再往下分析。也就是优化器也在将就着过日子，经过分析找到一个比较快速的执行计划就急于丢给查询引擎做执行，而不是尝试去遍历所有可能的执行计划，再挑一个真正最优的。
此时，给了优化工程师发挥的余地，如果要追求极致的性能，这些工程师就要替优化器去完成寻找最优的执行计划。那么多少工程师能比计算机快呢，我想没有吧。那么快就一定好吗，那不一定。SQL优化大师，凭借自己的经验，一眼看到某个索引能显著提升性能，而正由于优化器的偷懒，恰好没用到，于是他就给优化器一个提示，这里可以用这个索引去提高性能。
所以，大部分不够优化的SQL，归根结底，是由于两类原因造成的：
要么没有足够的改造空间( plan space)，要么SQL写死了
缺少足够多的统计信息，使得判断执行成本错误
在历史的促进下，现在的优化器面临更多的挑战，比如 OLAP，分布式事务，还有并行执行。这么多的优化需要在一个优化器中实现，难度空前增加。
所以要求优化器做到极致，既要实时，还要精准，是不现实的。我们必须发明一种程序，让它可以替代优化器做些事情。比如评估那些没有穷尽的执行计划，在真实的环境中测试每个计划的执行时间，拿到最快的那个。
那有没有这样的神器呢？有，这就是本文的主角，ESR.
ESR：External SQL Rewriter，外部SQL重写器
ESR 的主要优点有 2 个：
可以无止境的寻找最优执行计划，因为它不是实时生产执行计划的
不依赖统计信息，不计算成本，而是把所有的潜在执行计划都执行一遍，太长的自动杀掉，留下短时间内，比如500ms 内执行完毕的执行计划
原理就在这里了，真正实现了 ESR 的工具，介绍一个：Toad
在 Toad 之前，其实还有一个 LECCO SQL Expert 的工具，不过停产了。现在 Toad 已经集成了 ESR 工具，现在带大家看看：
最底下的那个窗格，罗列了所有可以执行的改写过后的SQL，右边的窗格，显示了每个执行计划的成本分析。
好了，今天的分享就到这里。ESR 的概念是从微信交流群看到的，想要与更多的SQL，数据库，大数据玩家一起讨论，欢迎加入我们的微信群，期待有你！
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