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因为时间关系Executor分析拆成几篇，这是第一篇。
1 查询执行整体
PG中的SQL在经过语法解析、查询编译后，进入执行模块，整形模块的分三个子模块：
入口：portal子模块（下图蓝色）
处理DML的Executor子模块（下图绿色）
处理DDL的ProcessUtility子模块（下图橙色）
SQL会在查询编译阶段得到plantree_list，在portal模块启动时（函数PortalStart），根据plantree_list中具体情况（函数ChoosePortalStrategy），来决定PortalStrategy的值，后面执行根据PortalStrategy来决定进入Executor还是ProcessUtility。
本篇重点分析Executor子模块。
2 分析案例
测试SQL
drop table course;drop table teacher;drop table teach_course;
create table course(no serial, name varchar, credit int,primary key(no));
insert into course(name, credit) values('Natural', 50);
insert into course(name, credit) values('Math', 30);
insert into course(name, credit) values('Database System', 20);
create table teacher(no serial, name varchar, sex char(1), age int);
insert into teacher(name, sex, age) values('Jack', 'm', 33);
insert into teacher(name, sex, age) values('Jennifer', 'f', 30);
create table teach_course(tno int, cno int, stu_num int);
insert into teach_course(tno, cno, stu_num) values(1, 2, 60);
insert into teach_course(tno, cno, stu_num) values(2, 3, 50);
select t.name, c.name, stu_num
from course as c, teach_course as tc, teacher as t
where c.no = tc.cno and tc.tno = t.no and c.name = 'Database System' and t.name = 'Jennifer';
执行计划
explain select t.name, c.name, stu_num
from course as c, teach_course as tc, teacher as t
where c.no = tc.cno and tc.tno = t.no and c.name = 'Database System' and t.name = 'Jennifer';
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=24.10..74.58 rows=1 width=68)
-> Hash Join (cost=23.95..62.61 rows=61 width=40)
Hash Cond: (tc.tno = t.no)
-> Seq Scan on teach_course tc (cost=0.00..30.40 rows=2040 width=12)
-> Hash (cost=23.88..23.88 rows=6 width=36)
-> Seq Scan on teacher t (cost=0.00..23.88 rows=6 width=36)
Filter: ((name)::text = 'Jennifer'::text)
-> Index Scan using course_pkey on course c (cost=0.15..0.20 rows=1 width=36)
Index Cond: (no = tc.cno)
Filter: ((name)::text = 'Database System'::text)
3 Portal驱动Executor
Executor执行由完成Portal模块拉动，核心函数：
- ExecutorStart：初始化，构造运行状态存储结构estate
- ExecutorRun：执行，调用ExecInitNode（函数）、ExecProcNode（函数指针）、ExecEndNode（函数）
- ExecutorEnd：清理
需要的全部数据全部封装在QueryDesc中，包括计划树。
4 Executor驱动ExecProcNode
我们先看下执行计划和下图中的node树：
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=24.10..74.58 rows=1 width=68)
-> Hash Join (cost=23.95..62.61 rows=61 width=40)
Hash Cond: (tc.tno = t.no)
-> Seq Scan on teach_course tc (cost=0.00..30.40 rows=2040 width=12)
-> Hash (cost=23.88..23.88 rows=6 width=36)
-> Seq Scan on teacher t (cost=0.00..23.88 rows=6 width=36)
Filter: ((name)::text = 'Jennifer'::text)
-> Index Scan using course_pkey on course c (cost=0.15..0.20 rows=1 width=36)
Index Cond: (no = tc.cno)
Filter: ((name)::text = 'Database System'::text)
- Executor执行时，在ExecutePlan内循环调用ExecProcNode，每一次拿出来一行元组，直到拿到所有所需元组位置。
- ExecProcNode每次调用时：
- 【1】首先拉动语法树根节点：例如上面例子中，会先执行ExecNestLoop，在执行ExecNestLoop时，该节点因为缺数据无法循环嵌套链接，所以肯定要拉动outter plan（hash join）和inner plan（index scan）把需要循环嵌套连接的两个数据拿回来，才能执行连接。
- 【2】然后hash join在执行时，又会拉动seqscan节点去扫描拿到元组。
- 所以就是这样由根节点驱动，逐层返回数据，最终拼出一条结果返回给ExecProcNode，ExecProcNode拿到一条结果后，ExecutePlan继续循环调用ExecutePlan拿到后面的结果。
5 总结
我们发现PG执行计划每个节点都是由两个子节点返回数据的（实际上计划树的每个node都是0-2进1出的结构）。在拿到一条执行计划后，直观上可以理解为上层节点（Nested Loop）首先执行，执行是通过自己的两个子节点（Hash Join、Index Scan）拿到数据，子节点又通过自己的子节点拿到数据。这样层层驱动整个计划树的运行。
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=24.10..74.58 rows=1 width=68)
-> Hash Join (cost=23.95..62.61 rows=61 width=40)
Hash Cond: (tc.tno = t.no)
-> Seq Scan on teach_course tc (cost=0.00..30.40 rows=2040 width=12)
-> Hash (cost=23.88..23.88 rows=6 width=36)
-> Seq Scan on teacher t (cost=0.00..23.88 rows=6 width=36)
Filter: ((name)::text = 'Jennifer'::text)
-> Index Scan using course_pkey on course c (cost=0.15..0.20 rows=1 width=36)
Index Cond: (no = tc.cno)
Filter: ((name)::text = 'Database System'::text)