1. Cascade框架SQL优化器
新一代cascade框架的SQL优化器，面向全并行执行架构，代价优化CBO和规则优化RBO相结合，实现复杂SQL免调优。
cascade框架的SQL优化器具备以下功能：
• Top-Down路径搜索框架，搜索和路径选择更全面精准，避免出现局部查询路径最优解；
• 子查询自动改写为分布式JOIN， 实现并行计算，规避手工改写调优；
• SQL优化阶段定义动态分区裁剪，即支持确定性过滤条件，也支持参数化的过滤条件，减少I/O。
2. 向量化计算引擎
• 新一代计算引擎Odyssey，消除火山模型碎片化内存分配。
• 采用LLVM进行动态代码生成（CodeGen），提升表达式计算性能。
• 利用CPU的SIMD技术，指令级并行，进一步提升性能。
3. SQL诊断
在SQL执行比较慢时，可以对SQL进行诊断。
• 首先，pg_stat_activity是一个非常有用的视图，可以分析排查当前运行的SQL任务以及一些异常问题。pg_stat activity每行展示的是一个“process”的相关信息，这里的“process”可以理解为一个用户连接。
• 然后，通过pg_stat_activity视图查看当前耗时较长的SQL。
查看耗时较长的查询语句：
select current_timestamp - query_start as runtime, datname, usename, query from pg_stat_activity where state !='idle' order by 1 desc;
参数说明
• Runtime：语句执行的时长
• Datname：执行语句的数据库名
• Usename：执行语句的用户名
• Waiting：是否在等待
• waiting_reason：等待的原因
• query：执行的语句，有长度截断，可通过track_activity_query_size调整
4. 执行计划两种收集模式
• explain：显示执行计划，不真正执行语句，在计划中显示估算信息。
• Explain analyze：显示执行计划，并且真正执行语句，在计划中显示真实执行信息。
执行计划中常见算子：
• 扫描算子Scan：Seq Scan，index scan，Bitmap Index Scan + Bitmap Heap Scan
• 关联算子Join：Hash Join，Nested Loop Join，Merge Join
• 聚合算子Aggregate：Hash Aggregate，Group Aggregate
• 数据重分布算子Motion：Redistribute Motion，Broadcast Motion，Gather Motion
• 其他算子：Hash，Sort，Limit，Append，etc
5. 执行计划
SQL性能调优中，执行计划两种模式下的计划项目及含义说明如下：
• explain包含如下计划项目：
√ 算子名称：计划中算子节点的名字，以“->”开头进行缩进，如例子中的Seq Scan、Sort、Gather Motion等。
√ 算子属性：算子在本计划中的操作属性，如例子中的Sort Key:b，表示Sort算子的排序键是b列。
√ Cost：估算的代价，包含启动代价和总代价，中间用“...”间隔。
√ Rows：估算的行数。
√ width：估算的每行的宽度，单位字节。
√ optimizer：生成该计划的优化器名字，ADB PG具有优化器自适应功能，可能和用户设置的不一致。
• explain analyze包含如下计划项目：
√ actual time：实际执行时间，单位毫秒。
√ Actual rows：实际输出行数。
√ Planning time：实际生成执行计划的时间。
√ Slice memory：每个slice使用的内存情况。
√ Memory used：整个查询使用的内存情况。
√ Execution time：实际执行时间。
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