GaussDB-案例：调整GUC参数best_agg_plan
现象描述
agg_t1的表定义为：
| ``` 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：
| ```
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)
``` |
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1. 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。
具体影响如下所示：
| ```
gaussdb=# set best_agg_plan to 1; SET gaussdb=# explain select b,count(1) from agg_t1 group by b; id | operation | E-rows | E-width | E-costs ----+---------------------------------+--------+---------+--------- 1 | -> HashAggregate | 10 | 12 | 14.23 2 | -> Streaming (type: GATHER) | 20 | 12 | 14.23 3 | -> HashAggregate | 20 | 12 | 13.30 4 | -> Seq Scan on agg_t1 | 20 | 4 | 13.13 (4 rows) gaussdb=# set best_agg_plan to 2; SET gaussdb=# explain select b,count(1) from agg_t1 group by b; id | operation | E-rows | E-width | E-costs ----+-----------------------------------------+--------+---------+--------- 1 | -> Streaming (type: GATHER) | 20 | 12 | 14.52 2 | -> HashAggregate | 20 | 12 | 13.58 3 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | 20 | 4 | 13.42 4 | -> Seq Scan on agg_t1 | 20 | 4 | 13.13 (4 rows) gaussdb=# set best_agg_plan to 3; SET gaussdb=# explain select b,count(1) from agg_t1 group by b; id | operation | E-rows | E-width | E-costs ----+-----------------------------------------+--------+---------+--------- 1 | -> Streaming (type: GATHER) | 20 | 12 | 14.97 2 | -> HashAggregate | 20 | 12 | 13.76 3 | -> Streaming(type: REDISTRIBUTE) | 20 | 12 | 13.56 4 | -> HashAggregate | 20 | 12 | 13.30 5 | -> Seq Scan on agg_t1 | 20 | 4 | 13.13 (5 rows)
``` |
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#### 优化说明
通常优化器总会选择最优的执行计划，但是代价估算，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（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。
更多详情请参考GaussDB 文档中心：<https://doc.hcs.huawei.com/db/zh-cn/gaussdbqlh/24.1.30/productdesc/qlh_03_0001.html>
