#SQL

SQL引擎是数据库核心部件之一，YashanDB的SQL引擎内部通过紧耦合达到极致高性能，外部则与存储引擎松耦合，接口可插拔，以减少事务及快照的关联，降低编程复杂度，实现对外的快速响应。

# SQL执行过程

SQL引擎将用户文本形式的SQL语句进行解析、验证、优化、执行，并返回查询结果集给用户。

Parser

解析器，负责将用户输入的语句（支持多字符集）进行词法、语法、语义解析，并生成Parse Tree。解析器采用软解析，在缓存中复用，高频语句高收益。

Verifier

校验器，负责用户角色权限验证，数据合法性检测，语法约束校验等，并将优化器部分工作前置，提前对Parse Tree结构体做优化变形，减少后续环节负担，为性能加速。

Optimizer

优化器，由Parse Tree生成SQL execution plan，智能化的SQL引擎大脑。

Executor

执行器，负责执行SQL execution plan中的算子，支持并行计算以提升效率。

优化器是SQL引擎的核心部件，YashanDB的优化器采用CBO（Cost Based Optimizer）优化模式。

优化器的目标是为SQL语句生成最有效的执行计划传递给执行器，执行计划包含数据访问路径、表连接顺序等执行算子信息。YashanDB的CBO优化器基于统计信息，计算数据访问和处理所需要的代价，选择代价最低的方案生成执行计划。

统计信息

主要包括表、列、索引的统计信息，例如表的行数、列的平均长度、索引包含的列数等。统计信息有动态收集、实时收集、在线收集、定时任务及手动触发等多种收集方式，同时，可通过并行统计、抽样统计等技术加快统计效率，为优化器提供及时更新的信息。

执行算子

算子定义了某一种具体的计算操作，为执行计划的基本组成单元。YashanDB实现了如下几类基本算子：

HINT

HINT允许用户对优化器对算子的选择和执行方式提出干预，例如指定表扫描的方式、指定执行顺序、指定并行度等，优化器将根据这些提示，结合统计信息，生成最优的执行计划。

并行度

优化器基于统计信息生成最优的执行计划，有可能因为底层硬件资源（IO限制、内存限制等）的不足而表现并不佳，用户可以根据对硬件环境的观察，在可行时通过HINT指定并行度，让算子多线程并发执行，提高SQL语句执行的整体效率。

YashanDB的列计算采用向量化执行模型，利用SIMD原理对某一列数据进行批量处理和计算，提高CPU利用率，大批量地减少程序循环。

向量化执行的内容包括：

向量化执行的计算框架包括：

向量：算子之间传递的数据结构，由一批连续内存存储，数据类型相同，长度已知的列数据组成。
表达式：通用表达式，如Literal、Column、Function、一元/二元运算等，通过建立计算表达式结构体，将其绑定执行所需的上下文信息、Schema生成已绑定可执行表达式，再进行计算。
执行算子：算子是SQL中将查询计划具体执行的功能单位，将输入的向量数据进行处理然后输出结果向量数据。