--- title: "SQL 执行计划简介 - OceanBase 数据库 V4.5.0 | OceanBase 文档中心" description: SQL 执行计划简介 执行计划是对一条 SQL 查询语句在数据库中执行过程的描述。用户可以通过 EXPLAIN 命令查看优化器针对指定 SQL 生成的逻辑执行计划。 如果要分析某条 SQL 的性能问题，通常需要先查看 SQL 的执行计划，排查每一步 SQL 执行是否存在问题。所以读懂执行计划是 SQL 优化的先决条件… --- 切换语言 - 中文站 - 简体中文 - International - English - 日本站 - 日本語 文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*P8CuR4UJ_FkAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) OceanBase 数据库分布式版 - V 4.5.0 # SQL 执行计划简介 更新时间：2026-04-04 18:02:52 [编辑](https://github.com/oceanbase/oceanbase-doc/edit/V4.5.0/zh-CN/700.reference/1000.performance-tuning-guide/500.sql-optimization/200.sql-execution-plan/100.introduction-to-sql-execution-plans.md) 执行计划是对一条 SQL 查询语句在数据库中执行过程的描述。用户可以通过 `EXPLAIN` 命令查看优化器针对指定 SQL 生成的逻辑执行计划。 如果要分析某条 SQL 的性能问题，通常需要先查看 SQL 的执行计划，排查每一步 SQL 执行是否存在问题。所以读懂执行计划是 SQL 优化的先决条件，而了解执行计划的算子是理解 `EXPLAIN` 命令的关键。 ## EXPLAIN 命令格式 OceanBase 数据库的执行计划命令有三种模式：`EXPLAIN BASIC`、`EXPLAIN` 和 `EXPLAIN EXTENDED`。这三种模式对执行计划展现不同粒度的细节信息: - `EXPLAIN BASIC` 命令用于最基本的计划展示。 - `EXPLAIN EXTENDED` 命令用于最详细的计划展示（通常在排查问题时使用这种展示模式）。 - `EXPLAIN` 命令所展示的信息可以帮助普通用户了解整个计划的执行方式。 `EXPLAIN` 命令格式如下：​​ ```sql EXPLAIN [INTO table_name ] [SET statement_id = string] [explain_type] [PRETTY | PRETTY_COLOR] dml_statement; explain_type： BASIC | OUTLINE | EXTENDED | EXTENDED_NOADDR | PARTITIONS | FORMAT = {TRADITIONAL| JSON} dml_statement: SELECT statement | DELETE statement | INSERT statement | UPDATE statement /* 仅 Oracle 模式下支持 */ | MERGE statement /* 仅 MySQL 模式下支持 */ | REPLACE statement ``` `EXPLAIN` 命令适用于 `SELECT`、`DELETE`、`INSERT`、`REPLACE` 和 `UPDATE` 语句，显示优化器所提供的有关语句执行计划的信息，包括如何处理该语句，如何联接表以及以何种顺序联接表等信息。 一般来说，可以使用 `EXPLAIN EXTENDED` 命令，将表扫描的范围段展示出来。使用 `EXPLAIN OUTLINE` 命令可以显示 Outline 信息。 `FORMAT` 选项可用于选择输出格式。`TRADITIONAL` 表示以表格格式显示输出，这也是默认设置。`JSON` 表示以 `JSON` 格式显示信息。 使用 `EXPLAIN PARTITIONS` 也可用于检查涉及分区表的查询。如果检查针对非分区表的查询，则不会产生错误，但 `PARTITIONS` 列的值始终为 `NULL`。 特别地，用户可以使用 `INTO table_name` SQL 语句将 `EXPLAIN` 的计划信息保存到指定表内，默认查询到 `PLAN_TABLE` 表内；使用 `SET statement_id` 语句可以将当前查询使用字符串标记，以方便后续查询该 SQL 的计划信息，默认使用空字符串作为信息标记。更多详细的信息，请参见 [EXPLAIN](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000004479617)。 对于复杂的执行计划，可以使用 `PRETTY` 或者 `PRETTY_COLOR` 选项将计划树中的父节点和子节点使用树线或彩色树线连接起来，使得执行计划展示更方便阅读。示例如下： ```sql obclient> CREATE TABLE p1table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 2; Query OK, 0 rows affected obclient> CREATE TABLE p2table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 4; Query OK, 0 rows affected obclient> EXPLAIN EXTENDED PRETTY_COLOR SELECT * FROM p1table p1 JOIN p2table p2 ON p1.c1=p2.c2； *************************** 1. row *************************** Query Plan: ========================================================== |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST| ---------------------------------------------------------- |0 |PX COORDINATOR | |1 |278 | |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10001|1 |277 | |2 | HASH JOIN | |1 |276 | |3 | ├PX PARTITION ITERATOR | |1 |92 | |4 | │ TABLE SCAN |P1 |1 |92 | |5 | └EXCHANGE IN DISTR | |1 |184 | |6 | EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|:EX10000|1 |184 | |7 | PX PARTITION ITERATOR | |1 |183 | |8 | TABLE SCAN |P2 |1 |183 | ========================================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([INTERNAL_FUNCTION(P1.C1, P1.C2, P2.C1, P2.C2)]), filter(nil) 1 - output([INTERNAL_FUNCTION(P1.C1, P1.C2, P2.C1, P2.C2)]), filter(nil), dop=1 2 - output([P1.C1], [P2.C2], [P1.C2], [P2.C1]), filter(nil), equal_conds([P1.C1 = P2.C2]), other_conds(nil) 3 - output([P1.C1], [P1.C2]), filter(nil) 4 - output([P1.C1], [P1.C2]), filter(nil), access([P1.C1], [P1.C2]), partitions(p[0-1]) 5 - output([P2.C2], [P2.C1]), filter(nil) 6 - (#keys=1, [P2.C2]), output([P2.C2], [P2.C1]), filter(nil), dop=1 7 - output([P2.C1], [P2.C2]), filter(nil) 8 - output([P2.C1], [P2.C2]), filter(nil), access([P2.C1], [P2.C2]), partitions(p[0-3]) 1 row in set ``` ## 执行计划形状与算子信息 在数据库系统中，执行计划在内部通常是以树的形式来表示的，但是不同的数据库会选择不同的方式展示给用户。 如下示例分别为 PostgreSQL 数据库、Oracle 数据库和 OceanBase 数据库对于 TPCDS Q3 的计划展示。 ```sql obclient> SELECT /*TPC-DS Q3*/ * FROM (SELECT dt.d_year, item.i_brand_id brand_id, item.i_brand brand, Sum(ss_net_profit) sum_agg FROM date_dim dt, store_sales, item WHERE dt.d_date_sk = store_sales.ss_sold_date_sk AND store_sales.ss_item_sk = item.i_item_sk AND item.i_manufact_id = 914 AND dt.d_moy = 11 GROUP BY dt.d_year, item.i_brand, item.i_brand_id ORDER BY dt.d_year, sum_agg DESC, brand_id) WHERE ROWNUM <= 100; ``` - PostgreSQL 数据库执行计划展示如下： ```sql Limit (cost=13986.86..13987.20 rows=27 width=91) Sort (cost=13986.86..13986.93 rows=27 width=65) Sort Key: dt.d_year, (sum(store_sales.ss_net_profit)), item.i_brand_id HashAggregate (cost=13985.95..13986.22 rows=27 width=65) Merge Join (cost=13884.21..13983.91 rows=204 width=65) Merge Cond: (dt.d_date_sk = store_sales.ss_sold_date_sk) Index Scan using date_dim_pkey on date_dim dt (cost=0.00..3494.62 rows=6080 width=8) Filter: (d_moy = 11) Sort (cost=12170.87..12177.27 rows=2560 width=65) Sort Key: store_sales.ss_sold_date_sk Nested Loop (cost=6.02..12025.94 rows=2560 width=65) Seq Scan on item (cost=0.00..1455.00 rows=16 width=59) Filter: (i_manufact_id = 914) Bitmap Heap Scan on store_sales (cost=6.02..658.94 rows=174 width=14) Recheck Cond: (ss_item_sk = item.i_item_sk) Bitmap Index Scan on store_sales_pkey (cost=0.00..5.97 rows=174 width=0) Index Cond: (ss_item_sk = item.i_item_sk) ``` - Oracle 数据库执行计划展示如下： ```sql Plan hash value: 2331821367 -------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 100 | 9100 | 3688 (1)| 00:00:01 | |* 1 | COUNT STOPKEY | | | | | | | 2 | VIEW | | 2736 | 243K| 3688 (1)| 00:00:01 | |* 3 | SORT ORDER BY STOPKEY | | 2736 | 256K| 3688 (1)| 00:00:01 | | 4 | HASH GROUP BY | | 2736 | 256K| 3688 (1)| 00:00:01 | |* 5 | HASH JOIN | | 2736 | 256K| 3686 (1)| 00:00:01 | |* 6 | TABLE ACCESS FULL | DATE_DIM | 6087 | 79131 | 376 (1)| 00:00:01 | | 7 | NESTED LOOPS | | 2865 | 232K| 3310 (1)| 00:00:01 | | 8 | NESTED LOOPS | | 2865 | 232K| 3310 (1)| 00:00:01 | |* 9 | TABLE ACCESS FULL | ITEM | 18 | 1188 | 375 (0)| 00:00:01 | |* 10 | INDEX RANGE SCAN | SYS_C0010069 | 159 | | 2 (0)| 00:00:01 | | 11 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| STORE_SALES | 159 | 2703 | 163 (0)| 00:00:01 | -------------------------------------------------------------------------------------------------- ``` - OceanBase 数据库执行计划展示如下： ```sql |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------------- |0 |LIMIT | |100 |81141| |1 | TOP-N SORT | |100 |81127| |2 | HASH GROUP BY | |2924 |68551| |3 | HASH JOIN | |2924 |65004| |4 | SUBPLAN SCAN |VIEW1 |2953 |19070| |5 | HASH GROUP BY | |2953 |18662| |6 | NESTED-LOOP JOIN| |2953 |15080| |7 | TABLE SCAN |ITEM |19 |11841| |8 | TABLE SCAN |STORE_SALES|161 |73 | |9 | TABLE SCAN |DT |6088 |29401| ======================================================= ``` 由示例可见，OceanBase 数据库的计划展示与 Oracle 数据库类似。 OceanBase 数据库执行计划中的各列的含义如下： | 列名 | 含义 | | --- | --- | | `ID` | 执行树按照前序遍历的方式得到的编号（从 0 开始）。 | | `OPERATOR` | 操作算子的名称。 | | `NAME` | 对应表操作的表名（索引名）。 | | `EST. ROWS` | 估算该操作算子的输出行数。 | | `COST` | 该操作算子的执行代价（微秒）。 | #### 说明 在表操作中，`NAME` 字段会显示该操作涉及的表的名称（别名），如果是使用索引访问，还会在名称后的括号中展示该索引的名称，例如 `t1(t1_c2)` 表示使用了 `t1_c2` 索引。如果扫描的顺序是逆序，还会在后面使用 `REVERSE` 关键字标识，例如 `t1(t1_c2,REVERSE)`。 OceanBase 数据库 `EXPLAIN` 命令输出的第一部分是执行计划的树形结构展示。其中每一个操作在树中的层次通过其在 `operator` 中的缩进予以展示，层次最深的优先执行，层次相同的以特定算子的执行顺序为标准来执行。 上述 TPCDS Q3 示例的计划展示树如下:![p181620](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/observer/V4.0.0/sql-execution-plan-1.png) OceanBase 数据库 `EXPLAIN` 命令输出的第二部分是各操作算子的详细信息，包括输出表达式、过滤条件、分区信息以及各算子的独有信息（包括排序键、联接键、下压条件等）。示例如下： ```sql Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([t1.c1], [t1.c2], [t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), sort_keys([t1.c1, ASC], [t1.c2, ASC]), prefix_pos(1) 1 - output([t1.c1], [t1.c2], [t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), equal_conds([t1.c1 = t2.c2]), other_conds(nil) 2 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), sort_keys([t2.c2, ASC]) 3 - output([t2.c2], [t2.c1]), filter(nil), access([t2.c2], [t2.c1]), partitions(p0) 4 - output([t1.c1], [t1.c2]), filter(nil), access([t1.c1], [t1.c2]), partitions(p0) ``` 为了更好地读懂 OceanBase 数据库 EXPLAIN 信息，请参见 [执行计划算子](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000004480394)。 ## 相关文档 [EXPLAIN](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000004479617) [执行计划算子](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000004480394) 上一篇 下一篇 ![有帮助](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*y6ocSqN8cqsAAAAAAAAAAAAAARQnAQ)![无帮助](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*BG9IQJyLHF8AAAAAAAAAAAAAARQnAQ)![反馈](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*eTWdQKCRKHwAAAAAAAAAAAAAARQnAQ)[AI](https://www.oceanbase.com/obi) 咨询热线