完成transform和rewrite操作的查询树是最优查询树吗？如果不是，应该如何优化查询树？用于优化的策略是本文的重点，优化部分也是整个查询引擎的难点。如何优化子链接（SubLink）？子查询（SubQuery）呢？如何优化表达？如何找到最便宜的查询计划（CheapestPlan）？哪些因素会影响JOIN策略（JoinStrategies）的选择，这些策略是什么？查询成本（Cost）是如何预估的？何时具体化查询计划（PlanMaterialization）等一系列问题。在查询计划的优化过程中，针对不同的语句类型采用不同的处理策略：(1)对于工具语句（如DML、DDL语句），不做进一步优化。(2)当语句为非工具语句时，PostgreSQL使用pg_plan_queries对语句进行优化。和之前一样，PostreSQL也提供了自定义优化引擎接口，我们可以使用自定义优化器planner_hook，也可以使用标准化优化器standard_planner。Pg_plan_queries的函数原型如下。逻辑优化——整体架构介绍在不使用第三方提供的优化器的情况下，PostgreSQL使用planner函数作为优化的入口函数，函数subquery_planner完成具体的优化操作。从下图中的CallStack我们可以看出planner和subquery_planner的调用关系。该函数将查询树作为输入参数并返回优化后的语句。在standard_planner中，先处理“DECLARECURSORstmt”形式的语句，即cursor语句，设置tuple_fraction值。那么什么是tuple_fraction？tuple_fraction描述了我们期望获得的元组的比例，0表示我们需要获得所有的元组；当tuple_factionε(0,1)时，表示我们需要从满足条件的元组中取出tuple_faction那么多的元组；当tuple_faction|[1,+￥)时，表示我们将按照指定的元组个数进行查找，例如LIMIT语句中指定的元组个数。完成tuple_faction的设置后，进入后续的优化流程。subquery_planner的函数原型如下。这里你可能会疑惑，为什么是subquery_planner呢？从名字上看，这个函数好像是用来处理子查询的，那为什么要把它作为优化整个查询语句的入口点（PrimaryEntryPoint）呢？作为查询语句的一部分，子查询语句在很大程度上与父查询具有相似的结构。同时，两者在处理方式和方式上也有一定的相似之处：子查询的处理流程可以类比于父查询。过程中使用。例如本例中的子查询语句SELECTsnoFROMstudentWHEREstudent.classno=sub.classno，与整个查询语句的处理方式相同。因此，将subquery_planner作为我们查询优化的切入点，虽然从函数名上看似乎是用来处理子查询语句的。从gram.y中给出的SelectStmt的定义可以看出，其中包括WINDOWS、HAVING、ORDERBY、GROUPBY等子句。那么看来subquery_planner函数也应该有这些语句对应的优化处理。在这方面，subquery_planner类似于原始语法树到查询树的转换处理方式。根据以上分析，我们可以给出subquery_planner的函数原型如下图。根据上面给出的原型，只要完成假设的process_xxx函数，就可以实现查询语法树的优化。你是不是觉得很简单？当然不是，原理很简单，但是理论和实践还是有一定距离的。例如，如何处理查询中大量出现的子链接？你如何对d运算符执行“下推”？如何选择指数？如何选择JOIN策略？这些都需要小心处理。PostgreSQL给出的subquery_planner如下。从PostgreSQL给出的实现可以看出，其核心处理思路与我们所讨论的是一致的：根据查询语句的类型对其进行分类处理。这里要注意的一件事是查询计划的生成。PostgreSQL也将查询计划的生成包含在subquery_planner中，但为了讨论方便，我们不将查询计划的生成包含在subquery_planner中。我们总结查询优化的主要步骤如下：处理CTE表达式，ss_process_ctes；提升子链接，pull_up_sublinks；FROM子句中的内联函数、集合操作、RETURN和函数处理、inline_set_returning_functions；提升子查询，pull_up_subqueries；UNIONALL语句处理，flatten_simple_union_all；处理FORUPDATE（行锁）情况，preprocess_rowmarks；继承表的处理，expand_inherited_tables；处理目标列（目标列表），preprocess_expression；处理withCheckOptions,preprocess_expression;处理RETURN表达式，preprocess_expression；处理条件语句——qual，preprocess_qual_conditions；处理HAVING子句，preprocess_qual_conditions；处理WINDOW子句，preprocess_qual_conditions；处理LIMITOFF子句，preprocess_qual_conditions；WHERE和HAVING子句中的条件合并，如果有HAVING子句可以合并到WHERE条件，否则保留在HAVING子句中；去除外连接（OuterJoin）中的冗余部分，reduce_outer_joins；生成查询计划，grouping_planner。
