PostgreSQL查询执行流程从SQL解析开始,经词法语法分析生成AST,再通过重写系统处理视图与规则,形成Query Tree;随后优化器基于成本模型生成最优执行计划;执行器按计划树以迭代器模式逐层处理元组;最终结果返回客户端并释放资源。

PostgreSQL 的查询执行流程是一套完整的、模块化的处理机制,从客户端发送 SQL 语句开始,到最终返回结果集结束。整个过程涉及多个组件协同工作,包括词法/语法分析、重写、规划、优化和执行等阶段。下面详细拆解 PostgreSQL 查询的完整执行链路。
当一条 SQL 语句(如 SELECT * FROM users WHERE id = 1;)被发送到 PostgreSQL 服务器后,首先进入解析阶段。
该阶段由以下两个子步骤组成:
如果 SQL 存在语法错误,此阶段会直接报错并终止流程。
解析生成的 AST 会被送入重写系统(Query Rewrite System),主要处理视图、规则(RULES)和一些预定义的转换逻辑。
典型场景包括:
重写后的结果仍是一棵查询树,但已更接近可执行的形式,称为 Query Tree。
这是整个流程中最复杂的部分,由查询优化器(Planner/Optimizer)完成,目标是生成高效执行路径。
输入是重写后的 Query Tree,输出是一个执行计划(Plan Tree)。
主要步骤包括:
你可以使用 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划,例如:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;
若启用了 GEQO(遗传查询优化器),对于多表连接等复杂查询,PostgreSQL 可能采用启发式搜索来降低规划时间。
执行器(Executor)按照优化器生成的计划树逐步执行,从底层访问数据并向上层返回结果。
执行过程的核心特点:
执行期间会访问共享缓冲区(Shared Buffer)、WAL、锁管理器等组件,确保事务一致性和并发控制。
当执行器完成所有节点处理后,结果集通过通信协议(如 Frontend/Backend Protocol)发送回客户端。
随后释放相关资源:
若启用了 PreparedStatement 或 Portal 机制(如通过 DECLARE CURSOR),部分执行状态可能被保留用于后续 FETCH。
基本上就这些。PostgreSQL 的查询链路设计清晰、层次分明,各阶段职责明确,既保证了灵活性,又支持深度优化。理解这条链路有助于写出更高效的 SQL,也能更好解读执行计划和性能瓶颈。
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