SequoiaDB 简介
安装部署
数据库实例
分布式引擎
SAC 管控中心
参考手册
常见问题及解答(FAQ)
版本信息
SORT 的推演公式将展示以下信息:
字段名 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
Records | int64 | SORT 输入记录个数的估算值 |
SortFields | int32 | SORT 进行排序的字段个数的估算值 |
RecordTotalSize | int64 | SORT 输入记录总大小的估算值 公式为 Records * RecordSize |
Pages | int32 | SORT 输入记录页数的估算值(输入记录个数的总大小存放入 4K 页面中的页数) 公式为 max( 1, ceil( RecordTotalSize / PageUnit) ) |
SortType | string | 估算的 SORT 排序类型 RecordTotalSize 小于 sortbuff 时,为内存排序"InMemory" RecordTotalSize 大于 sortbuff 时,为外存排序"External" |
IOCost | array | 估算的 SORT 的 IO 代价公式及计算过程 SortType 为"InMemory"时不需要计算 各个数据页需要写出磁盘,并进行归并排序,假设归并排序中 75% 为顺序读,25% 为随机读 公式为 ceil( Pages * ( SeqWrtIOCostUnit + SeqReadIOCostUnit * 0.75 + RandomReadIOCostUnit * 0.25 ) ) |
CPUCost | array | 估算的 SORT 的 CPU 代价公式及计算过程 即各个记录进行排序的代价 公式为 ceil( 2 * OptrCPUCost * SortFields * max( 2, Records ) * log2( max( 2, Records ) ) ) |
StartCost | array | 估算的 SORT 启动代价 需要计算子操作的总代价和排序的代价 公式为 ChildTotalCost + IOCPURate * IOCost + CPUCost |
RunCost | array | 估算的 SORT 运行代价(内部表示) 即从排序缓存中提取各个记录的代价 公式为: OptrCPUCost * Records |
TotalCost | array | 估算的 SORT 总代价(内部表示) 公式为 StartCost + RunCost |
OutputRecords | array | 估算的 SORT 输出记录个数 公式为 Records |
"SortNode": { "Records": 1000000, "SortFields": 1, "RecordTotalSize": [ "Records * RecordSize", "1000000 * 269", 269000000 ], "Pages": [ "max( 1, ceil( RecordTotalSize / PageUnit) )", "max( 1, ceil( 269000000 / 4096) )", 65674 ], "SortType": "External", "IOCost": [ "ceil( Pages * ( SeqWrtIOCostUnit + SeqReadIOCostUnit * 0.75 + RandomReadIOCostUnit * 0.25 ) )", "ceil( 65674 * ( 2 + 1 * 0.75 + 10 * 0.25 ) )", 344789 ], "CPUCost": [ "ceil( 2 * OptrCPUCost * SortFields * max( 2, Records ) * log2( max( 2, Records ) ) )", "ceil( 2 * 1 * 1 * max( 2, 1000000 ) * log2( max( 2, 1000000 ) ) )", 39863138 ], "StartCost": [ "ChildTotalCost + IOCPURate * IOCost + CPUCost", "160864000 + 2000 * 344789 + 39863138", 890305138 ], "RunCost": [ "OptrCPUCost * Records", "1 * 1000000", 1000000 ], "TotalCost": [ "StartCost + RunCost", "890305138 + 1000000", 891305138 ], "OutputRecords": [ "Records", "1000000", 1000000 ] }