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SORT推演公式

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

示例

"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
  ]
}
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