SQLite 查询优化器概述（九）

1. 引言

本文档概述了查询规划器和优化器如何用于 SQLite 工作。

给定一个 SQL 语句，可能有几十个、几百个甚至实现该语句的数千种方法，具体取决于复杂性语句本身和基础数据库架构。这查询规划器的任务是选择最小化的算法磁盘 I/O 和 CPU 开销。

索引教程文档中提供了其他背景信息。

从 3.8.0 版（2013-08-26）开始， SQLite查询规划器被重新实现为下一代查询规划器或“NGQP”。所有功能、技术、本文档中描述的算法适用于 3.8.0 之前的旧版查询规划器和 NGQP。欲了解更多信息 NGQP 与旧版查询规划器有何不同，请参阅 NGQP 的详细说明。

2. WHERE子句分析

查询的 WHERE 子句被分解为“terms”，其中每个术语通过 AND 运算符与其他运算符分开。如果 WHERE 子句由由 OR 分隔的约束组成运算符，则整个子句被视为单个“术语” 应用 OR 子句优化。

分析 WHERE 子句的所有术语，看看它们是否可以使用索引感到满意。要使索引可用，术语通常必须是以下项之一形式：

 column = expression
  column IS expression
  column > expression
  column >= expression
  column < expression
  column <= expression
  expression = column
  expression > column
  expression >= column
  expression < column
  expression <= column
  column IN (expression-list)
  column IN (subquery)
  column IS NULL
  column LIKE pattern
  column GLOB pattern

如果使用如下语句创建索引：

CREATE INDEX idx_ex1 ON ex1(a,b,c,d,e,...,y,z);

然后，如果索引的初始列（列 a、b 等）出现在 WHERE 子句术语中。索引的初始列必须与 = 或 IN 或 IS 运算符。使用的最右边的列可以使用不等式。对于最右边列，最多可以有两个不等式这必须将列的允许值夹在两个极端之间。

索引的每一列都不必出现在 WHERE 子句术语，以便使用该索引。但是，所使用的索引列中不能有间隙。因此，对于上面的示例索引，如果没有 WHERE 子句术语约束 C 列，则约束 A 列和 B 列的项可以与索引一起使用，但不能与限制 d 到 z 列的术语一起使用。同样，通常不会使用索引列（用于索引目的）如果它们在右边仅受不等式约束的列。（有关例外情况，请参阅下面的跳过扫描优化。

对于表达式的索引，只要单词“column”是在上述文本中，可以用“索引表达式”代替（表示 CREATE INDEX 语句中出现的表达式的副本），一切都将正常工作。

2.1. 索引术语用法示例

对于上面的索引和 WHERE 子句，如下所示：

... WHERE a=5 AND b IN (1,2,3) AND c IS NULL AND d='hello'

索引的前四列 a、b、c 和 d 将可用，因为这四列构成了索引的前缀，并且都由相等约束。

对于上面的索引和 WHERE 子句，如下所示：

... WHERE a=5 AND b IN (1,2,3) AND c>12 AND d='hello'

只有索引的 a、b 和 c 列可用。d 列将不可用，因为它发生在 C 和 C 的右侧仅受不平等的制约。

对于上面的索引和 WHERE 子句，如下所示：

... WHERE a=5 AND b IN (1,2,3) AND d='hello'

只有索引的 a 列和 b 可用。d 列将不可用，因为 C 列不受约束，并且可以索引可用的列集中没有间隙。

对于上面的索引和 WHERE 子句，如下所示：

... WHERE b IN (1,2,3) AND c NOT NULL AND d='hello'

索引根本无法使用，因为索引（列“a”）不受约束。假设没有其他索引，上面的查询将导致全表扫描。

对于上面的索引和 WHERE 子句，如下所示：

... WHERE a=5 OR b IN (1,2,3) OR c NOT NULL OR d='hello'

索引不可用，因为 WHERE 子句术语已连接由 OR 而不是 AND。此查询将导致全表扫描。但是，如果添加了三个包含列的附加索引 b、c 和 d 作为其最左边的列，则 OR 子句优化可能适用。

3. BETWEEN 优化

如果 WHERE 子句的术语采用以下形式：

  expr1 BETWEEN expr2 AND expr3

然后添加两个“虚拟”术语，如下所示：

 expr1 >= expr2 AND expr1 <= expr3

虚拟术语仅用于分析，不会导致任何字节码要生成。如果两个虚拟项最终都用作索引的约束，则省略原来的 BETWEEN 项和相应的测试不对输入行执行。因此，如果 BETWEEN 项最终被用作索引约束从未对该术语进行过任何测试。另一方面，虚拟术语本身从来不会导致对输入行。因此，如果 BETWEEN 项不用作索引约束，并且相反，必须用于测试输入行，expr1 表达式为只评估一次。

4. 手术室优化

通过 OR 而不是 AND 连接的 WHERE 子句约束可以以两种不同的方式处理。如果一个术语由多个包含公共列的子术语组成 name 并用 OR 分隔，如下所示：

 column = expr1 OR column = expr2 OR column = expr3 OR ...

然后，该术语被重写如下：

  column IN (expr1,expr2,expr3,...)

然后，重写的术语可能会继续使用 IN 运算符的正常规则。请注意，列必须是每个 OR 连接子项中的同一列，尽管该列可以出现在 的 = 运算符。

当且仅当前面描述的将 OR 转换为 IN 运算符不起作用，则尝试第二次 OR 子句优化。假设 OR 子句由多个子项组成，如下所示：

expr1 OR expr2 OR expr3

单个子项可以是单个比较表达式，例如 a=5 或 x>y，也可以是 LIKE 或 BETWEEN 表达式，或子术语可以是带括号的 AND 连接子子术语的列表。每个子项都像分析整个 WHERE 子句一样以查看子项本身是否可索引。如果 OR 子句的每个子项都是可单独索引的然后可以对 OR 子句进行编码，以便使用单独的索引来评估 OR 子句的每个项。一种思考方式 SQLite对每个OR子句使用单独的索引，可以想象将 WHERE 子句改写如下：


  rowid IN (SELECT rowid FROM table WHERE expr1
            UNION SELECT rowid FROM table WHERE expr2
            UNION SELECT rowid FROM table WHERE expr3)

上面重写的表达式是概念性的;包含 WHERE 子句或者不是真的以这种方式重写。 OR 子句的实际实现使用一种机制，即效率更高，即使不适用于没有 ROWID 表或无法访问“rowid”的表。不过语句捕获了实现的本质上图：使用单独的索引来查找候选结果行从每个 OR 子句项，最终结果是那些行。

请注意，在大多数情况下，SQLite 只会对每个索引使用一个索引表。第二个 OR 子句优化这里描述的是该规则的例外情况。使用 OR 子句，对于 OR 子句中的每个子项，可以使用不同的索引。

对于任何给定的查询，OR 子句优化描述的事实这里可以使用并不保证它会被使用。 SQLite 使用基于成本的查询计划器来估计 CPU 和磁盘 I/O 成本各种竞争查询计划并选择计划它认为这将是最快的。如果 OR 术语 WHERE 子句，或者如果单个 OR 子句上的某些索引子项不是很有选择性，那么SQLite可能会决定它是更快地使用不同的查询算法，甚至是全表扫描。应用程序开发人员可以在语句上使用 EXPLAIN QUERY PLAN 前缀来获取所选查询策略的高级概述。

5. LIKE优化

使用 LIKE 或 GLOB 运算符的 WHERE 子句术语有时可以与索引一起使用以进行范围搜索，几乎就像 LIKE 或 GLOB 是 BETWEEN 运算符的替代品一样。此优化有许多条件：

LIKE 或 GLOB 的右侧必须是字符串文本或绑定到字符串文本的参数这不是以通配符开头的。
不能通过以下方式使 LIKE 或 GLOB 运算符为 true 在左侧。这意味着：
1. LIKE 或 GLOB 运算符的左侧是名称具有 TEXT 相关性的索引列，或者
2. 右侧模式参数不以减号（“-”）或数字。
这种限制源于数字不排序的事实词典顺序。例如：9<10 但“9”>“10”。
用于实现 LIKE 和 GLOB 的内置函数不得已使用 sqlite3_create_function（） API 重载。
对于 GLOB 运算符，必须使用内置 BINARY 排序序列。
对于 LIKE 运算符，如果启用了 case_sensitive_like 模式，则必须使用 BINARY 排序序列对列进行索引，或者如果禁用case_sensitive_like模式，则必须对列进行索引使用内置的 NOCASE 排序序列。
如果使用 ESCAPE 选项，则 ESCAPE 字符必须为 ASCII，或 UTF-8 中的单字节字符。

LIKE 运算符有两种模式，可以通过编译指示进行设置。这默认模式是 LIKE 比较对差异不敏感 latin1 字符的大小写。因此，默认情况下，以下内容表达式为 true：

'a' LIKE 'A'

如果启用了case_sensitive_like编译指示，如下所示：

PRAGMA case_sensitive_like=ON;

然后 LIKE 运算符注意大小写，上面的例子会计算结果为 false。请注意，不区分大小写仅适用于 latin1 字符 - 基本上是英语的大写和小写字母在 ASCII 的下部 127 字节代码中。国际字符集在 SQLite 中区分大小写，除非提供了应用程序定义的排序规则序列和 like（） SQL 函数考虑非 ASCII 字符。如果应用程序定义的排序序列和/或类似（） SQL 提供的功能，这里描述的 LIKE 优化永远不会被带走。

默认情况下，LIKE 运算符不区分大小写，因为这是 SQL标准要求。您可以在以下位置更改默认行为使用 SQLITE_CASE_SENSITIVE_LIKE 命令行选项编译时到编译器。

如果运算符使用内置的 BINARY 排序规则序列进行索引，并且 case_sensitive_like已打开。或者，如果出现以下情况，则可能会进行优化使用内置的 NOCASE 排序序列对列进行索引，并且 case_sensitive_like模式已关闭。这是仅有的两种组合在此下，LIKE运算符将得到优化。

GLOB 运算符始终区分大小写。左侧的列的 GLOB 运算符必须始终使用内置的 BINARY 排序规则序列或者不会尝试使用索引优化该运算符。

只有在以下情况下，才会尝试 LIKE 优化 GLOB 或 LIKE 运算符的右侧是文本字符串或已绑定到字符串文本的参数。字符串文本不得以通配符开头;如果右侧以通配符开头字符，则不尝试此优化。如果右侧是一个绑定到字符串的参数，那么这个优化是仅当预准备语句包含表达式时才尝试是用 sqlite3_prepare_v2（）或 sqlite3_prepare16_v2（）编译的。如果右侧是一个参数，语句是使用 sqlite3_prepare（）或 sqlite3_prepare16（）准备的。

假设右侧是非通配符的初始序列 LIKE 或 GLOB 运算符的一侧是 x。我们正在使用一个字符来表示此非通配符前缀，但读者应了解前缀可以包含多个字符。设 y 是最小字符串，其长度与 /x/ 相同，但比较大于 x。例如，如果 x 是“hello”，那么 y 将是“hellp”。 LIKE 和 GLOB 优化包括添加两个虚拟项喜欢这个：

  column >= x AND column < y

在大多数情况下，原始的 LIKE 或 GLOB 运算符仍然是针对每个输入行进行了测试，即使使用虚拟术语约束索引。这是因为我们不知道还有什么额外的右边的字符可能会施加约束 x 前缀。但是，如果只有一个 x 右侧的全局通配符，然后是原始的 LIKE 或 GLOB 测试已禁用。换句话说，如果模式是这样的：

column LIKE x%
column GLOB x*

然后，当虚拟术语约束索引，因为在这种情况下，我们知道所有索引选择的行将通过 LIKE 或 GLOB 测试。

请注意，当 LIKE 或 GLOB 运算符的右侧是一个参数，并使用 sqlite3_prepare_v2（）或 sqlite3_prepare16_v2（）准备语句，然后自动重新解析语句并在每次运行的第一个 sqlite3_step（）调用时重新编译，如果绑定自上次运行以来，右侧参数已更改。这种重新分析和重新编译本质上是相同的操作在架构更改之后。重新编译是必要的，以便查询 Planner 可以检查绑定到 LIKE 或 GLOB 运算符，并确定是否使用优化如上所述。

6. 跳跃扫描优化

一般规则是，索引仅在以下情况下才有用索引最左侧列的 WHERE 子句约束。但是，在某些情况下， SQLite 能够使用索引，即使 WHERE 子句中省略了索引，但后面的列省略了索引都包括在内。

请考虑如下表：

CREATE TABLE people(
  name TEXT PRIMARY KEY,
  role TEXT NOT NULL,
  height INT NOT NULL, -- in cm
  CHECK( role IN ('student','teacher') )
);
CREATE INDEX people_idx1 ON people(role, height);

people 表对每个人有一个条目，在一个大组织。每个人都是“学生”或“老师”，由“角色”字段确定。该表还记录了每个人的厘米。角色和高度已编制索引。请注意，索引的最左边的列不是很选择性 - 它只包含两个可能的值。

现在考虑一个查询，以查找身高 180 厘米或以上的组织：

SELECT name FROM people WHERE height>=180;

因为索引的最左边的列不会出现在查询的 WHERE 子句，人们很容易得出结论，索引在这里不可用。但是，SQLite能够使用索引。从概念上讲，SQLite使用索引，就好像查询更多如下所示：

SELECT name FROM people
 WHERE role IN (SELECT DISTINCT role FROM people)
   AND height>=180;

或者这个：

SELECT name FROM people WHERE role='teacher' AND height>=180
UNION ALL
SELECT name FROM people WHERE role='student' AND height>=180;

上面显示的替代查询公式只是概念性的。 SQLite 并没有真正转换查询。实际查询方案如下： SQLite 找到“role”的第一个可能值，它可以通过将“people_idx1”索引倒回开头并读取来完成第一条记录。SQLite 将第一个“角色”值存储在内部变量，我们在这里称之为“$role”。然后是 SQLite 运行类似“SELECT name FROM people WHERE role=$role AND height>=180”的查询。此查询对索引，因此索引可用于解析该查询。一次该查询完成后，SQLite 然后使用“people_idx1”索引来找到“role”列的下一个值，使用逻辑上的代码类似于“从角色中选择角色>$role限制 1”。这个新的“角色”值将覆盖 $role 变量和进程重复，直到检查完“role”的所有可能值。

我们将这种索引用法称为“跳过扫描”，因为数据库引擎基本上是对索引进行全面扫描，但它优化了扫描（使其小于“满”），偶尔跳到下一个候选值。

如果 SQLite 知道第一个索引，它可能会对索引使用跳过扫描一列或多列包含许多重复值。如果重复项太少在索引的最左边的列中，那么它将更快地简单地迈向下一个值，从而这样做全表扫描，而不是对索引进行二进制搜索来定位下一个左列值。

SQLite知道有很多重复项的唯一方法在索引的最左边的列中是否已运行 ANALYZE 命令在数据库上。如果没有 ANALYZE 的结果，SQLite 必须猜测表中的数据，默认猜测是存在平均值索引最左边列中的每个值有 10 个重复项。跳过扫描只会变得有利可图（它只会比全表扫描），当重复项数约为 18 个或更多时。因此，绝不会对未分析的数据库使用跳过扫描。

7. 加入

内部联接的 ON 和 USING 子句将转换为附加在上述第 2.0 段所述的 WHERE 子句分析之前，WHERE 子句的条款。因此，对于SQLite，没有计算使用较新的 SQL92 联接语法的优势在较旧的 SQL89 逗号联接语法上。他们俩最终都完成了在内部连接上完全相同。

对于 OUTER JOIN，情况更为复杂。以下两个查询不等效：

SELECT * FROM tab1 LEFT JOIN tab2 ON tab1.x=tab2.y;
SELECT * FROM tab1 LEFT JOIN tab2 WHERE tab1.x=tab2.y;

对于内部联接，上述两个查询是相同的。然而特殊处理适用于 OUTER 联接的 ON 和 USING 子句：具体而言，在以下情况下，ON 或 USING 子句中的约束不适用联接的右侧表位于 null 行上，但约束条件适用在 WHERE 子句中。净效果是将 ON 或 USING WHERE 子句中 LEFT JOIN 的子句表达式有效地转换了对普通的 INNER JOIN - 尽管是运行速度较慢的内部连接。

7.1. 联接中表的顺序

目前实施的 SQLite 仅使用循环连接。也就是说，联接的实现方式为嵌套循环。

联接中嵌套循环的默认顺序是最左边的表在 FROM 子句中形成外循环和最右边的循环表形成内循环。但是，如果这样做，SQLite 将以不同的顺序嵌套循环将帮助它选择更好的索引。

内部连接可以自由重新排序。但是，左外连接是既不是交换也不是关联，因此不会重新排序。外部连接左侧和右侧的内部连接可能会重新排序如果优化器认为这是有利的，但外部连接是有利的始终按它们发生的顺序进行评估。

SQLite 专门处理 CROSS JOIN 运算符。从理论上讲，CROSS JOIN 运算符是可交换的。但是，SQLite选择切勿对 CROSS JOIN 中的表重新排序。这提供了一种机制程序员可以强制SQLite选择特定的循环嵌套次序。

在选择联接中表的顺序时，SQLite 使用高效的多项式时间算法。正因为如此， SQLite 能够在 50 或 60 路联接中规划查询微秒

联接重新排序是自动的，通常运行良好，可以程序员不必考虑它，特别是如果 ANALYZE 已被用于收集有关可用索引的统计信息，尽管偶尔需要程序员的一些提示。例如，请考虑以下架构：

CREATE TABLE node(
   id INTEGER PRIMARY KEY,
   name TEXT
);
CREATE INDEX node_idx ON node(name);
CREATE TABLE edge(
   orig INTEGER REFERENCES node,
   dest INTEGER REFERENCES node,
   PRIMARY KEY(orig, dest)
);
CREATE INDEX edge_idx ON edge(dest,orig);

上面的架构定义了一个有向图，能够存储一个每个节点的名称。现在考虑针对此架构的查询：

SELECT *
  FROM edge AS e,
       node AS n1,
       node AS n2
 WHERE n1.name = 'alice'
   AND n2.name = 'bob'
   AND e.orig = n1.id
   AND e.dest = n2.id;

此查询要求的是关于从标记为“Alice”的节点到标记为“Bob”的节点。 SQLite中的查询优化器基本上有两种选择实现此查询。（实际上有六种不同的选择，但是我们在这里只考虑其中的两个。下面的伪代码演示了这两种选择。

选项 1：

foreach n1 where n1.name='alice' do:
  foreach n2 where n2.name='bob' do:
    foreach e where e.orig=n1.id and e.dest=n2.id
      return n1.*, n2.*, e.*
    end
  end
end

选项 2：

foreach n1 where n1.name='alice' do:
  foreach e where e.orig=n1.id do:
    foreach n2 where n2.id=e.dest and n2.name='bob' do:
      return n1.*, n2.*, e.*
    end
  end
end

在两个实现中，使用相同的索引来加速每个循环选项。这两个查询计划的唯一区别是循环是嵌套的。

那么哪个查询方案更好呢？事实证明，答案取决于在节点表和边缘表中找到哪些类型的数据。

设 alice 节点数为 M，bob 节点数为 N。请考虑两种情况。在第一种情况下，M 和 N 都是 2，但每个节点上有数千条边。在这种情况下，选项 1 是首选。使用选项 1，内部循环检查是否存在一对节点之间的边，如果找到结果，则输出结果。因为每个只有 2 个 alice 和 bob 节点，所以内部循环只需要运行四次，查询速度非常快。备选方案2将在这里需要更长的时间。选项 2 的外循环只执行两次，但是因为有大量的边离开每个 Alice 节点，中间循环必须迭代数千次。这将是慢得多。因此，在第一种情况下，我们更愿意使用选项 1。

现在考虑 M 和 N 都是 3500 的情况。Alice 节点是丰富。这一次，假设这些节点中的每一个都只由一个节点连接或两条边。现在首选选项 2。使用选项 2，外环仍然要运行3500次，但中间循环只有每个外循环运行一次或两次，内循环只会对每个中间循环运行一次（如果有的话）。所以总数内部循环的迭代次数约为 7000 次。选项 1，另一方面手，必须同时运行其外环和中环 3500 次每个，导致中间循环的 1200 万次迭代。因此，在第二种情况下，选项 2 的速度快了近 2000 倍比选项 1。

因此，您可以看到，根据数据在表中的结构，查询计划 1 或查询计划 2 可能更好。哪个计划可以 SQLite默认选择？从版本 3.6.18 开始，在不运行 ANALYZE 的情况下， SQLite 将选择选项 2。如果运行 ANALYZE 命令以收集统计信息，如果统计数据表明替代方案可能会运行得更快。

7.2. 使用SQLITE_STAT表手动控制查询计划

SQLite为高级程序员提供了行使控制权的能力在优化器选择的查询计划之上。一种方法用于伪造 sqlite_stat1、sqlite_stat3 和/或sqlite_stat4表中的 ANALYZE 结果。这不是建议用于大多数情况。

7.3. 使用 CROSS JOIN 手动控制查询计划

程序员可以强制SQLite使用特定的循环嵌套顺序对于使用 CROSS JOIN 运算符而不仅仅是 JOIN 进行联接， INNER JOIN、NATURAL JOIN 或 “，” 联接。虽然 CROSS JOIN 是从理论上讲，SQLite选择从不对表进行重新排序交叉连接。因此，CROSS JOIN 的左表将始终为在相对于右表的外循环中。

在以下查询中，优化器可以自由地对 FROM 子句的表，以任何它认为合适的方式：

SELECT *
  FROM node AS n1,
       edge AS e,
       node AS n2
 WHERE n1.name = 'alice'
   AND n2.name = 'bob'
   AND e.orig = n1.id
   AND e.dest = n2.id;

在以下同一查询的逻辑等价公式中，用“CROSS JOIN”代替“，”意味着顺序表的数必须为 N1、E、N2。

SELECT *
  FROM node AS n1 CROSS JOIN
       edge AS e CROSS JOIN
       node AS n2
 WHERE n1.name = 'alice'
   AND n2.name = 'bob'
   AND e.orig = n1.id
   AND e.dest = n2.id;

在后一个查询中，查询计划必须是选项 2。请注意，您必须使用关键字“CROSS”才能禁用表重新排序优化;INNER JOIN、NATURAL JOIN、JOIN 和其他类似内容组合就像逗号连接一样工作，因为优化器是可以自由地对表格进行重新排序。（表重新排序也是在外部联接上禁用，但那是因为外部联接不是关联或交换。在 OUTER JOIN 更改中对表重新排序结果。

请参阅“Fossil NGQP 升级案例研究”，了解另一个真实示例使用 CROSS JOIN 手动控制联接的嵌套顺序。同一文档后面的查询计划器清单提供了有关手动控制查询规划器的进一步指导。

8. 在多个索引之间进行选择

查询的 FROM 子句中的每个表最多只能使用一个索引（除非 OR 子句优化进入播放） SQLite努力在每个表上至少使用一个索引。有时两个或多个索引可能是在单个表上使用的候选索引。例如：

CREATE TABLE ex2(x,y,z);
CREATE INDEX ex2i1 ON ex2(x);
CREATE INDEX ex2i2 ON ex2(y);
SELECT z FROM ex2 WHERE x=5 AND y=6;

对于上面的 SELECT 语句，优化器可以使用 ex2i1 索引查找包含 x=5 的 ex2 行，然后针对每一行进行测试 y=6 项。或者，它可以使用 ex2i2 索引来查找行包含 y=6 的 ex2 中的每一行都根据 x=5 项。

当面临两个或多个索引的选择时，SQLite 尝试估计使用每个选项执行查询所需的总工作量。然后，它选择提供最少估计工时的选项。

帮助优化人员更准确地估计所涉及的工作在使用各种索引时，用户可以选择运行 ANALYZE 命令。 ANALYZE 命令扫描数据库的所有索引，其中可能存在在两个或多个索引之间进行选择，并收集有关这些索引的选择性。收集的统计数据此扫描存储在特殊数据库中表名称显示名称全部以“sqlite_stat”开头。这些表的内容不会作为数据库进行更新更改，因此在进行重大更改后，可能谨慎地重新运行 ANALYZE。 ANALYZE 命令的结果仅适用于数据库连接在 ANALYZE 命令完成后打开。

各种 sqlite_statN 表包含有关如何选择各种索引是。例如，sqlite_stat1表可能指示对列 x 的相等约束会减少搜索空间平均为 10 行，而相等约束 Y 列将搜索空间平均减少到 3 行。在这种情况下， SQLite 更愿意使用索引 ex2i2，因为该索引更具选择性。

8.1. 使用 Unary-“+” 取消 WHERE 子句条款的资格

可以手动取消 WHERE 条款的条款，使其无法与通过在列名前面加上一元 + 运算符来索引。这一元 + 是无操作的，不会在准备好的陈述。但是，一元 + 运算符将阻止该项约束索引。因此，在上面的示例中，如果查询被重写为：

SELECT z FROM ex2 WHERE +x=5 AND y=6;

x 列上的 + 运算符将阻止该术语约束索引。这将强制使用 ex2i2 索引。

请注意，一元 + 运算符还会从一个表达式，在某些情况下，这可能会导致表达式的含义。在上面的例子中，如果列 x 具有 TEXT 亲和力，则比较“x=5”将作为文本完成。+ 运算符删除亲和力。所以比较“+x=5”将比较文本 在 X 列中，数值为 5 且将始终为 false。

8.2. 范围查询

考虑一个略有不同的场景：

CREATE TABLE ex2(x,y,z);
CREATE INDEX ex2i1 ON ex2(x);
CREATE INDEX ex2i2 ON ex2(y);
SELECT z FROM ex2 WHERE x BETWEEN 1 AND 100 AND y BETWEEN 1 AND 100;

进一步假设列 x 包含分布的值介于 0 和 1,000,000 之间，Y 列包含值跨度介于 0 和 1,000 之间。在这种情况下，对 X 列的范围约束应将搜索空间减少系数为 10,000，而 y 列的范围约束应仅将搜索空间减少 10 倍。所以 ex2i1 索引应该是首选。

SQLite将做出此决定，但前提是它已被编译与SQLITE_ENABLE_STAT3或SQLITE_ENABLE_STAT4。 SQLITE_ENABLE_STAT3和SQLITE_ENABLE_STAT4选项导致 ANALYZE 命令收集 sqlite_stat3 或 sqlite_stat4 表中列内容的直方图，并使用此直方图执行更好地猜测用于范围约束的最佳查询如上所述。STAT3 和 STAT4 之间的主要区别在于 STAT3 仅记录最左边列的直方图数据索引，而 STAT4 记录指数。对于单列索引，STAT3 和 STAT4 的工作方式相同。

直方图数据仅在约束的右侧有用是一个简单的编译时常量或参数，而不是表达式。

直方图数据的另一个局限性是它仅适用于索引上最左边的列。请考虑以下方案：

CREATE TABLE ex3(w,x,y,z);
CREATE INDEX ex3i1 ON ex2(w, x);
CREATE INDEX ex3i2 ON ex2(w, y);
SELECT z FROM ex3 WHERE w=5 AND x BETWEEN 1 AND 100 AND y BETWEEN 1 AND 100;

这里的不等式位于列 x 和 y 上，它们不是最左边的索引列。因此，收集的直方图数据没有最左边的索引列在帮助在对列 x 和 y 的范围约束。

9. 覆盖指数

对行进行索引查找时，通常的过程是对索引进行二叉搜索以查找索引条目，然后提取索引中的 rowid，并使用该 rowid 执行二进制搜索原始表。因此，典型的索引查找涉及两个二进制搜索。但是，如果要从表中获取的所有列索引本身已经可用，SQLite将使用这些值包含在索引中，并且永远不会查找原始表排。这样可以节省每行的一个二进制搜索，并且可以进行许多查询的运行速度是原来的两倍。

当索引包含查询所需的所有数据时，以及当原始表永远不需要查阅，我们称该索引为 A “覆盖指数”。

10. 排序依据优化

SQLite 尝试使用索引来满足尽可能查询。当面临使用索引来满足 WHERE 子句的选择时约束或满足 ORDER BY 子句，SQLite 也会做同样的事情上述成本分析并选择它认为会得到最快答案的索引。

SQLite 还将尝试使用索引来帮助满足 GROUP BY 子句和 DISTINCT 关键字。如果可以排列连接的嵌套循环使得与 GROUP BY 或 DISTINCT 等效的行是连续，则 GROUP BY 或 DISTINCT 逻辑可以确定当前行是同一组的一部分，或者当前行是不同的只需将当前行与上一行进行比较即可。这可能比将每一行进行比较的替代方案要快得多所有前行。

10.1. 部分 ORDER BY 通过索引

如果查询包含包含多个术语的 ORDER BY 子句，则它可能 SQLite可以使用索引来使行按顺序出现 ORDER BY 中术语的某些前缀，但后来的术语 ORDER BY 不满足。在这种情况下，SQLite 会进行块排序。假设 ORDER BY 子句有四个项，并且查询导致行按前两个术语的顺序显示。如每一行都由查询引擎输出并进入排序器，当前行中对应的前两项的输出将 ORDER BY 与上一行进行比较。如果他们有已更改，则当前排序已完成并输出，新排序为开始。这会导致排序速度稍快。甚至更大优点是需要在内存中保存的行要少得多，降低内存要求，输出可以开始出现核心查询已运行完成。

11. 子查询扁平化

当子查询出现在 SELECT 的 FROM 子句中时，最简单的行为是将子查询评估到瞬态表中，然后运行针对瞬态表的外部 SELECT。这样的计划可能是次优的，因为瞬态表将没有任何索引并且外部查询（可能是联接）将强制执行瞬态表上的全表扫描。

为了克服这个问题，SQLite 尝试将 SELECT 的 FROM 子句。这涉及将子查询的 FROM 子句插入到外部查询的 FROM 子句并重写引用子查询的结果集的外部查询。例如：

SELECT t1.a, t2.b FROM t2, (SELECT x+y AS a FROM t1 WHERE z<100) WHERE a>5

将使用查询扁平化重写为：

SELECT t1.x+t1.y AS a, t2.b FROM t2, t1 WHERE z<100 AND a>5

为了要进行查询平展。某些约束被标记为被斜体文本淘汰。这些额外的约束保留在文档以保留其他约束的编号。

普通读者不应理解所有这些规则。本节的一个关键要点是，确定如果查询扁平化是安全的或不安全的，则微妙且复杂。多年来，由于以下原因导致了多个错误过于激进的查询扁平化。另一方面，性能的复杂查询和/或涉及视图的查询往往会受到影响如果查询扁平化更保守。

（已过时。查询扁平化不再尝试聚合子查询。
（已过时。查询扁平化不再尝试聚合子查询。
如果子查询是 LEFT JOIN 的右操作数，则
1. 子查询可能不是联接，并且
2. 子查询的 FROM 子句可以不包含虚拟表，并且
3. 外部查询可能不是聚合。
子查询不是 DISTINCT。
（归入约束条件 4）
（已过时。查询扁平化不再尝试聚合子查询。
子查询具有 FROM 子句。
子查询不使用 LIMIT，或者外部查询不是联接。
子查询不使用 LIMIT，外部查询不使用集料。
（2005年放宽限制）
子查询和外部查询不都具有 ORDER BY 子句。
（归入约束条件 3）
子查询和外部查询不都使用 LIMIT。
子查询不使用 OFFSET。
如果外部查询是复合选择的一部分，则 subquery 可能没有 LIMIT 子句。
如果外部查询是聚合，则子查询可以不包含 ORDER BY。
如果子查询是复合 SELECT，则
1. 所有复合运算符都必须是 UNION ALL，并且
2. 子查询复合的任何术语都不能聚合或 DISTINCT，以及
3. 子查询中的每个术语都必须具有 FROM 子句，并且
4. 外部查询可能不是聚合、DISTINCT 查询或联接。
父查询和子查询可能包含 WHERE 子句。受制于规则（11）、（12）和（13），它们还可以包含ORDER BY， LIMIT 和 OFFSET 子句。
如果子查询是复合选择，则 ORDER by 子句的父项必须是子查询的列。
如果子查询使用 LIMIT，则外部查询可能不会有一个 WHERE 子句。
如果子查询是复合选择，则不得使用 ORDER BY 子句。
如果子查询使用 LIMIT，则外部查询可能不是不同。
子查询可能不是递归 CTE。
（归入约束条件 17d。
（已过时。查询扁平化不再尝试聚合子查询。

查询扁平化是一项重要的优化，当视图用作视图的每次使用都会转换为子查询。

12. 子查询协程

在 SQLite 3.7.15 （2012-12-12）之前， FROM 子句中的子查询为要么扁平化到外部查询中，要么运行子查询完成在外部查询开始之前，子查询的结果集将存储在瞬态表中，然后，瞬态表将在外部查询中使用。新 SQLite的版本还有第三个选项，即实现子查询使用协程。

协程类似于子例程，因为它在同一线程中运行作为调用方，并最终将控制权归还给调用方。这不同的是，协程也具有返回的能力在它完成之前，然后从下一个中断的地方继续时间它被称为。

当子查询实现为协程时，将生成字节码将子查询实现为独立查询，除非不是将结果行返回给应用程序，而是协程在计算每一行后将控制权交还给调用方。然后，调用方可以使用该计算行作为其计算的一部分，然后在协程准备好进入下一行时再次调用协程。

协程比存储子查询的完整结果集要好在瞬态表中，因为协程使用较少的内存。使用共同例程，只需要记住结果的一行，而必须为瞬态表存储结果。另外，因为 co-routine 不需要在外部查询之前运行到完成开始工作，输出的第一行可以更快地出现，如果整个查询在完成之前就被放弃了，完成的工作更少整体。

另一方面，如果子查询的结果必须扫描多个倍（因为，例如，它只是联接中的一个表）然后它最好使用瞬态表来记住子查询，以避免多次计算子查询。

12.1. 使用协程将工作推迟到排序之后

从 SQLite 版本 3.21.0 （2017-10-24）开始，查询规划器将总是喜欢使用协程来实现 FROM 子句子查询包含 ORDER BY 子句，并且在以下情况下不属于联接外部查询的结果集为“复杂”。此功能允许应用程序将昂贵的计算从之前转移分拣机直到分拣机之后，这可以导致更快的操作。例如，请考虑以下查询：

SELECT expensive_function(a) FROM tab ORDER BY date DESC LIMIT 5;

此查询的目标是为五个最表中的最近条目。在上面的查询中， “expensive_function（）”在排序之前被调用，因此是在表的每一行上调用，甚至由于 LIMIT 子句而最终省略的行。可以使用协程来解决此问题：

SELECT expensive_function(a) FROM (
  SELECT a FROM tab ORDER BY date DESC LIMIT 5
);

在修改后的查询中，由协程实现的子查询计算 “a”的五个最新值。这五个值是从协程到外部查询中，其中“expensive_function（）”是仅在应用程序关心的特定行上调用。

未来版本的SQLite中的查询规划器可能会变得足够智能在两个方向上自动进行上述转换。也就是说，未来版本的 SQLite 可能会转换第一种形式写入第二种形式，或将第二种方式编写的查询放入第一。从 SQLite 版本 3.22.0 （2018-01-22）开始，查询规划器如果外部查询不使用任何其结果集中的用户定义函数或子查询。对于示例但是，如上所示，SQLite 将每个查询实现为写。

13. MIN/MAX 优化

包含单个 MIN（）或 MAX（）聚合函数的查询，其参数是索引的最左边的列可能得到满足通过执行单个索引查找，而不是扫描整个表。例子：

SELECT MIN(x) FROM table;
SELECT MAX(x)+1 FROM table;

14. 自动索引

当没有索引可用于帮助评估查询时，SQLite 可能会创建一个仅在持续时间内持续的自动索引单个 SQL 语句。由于构建自动索引的成本是 O（NlogN）（其中 N 是表中的条目数）和做全表扫描只有O（N），自动索引会仅当 SQLite 期望查找的运行时间超过 logN 次。请看一个例子：

CREATE TABLE t1(a,b);
CREATE TABLE t2(c,d);
-- Insert many rows into both t1 and t2
SELECT * FROM t1, t2 WHERE a=c;

在上面的查询中，如果 t1 和 t2 都有大约 N 行，那么如果没有任何索引，则查询将需要 O（N*N）时间。另一方面手，在表 t2 上创建索引需要 O（NlogN）时间并使用用于评估查询的索引需要额外的 O（NlogN）时间。在没有 ANALYZE 信息的情况下，SQLite 猜测 N 为 1 万，因此它认为构建自动索引将成为更便宜的方法。

自动索引也可用于子查询：

CREATE TABLE t1(a,b);
CREATE TABLE t2(c,d);
-- Insert many rows into both t1 and t2
SELECT a, (SELECT d FROM t2 WHERE c=b) FROM t1;

在此示例中，t2 表在子查询中用于转换值 t1.b 列。如果每个表包含 N 行，则 SQLite 期望子查询将运行 N 次，因此它会认为它更快首先在 T2 上构造一个自动的瞬态索引，然后使用该索引满足子查询的 N 个实例。

可以在运行时使用 automatic_index Pragma。自动索引由以下人员打开默认值，但可以更改此值，以便关闭自动索引默认情况下使用 SQLITE_DEFAULT_AUTOMATIC_INDEX 编译时选项。创建自动索引的功能可以通过以下方式完全禁用使用 SQLITE_OMIT_AUTOMATIC_INDEX 编译时选项进行编译。

在 SQLite 版本 3.8.0 （2013-08-26）及更高版本中，发送SQLITE_WARNING_AUTOINDEX消息到错误日志，每次准备使用自动索引。应用程序开发人员可以而且应该使用这些警告确定架构中是否需要新的持久性索引。

不要将自动索引与内部索引混淆（具有名称像“sqlite_autoindex_table_N”）一样，有时是创建以实现 PRIMARY KEY 约束或 UNIQUE 约束。此处描述的自动索引仅在单个查询，从不持久化到磁盘，并且仅对单一数据库连接。内部索引是实现的一部分的 PRIMARY KEY 和 UNIQUE 约束，是持久且持久的到磁盘，并且对所有数据库连接都可见。术语“自动索引” 由于遗留原因，出现在内部索引的名称中，并且确实如此不表示内部索引和自动索引相关。

14.1. 哈希连接

自动索引与哈希联接大致相同。唯一的区别是使用 B 树而不是哈希表。如果你愿意假设为自动索引构造的瞬态 B 树是实际上只是一个花哨的哈希表，然后是一个使用自动 index 只是一个哈希连接。

SQLite在此构造一个瞬态索引而不是哈希表实例，因为它已经具有强大且高性能的 B 树实现在手，而需要添加哈希表。添加一个单独的哈希表实现来处理这种情况将增加库的大小（设计用于低内存嵌入式设备），以实现最小的性能提升。SQLite可能有朝一日会通过哈希表实现来增强，但就目前而言似乎在客户端/服务器的情况下，最好继续使用自动索引数据库引擎可能使用哈希联接。

15. 下推优化

如果子查询无法展合到外部查询中，则可能仍然可以通过“下推”WHERE 子句来增强性能从外部查询到子查询的术语。请看一个例子：

CREATE TABLE t1(a INT, b INT);
CREATE TABLE t2(x INT, y INT);
CREATE VIEW v1(a,b) AS SELECT DISTINCT a, b FROM t1;

SELECT x, y, b
  FROM t2 JOIN v1 ON (x=a)
 WHERE b BETWEEN 10 AND 20;

视图 v1 无法拼合，因为它是 DISTINCT。它必须而是作为子查询运行，结果存储在瞬态表，则在 t2 和瞬态表。下推优化下推 “b BETWEEN 10 AND 20”项进入视图。这使得瞬态表更小，如果有，则帮助子查询运行得更快是 t1.b 上的索引。生成的评估如下：

SELECT x, y, b
  FROM t2
  JOIN (SELECT DISTINCT a, b FROM t1 WHERE b BETWEEN 10 AND 20)
 WHERE b BETWEEN 10 AND 20;

不能总是使用下推优化。例如如果子查询包含 LIMIT，则向下推外部查询中的 WHERE 子句可能会更改内部查询。还有其他限制，在在 pushDownWhereTerms（）例程的源代码中进行注释实现此优化。

16. OUTER JOIN 强度降低优化

外部联接（左联接、右联接或完全联接）有时可以简化。可以转换 LEFT 或 RIGHT JOIN 转换为普通（内部）联接，或者 FULL JOIN 可以转换为 LEFT 或 RIGHT JOIN。如果有条款，则可能会发生这种情况在 WHERE 子句中，保证简化后的结果相同。例如，如果有 LEFT JOIN 的右侧表中的列必须为非 NULL 为了使 WHERE 子句为 true，则 LEFT JOIN 为降级为普通 JOIN。

确定连接是否可以简化的定理证明器是缺。它有时会返回假阴性。换言之，它有时无法证明降低 OUTER JOIN 的强度是安全的，而实际上它是安全的。例如，证明者不知道 datetime（） SQL 函数将始终返回 NULL，如果它的第一个参数为 NULL，因此它不会识别 LEFT JOIN 在以下查询中，可以降低强度：

SELECT urls.url
  FROM urls
  LEFT JOIN
    (SELECT *
      FROM (SELECT url_id AS uid, max(retrieval_time) AS rtime
              FROM lookups GROUP BY 1 ORDER BY 1)
      WHERE uid IN (358341,358341,358341)
    ) recent
    ON u.source_seed_id = recent.xyz OR u.url_id = recent.xyz
 WHERE
     DATETIME(recent.rtime) > DATETIME('now', '-5 days');

未来对证明器的增强可能会启用它识别某些内置函数的 NULL 输入始终导致 NULL 答案。但是，并非所有内置函数具有该属性（例如 coalesce（））和当然，证明者将永远无法推理应用程序定义的 SQL 函数。

17. 省略 OUTER JOIN 优化

有时，LEFT 或 RIGHT JOIN 可以从查询中完全省略，而无需更改结果。如果满足以下所有情况，则可能会发生这种情况真：

查询不是聚合
查询要么是 DISTINCT，要么是 ON 或 USING 子句 on the OUTER JOIN 约束联接，使其匹配只有一行
LEFT JOIN 的右侧表或 RIGHT JOIN 不会在任何地方使用在其自己的 USING 或 ON 子句之外的查询中。

当使用 OUTER JOIN 时，通常会出现 OUTER JOIN 消除在视图中，然后以以下方式使用视图 LEFT JOIN 的右侧表上的无列或在 RIGHT JOIN 的左侧表格中被引用。

下面是一个省略 LEFT JOIN 的简单示例：

CREATE TABLE t1(ipk INTEGER PRIMARY KEY, v1);
CREATE TABLE t2(ipk INTEGER PRIMARY KEY, v2);
CREATE TABLE t3(ipk INTEGER PRIMARY KEY, v3);

SELECT v1, v3 FROM t1 
  LEFT JOIN t2 ON (t1.ipk=t2.ipk)
  LEFT JOIN t3 ON (t1.ipk=t3.ipk)

t2 表在上面的查询中完全未使用，因此查询规划器能够实现查询，就好像它是编写的一样：

SELECT v1, v3 FROM t1 
  LEFT JOIN t3 ON (t1.ipk=t3.ipk)

在撰写本文时，只有 LEFT JOIN 被消除。这优化了尚未推广到将 RIGHT JOIN 用作 RIGHT JOIN 是 SQLite 的一个相对较新的补充。这种不对称可能会在将来的版本中更正。

18. 常量传播优化

当 WHERE 子句包含两个或多个连接的相等约束时通过 AND 运算符，使得各种约束是相同的，那么 SQLite 可能会使用传递属性的相等性来构造新的“虚拟”约束，这些约束可用于简化表达式和/或提高性能。这称为 “常量传播优化”。

例如，请考虑以下架构和查询：

CREATE TABLE t1(a INTEGER PRIMARY KEY, b INT, c INT);
SELECT * FROM t1 WHERE a=b AND b=5;

SQLite 查看“a=b”和“b=5”约束并推断出如果这两个约束条件为真，那么也必须如此 “a=5”是真的。这意味着可以查找所需的行快速将值 5 用于 INTEGER PRIMARY KEY。

标签：SQLite,JOIN,查询,索引,概述,子句,WHERE
From： https://blog.csdn.net/lyfwwb/article/details/137225119

SQLite 查询优化器概述（九）

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1. 引言

2. WHERE子句分析

2.1. 索引术语用法示例

3. BETWEEN 优化

4. 手术室优化

5. LIKE优化

6. 跳跃扫描优化

7. 加入

7.1. 联接中表的顺序

7.2. 使用SQLITE_STAT表手动控制查询计划

7.3. 使用 CROSS JOIN 手动控制查询计划

8. 在多个索引之间进行选择

8.1. 使用 Unary-“+” 取消 WHERE 子句条款的资格

8.2. 范围查询

9. 覆盖指数

10. 排序依据优化

10.1. 部分 ORDER BY 通过索引

11. 子查询扁平化

12. 子查询协程

12.1. 使用协程将工作推迟到排序之后

13. MIN/MAX 优化

14. 自动索引

14.1. 哈希连接

15. 下推优化

16. OUTER JOIN 强度降低优化

17. 省略 OUTER JOIN 优化

18. 常量传播优化

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