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2024年4月15日发(作者：stringbuilder长度)

pgsql ggregate中cost的计算逻辑

PostgreSQL中的Aggregate函数用于对一组数据进行聚合计算，

例如计算平均值、最大值、最小值等。在执行这些聚合操作时，需要

计算每个分组的成本（Cost），这些成本是执行查询的重要因素，它

会影响查询的性能和响应时间。本文将对“pgsql ggregate中Cost的

计算逻辑”进行详细讲解。

Cost的计算逻辑

Cost的计算涉及以下4个方面：

1. startup_cost指查询开始执行前所需的成本。这包括打开表、

获取锁、建立连接等操作。Pgsql会自动为这些操作计算

startup_cost。

2. per_tuple_cost指每个元组处理所需的成本。这包括读取数

据、执行计算操作等。Pgsql会自动为这些操作计算per_tuple_cost。

3. num_groups指分组数量。这是指查询中需要进行聚合计算的

分组数。num_groups是查询成本的一个重要因素，它会影响查询计算

的速度和性能。

4. cpu_operator_cost指每次执行计算操作所需的CPU成本。这

通常通过计算执行计算操作的平均速度来确定。

在Pgsql中，Cost的计算是通过以下公式得出的：

Cost = （startup_cost + num_groups x per_tuple_cost）+

（num_groups x （subplan_cost + cpu_operator_cost x

num_operations））

其中，subplan_cost是执行子查询所需的成本，num_operations

是执行子查询时执行的操作数量。

在执行Aggregate操作时，Pgsql首先计算分组并创建分组，然

后对每个分组进行聚合操作。在这个过程中，每个分组都会有一个成

本，用来计算查询的总成本。假设查询结果有10个分组，则计算公式

为：

Cost = （startup_cost + 10 x per_tuple_cost）+ （10 x

（subplan_cost + cpu_operator_cost x num_operations））

需要注意的是，成本计算是一个估算过程，它不一定是准确的，

但它可以帮助我们优化查询。在实际应用中，我们应该尽量减少分组

数量、优化子查询操作，从而提高查询的效率和性能。

总结

在Pgsql中，Aggregate函数是一个非常有用的工具，它可以帮

助我们快速而准确地进行复杂的聚合计算。在使用Aggregate函数时，

我们需要特别注意成本的计算逻辑，这对于优化查询的性能和响应时

间非常重要。在实际应用中，我们应该根据查询结果的特点，调整成

本的计算方式，从而得到最佳的查询性能。


本文标签： 计算 查询 操作 成本 执行

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