共计 2700 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
DDL 是数据定义语言，用于定义和治理 SQL 数据库中的所有对象的语言, 罕用的命令有：create，drop，alter 等。通常来说，浪潮云溪数据库 DDL 语句的流程次要分为四个局部，别离是逻辑打算生成，物理打算生成，打算执行和 schemachange。本文次要介绍逻辑打算生成，物理打算生成和打算执行。
– 逻辑打算生成 –
逻辑打算生成次要是生成一个 planNode 逻辑打算节点，每一条 SQL 都会有本人的 planNode，以 create table 为例，该 SQL 生成的 planNode 中蕴含有 CREATETABLE statement 信息例如表名，有该表所属数据库的信息，还有该表的列的信息等。planNode 生成后将其记录到 planner 的 curplan（curplan 有以后打算的属性，蕴含形象语法树，planNode，子查问打算等）里，次要流程如下图所示。
以 create table 语句为例，构建逻辑打算次要是进行 memo 的构建以及 RBO 和 CBO 优化（memo 是用来存储查问打算森林的一种数据结构）。首先会初始化一个优化打算的上下文 optPlanningCtx，外面会初始化优化器并记录是否应用 memo cache 进行 memo 的缓存复用，而这也是 DDL 与 DML 语句之间的区别，DDL 语句不会复用 memo。
构建 memo 会调用 builder 的 build() 办法，对于不同的 DDL 语句，会调用不同的办法去构建逻辑打算。Create table 语句会调用 buildCreateTable, 构建 outScope，次要是生成语句的表达式 expr 记录在 outScope 里，最终记录到 memo 外面。而对于其余的 DDL 语句则会调用 tryBuildOpaque，而后通过 ConstructOpaqueDDL 函数构建 memo 的 expr。
Memo 构建完当前就是进行优化，通过 Optmize() 函数进入进行 RBO 和 CBO 优化，而 DDL 语句不会进行优化，这也是与 DML 语句的区别，DML 会将优化完的 memo 退出缓存。而后就是进行逻辑打算 planNode 的构建，DDL 语句中，create 语句会执行 buildCreateTable 进行 ConstructCreateTable 构建 createTableNode，而 drop 和 alter 语句则会执行 buildOpaque，通过 ConstructOpaque 返回所对应的 planNode，最初将构建好的 planNode 封装到 planTop 外面，并且如果是 DDL 语句会在 planTop 的 flags 外面置 planFlagIsDDL。
– 物理打算生成 –
逻辑打算生成后，就会依据逻辑打算生成物理打算，次要的流程如下图所示。
在生成物理打算之前会先判断语句是否须要分布式执行，DDL 不会进行分布式执行，会生成一个本地的 PlanningCtx（PlanningCtx 蕴含在单个查问的整个布局过程中应用和更新的数据）。如果 SQL 语句有子句的话，则会调用 PlanAndRunSubqueries 函数先执行子句。DDL 语句会进入到 wrapPlan 进行物理打算的生成。在 wrapPlan 中会深度优先遍历 planNode 树，找到第一个反对 DistSQL processor 的 planNode 而后在该 planNode 上递归 DistSQL 优化，如果有等效的 DistSQL 处理器调用 createPlanForNode 生成物理打算。
函数首先判断以后 planNode 的类型，调用对应的函数为 planNode 创立物理打算 (如 indexJoinNode 会调用 createPlanForIndexJoin)，DDL 则会递归调用 wrapPlan 将 planNode 包起来持续解决 (wrapPlan 只包装节点自身而不包含孩子节点)。而后，调用 shouldPlanTestMetadata 函数判断是否须要进行元数据处理，如果须要则增加相干信息）。而后再进行创立 planNodeToRowSource（该构造体），如果被包裹的 planNode 是 flow 中的第一个 node，且语句类型是 RowsAffected（返回受影响行的计数的语句）则能够应用 fast path，planNode 子树若反对 DistSQL 优化会在被优化后连贯到 wrapper。返回 wrapper 后，为物理打算增加 LocalProcessor 和 LocalProcessorIndexes 的元素，LocalProcessors 数组蕴含了所有的 planNodeToRowSource，即被包裹的 planNode，记录物理打算的 ResultTypes。
每当增加新的 PhysicalPlan 时，都须要覆写 ResultRouters，咱们将只须要一个 result router，因为 local processor 不是分布式的，确保 p.ResultRouters 只有一个元素，最初填充打算的 endpoints 就进入执行流程。
– 执行 –
执行过程的次要流程如下图所示。
StartExec 是具体执行 planNode 的办法，依据构建的物理打算对表描述符进行操作。StartExec 会先对 commend 遍历（以 alter table 为例，commend 是一个表批改操作的切片），在遍历中获取集群版本信息，查看在以后版本中是否反对增加列的类型，若反对则为 true，反之报错；接着依照打算中的列定义信息生成列描述符，若增加的列是主键或含有唯一性束缚，还会生成索引描述符，将这些描述符会包装成一个个 mutation 并增加到表描述符的 Mutations 字段里；而后依据表、mutation 等信息创立一个 job，job 也是通过零碎表 system.jobs 进行保护，这个 job 是用来触发及跟踪 schema change 执行，接着将含有 mutations 的表形容通过 batch 更新到零碎表 ”descriptor” 里。
执行流程中最次要的构造体就是 batch，表描述符会存在 batch 外面，通过 writeTableDescToBatch 函数，在该函数外面，首先判断这个表如果不是一个新的表，须要将表的 version+1，而后会验证表描述符格局是否良好，调用 addUncommittedTable 函数，这容许事务在绕过表租赁机制的状况下查看本人的批改，最初是将表描述符的 KV 写入到 batch 外面。batch 构建完当前就执行 batchRequest。
在执行流程完结后，如果须要数据回填的话，则进入到 online schema change 流程回填数据而后写入零碎表实现执行流程，如果不需要的话，则在执行算子的时候就将数据写入到零碎表中实现执行流程。