而对所有的关系型数据库而言，优化器都是最核心的部分，因为优化器负责解析SQL，数据也都是通过SQL来访问数据库获得的，所以优化器的好坏会直接决定关系型数据库的强弱，且优化器负责解析SQL，所以想做好SQL优化就必须了解优化器。PG 对复杂查询处理能力与Oracle类似，且查询优化器很成熟。 PG的优化器被用来处理所有可能的查询, 它里面包含了大量的分支判断，比如在扫描表的时候需要确定是使用 seqscan还是使用indexscan或者 tidscan,如果使用seqscan，那么优化器也要判断需要多少个worker（自9.6版本引入的并行worker）等等。

优化器概念：

优化器（Optimizer）是数据库里的一个核心子系统，它的目的是按照一定规则来得到它认为的目标SQL在当前情形下的最高效的执行路径,也就是说优化器的目的是为了得到目标SQL的执行计划。

优化器一般分为RBO（Rule-Based Optimizer）基于规则的优化器和CBO(Cost-Based Optimizer)基于代价的优化器，PG里使用的是CBO，各个执行路径的成本和扫描方式, 关联方式, 操作符, 成本因子, 数据集等都有关。

如下为PG数据库里一个SQL的处理过程：

CBO会选择那些消耗系统I/O和CPU资源最少的执行路径作为最优选择，在解析目标时，首先会对SQL完成查询转换，接下来，会计算完成查询转换之后得到的等价改写SQL的各种可能执行的路径的成本，然后从这些执行路径里选择成本值最小的一条来作为原目标SQL的执行计划。然后PG就会根据此执行计划去实际执行该SQL，并将执行结果返回给用户。

代价=IO代价+CPU代价

影响COST计算的几个常见因素：

1.Cardinality：集的势，指定集合所包含的记录数,或者说指定结果集的行数，表示对目标SQL的某个具体步骤的执行结果所包含的记录数的估算。如果某步骤的Cardinality值越大，对应的成本值往往越大，总成本也就越大。

2.Selectivity：可选择率，范围为0~1，值越小表设计选择性越好，在为1时选择性是最差的。

Selectivity=施加指定谓词条件后返回结果集的记录数/未施加任何谓词条件的原始结果集的记录数。

Cardinality和Selectivity的值会直接影响CBO对于相关执行步骤的估算，进而影响CBO对于目标SQL执行计划的选择。

3.成本因子，例如连续或随机扫描单个数据块的成本因子, CPU从HEAP块处理一条记录的成本因子, 从INDEX块处理一条索引记录的成本因子等。

4.数据存储物理顺序和索引顺序的离散度, 影响索引扫描的计算成本。

5.内存大小, 影响索引扫描的计算成本。

6.列统计信息(列、宽、空值比例, 唯一值比例, 高频值及其比例, bucket, 物理顺序和索引顺序的离散度等), 影响选择性, 即结果集行数, 最终影响索引扫描的计算成本。

7.回表:如果回表次数太多,就不应该走索引了,应该走全表扫描;在SQL优化时.必须关注回表次数,要注意回表的物理I/O次数；

8.表与表之间关闭，1:1 1:N N:N。

9.成本计算方面，seq_page_cost，random_page_cost等参数。