PgSQL内核特性 - push-based pipeline 执行引擎-PgSQL的pipeline执行引擎

GSoC 2017中有个改造pipeline的项目，基本思想是遍历执行计划树，找到叶子节点，从叶子节点开始获取数据，然后推送给各个父节点。

执行器中，使用RunNode函数递归调用，得到叶子节点：先遍历右节点，然后再遍历左节点；当然若没有右节点，则直接遍历左节点；当没有左右子节点时，就到了叶子节点，那么通过pushTuple来推送数据。

pushTuple根据父节点类型调用各自推送函数，将数据推送给父节点，比如上面流程：当父节点是LimitState时，调用pushTupleToLimit进行推送。

我们看下SeqScan：其实就是从存储引擎获取数据，进行过滤和投影，然后根据父节点类型，推送给父节点。

pushTupleToSeqScan(SeqScanState *node)
  heappushtups(...,node->ss.ps.parent,node)
    |--  get a tuple in the page
      SeqPushHeapTuple(HeapTuple tuple, PlanState *node,SeqScanState *pusher)
      |--  slot = SeqStoreTuple(pusher, tuple);
      |--  ExecQual && ExecProject
      |--  return pushTuple(slot, node, (PlanState *) pusher);
        |--  if (!node){//pusher top level node, send to dest
            return SendReadyTuple(slot, pusher);
          }

对于hash join来说，需要先构建hash表，然后外表数据从hash表中进行探测；pipeline引擎中怎么推送完成hash join呢？

从RunNode函数中可以也可以看到，他是先从内表分支开始推送数据，推送给Hash节点构建hash表，然后推送给父节点。pushTuple函数中，当hash join的右分支推送上来时，pushTupleToHashJoinFromInner函数仅获取hash表，并不继续向上推送；而是HashJoin的左子分支推送上来的数据进入pushTupleToHashJoinFromOuter，进行hash探测，找到符合条件的数据，并向上层父节点推送join结果：

可以得知，该改造并没有充分利用各个叶子分支并行，未来可以向整个方向进行优化。