SQLite查询优化

 int isAgg,           /* True if outer SELECT uses aggregate functions */

 int subqueryIsAgg    /* True if the subquery uses aggregate functions */

)

       它是在Select.c文件中实现的。显然对于一个比较复杂的查询，如果满足上面的条件时对这个查询语句进行扁平化处理后就可以实现对查询的优化。如果正好存在索引的话效果会更好！

五、连接查询

       在返回查询结果之前，相关表的每行必须都已经连接起来，在SQLite中，这是用嵌套循环实现的，在早期版本中，最左边的是最外层循环，最右边的是最内层循环，连接两个或者更多的表时，如果有索引则放到内层循环中，也就是放到FROM最后面，因为对于前面选中的每行，找后面与之对应的行时，如果有索引则会很快，如果没有则要遍历整个表，这样效率就很低，但在新版本中，这个优化已经实现。

       优化的方法如下：

       对要查询的每个表，统计这个表上的索引信息，首先将代价赋值为SQLITE_BIG_DBL（一个系统已经定义的常量）：

1)    如果没有索引，则找有没有在这个表上对rowid的查询条件：

1．如果有Rowid=EXPR，如果有的话则返回对这个表代价估计，代价计为零，查询得到的记录数为1，并完成对这个表的代价估计，

2．如果没有Rowid=EXPR 但有rowid IN (...)，而IN是一个列表，那么记录返回记录数为IN列表中元素的个数，估计代价为NlogN,

3．如果IN不是一个列表而是一个子查询结果，那么由于具体这个子查询不能确定，所以只能估计一个值，返回记录数为100，代价为200。

4．如果对rowid是范围的查询，那么就估计所有符合条件的记录是总记录的三分之一，总记录估计为1000000，并且估计代价也为记录数。

5．如果这个查询还要求排序，则再另外加上排序的代价NlogN

6．如果此时得到的代价小于总代价，那么就更新总代价，否则不更新。

2)    如果WHERE子句中存在OR操作符，那么要把这些OR连接的所有子句分开再进行分析。

1． 如果有子句是由AND连接符构成，那么再把由AND连接的子句再分别分析。

2． 如果连接的子句的形式是X<op><expr>，那么就再分析这个子句。

3． 接下来就是把整个对OR操作的总代价计算出来。

4． 如果这个查询要求排序，则再在上面总代价上再乘上排序代价NlogN

5． 如果此时得到的代价小于总代价，那么就更新总代价，否则不更新。

3)    如果有索引，则统计每个表的索引信息，对于每个索引：

1． 先找到这个索引对应的列号，再找到对应的能用到（操作符必须为=或者是IN（…））这个索引的WHERE子句，如果没有找到，则退出对每个索引的循环，如果找到，则判断这个子句的操作符是什么，如果是=，那么没有附加的代价，如果是IN（sub-select），那么估计它附加代价inMultiplier为25，如果是IN（list），那么附加代价就是N（N为list的列数）。

2． 再计算总的代价和总的查询结果记录数和代价。

3． nRow = pProbe->aiRowEst[i] * inMultiplier;/*计算行数*/

4． cost = nRow * estLog(inMultiplier);/*统计代价*/

5． 如果找不到操作符为=或者是IN（…）的子句，而是范围的查询，那么同样只好估计查询结果记录数为nRow/3，估计代价为cost/3。

6． 同样，如果此查询要求排序的话，再在上面的总代价上加上NlogN

7． 如果此时得到的代价小于总代价，那么就更新总代价，否则不更新。

4)    通过上面的优化过程，可以

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