数据库查询优化中的常量折叠（Constant Folding）原理解析

常量折叠是数据库查询优化中的一项基础但重要的优化技术。它指的是在查询编译阶段，对表达式中的常量部分进行预先计算，将结果直接替换回查询计划的过程。

一、常量折叠的基本原理

常量折叠的核心思想很简单：如果某个表达式在编译时就能确定结果，就不需要等到执行时再计算。这可以减少运行时计算开销，有时还能触发后续优化。

二、常量折叠的具体过程

1. 识别常量表达式

   • 数据库优化器首先扫描查询中的各种计算表达式
   • 识别出完全由常量组成的表达式，如：WHERE salary > 1000 + 200
   • 也识别包含常量和确定性函数的表达式，如：WHERE create_time > CURRENT_DATE - INTERVAL '7' DAY

2. 表达式求值

   • 对识别出的常量表达式进行预先计算
   • 例如：1000 + 200 被计算为 1200
   • 函数调用如 LENGTH('constant_string') 被计算为具体数值

3. 结果替换

   • 将计算结果直接替换回查询表达式
   • 原表达式 salary > 1000 + 200 变为 salary > 1200
   • 这简化了表达式结构，减少了执行时的计算量

三、常量折叠的进阶应用

1. 条件化简的触发

   • 常量折叠后可能产生更简单的条件表达式
   • 例如：WHERE 1 = 1 折叠后可简化为 TRUE
   • WHERE 1 = 0 折叠后可简化为 FALSE，进而可能消除整个WHERE条件

2. 类型转换优化

   • 常量折叠可以处理类型转换表达式
   • 如：WHERE id = CAST('123' AS INTEGER) 可折叠为 WHERE id = 123
   • 避免了执行时的重复类型转换

3. 函数求值优化

   • 对确定性函数（输入相同则输出相同的函数）进行预计算
   • 如数学函数、字符串函数等可以在编译时求值
   • 但非确定性函数（如RAND()、NOW()）不能进行常量折叠

四、实际案例分析

考虑以下SQL查询：

SELECT * FROM employees 
WHERE department_id = 10 + 20 
  AND hire_date > DATE '2020-01-01' - INTERVAL '30' DAY
  AND status = UPPER('active');

经过常量折叠优化后，查询被重写为：

SELECT * FROM employees 
WHERE department_id = 30 
  AND hire_date > DATE '2019-12-02'
  AND status = 'ACTIVE';

五、优化效果分析

1. 减少运行时计算：避免了重复的常量计算
2. 简化查询计划：使优化器能更清晰地分析查询条件
3. 触发后续优化：简化后的表达式可能触发索引选择、分区裁剪等优化
4. 提升缓存效率：简化后的查询计划更易于缓存和重用

六、注意事项

1. 确定性要求：只能对确定性操作进行折叠，非确定性操作必须保留
2. 精度考虑：浮点数运算可能存在精度问题，需要谨慎处理
3. 溢出检查：数值运算需要检查是否溢出，避免错误结果
4. 函数副作用：确保折叠的函数调用没有副作用

常量折叠虽然看似简单，但它是查询优化器的基础组件，为后续更复杂的优化创造了条件。