数据库执行计划是查询优化器在执行 SQL 查询时生成的一个描述查询执行方式的详细信息的数据结构。它包含了查询所涉及的表、索引、操作符、执行顺序等等信息，可以帮助开发者更好地理解 SQL 查询的执行方式，以便进行性能优化。下面是一个简单的 golang 实现：
type ExecutionPlan struct {
SelectFields []string
Table string
Index string
Filter *FilterExpression
SortOrder []string
}
type FilterExpression struct {
Op string
LeftValue interface{}
RightValue interface{}
Children []*FilterExpression
}
func (f *FilterExpression) AddChild(child *FilterExpression) {
f.Children = append(f.Children, child)
}
上面的代码定义了两个结构体：ExecutionPlan 和 FilterExpression。ExecutionPlan 描述了查询执行计划，包括查询所需的字段、表名、索引、过滤条件和排序方式。其中，FilterExpression 定义了过滤条件，支持逻辑运算符和比较运算符，并且可以嵌套子表达式。
当生成执行计划时，需要遍历 SQL 查询语句中的各个组成部分，例如 SELECT 子句、FROM 子句、WHERE 子句、ORDER BY 子句等等，并将这些信息填充到 ExecutionPlan 结构体中。对于 WHERE 子句中的复杂表达式，可以使用递归方法构建 FilterExpression 对象。
func buildExecutionPlan(sql string) (*ExecutionPlan, error) {
// 解析 SQL 查询语句，获取查询所需的信息
// ...
// 构建执行计划
plan := &ExecutionPlan{
SelectFields: selectFields,
Table: tableName,
Index: indexName,
SortOrder: sortOrder,
}
if filter != "" {
expr, err := parseFilterExpression(filter)
if err != nil {
return nil, err
}
plan.Filter = expr
}
return plan, nil
}
func parseFilterExpression(expr string) (*FilterExpression, error) {
// 解析表达式，构建 FilterExpression 对象
// ...
}
在实际应用中，生成执行计划的方法需要根据具体数据库的实现进行调整。例如，在关系型数据库中，可能需要考虑索引选择、连接类型、子查询等更复杂的情况。但基本的思路是类似的，即从 SQL 查询语句中提取必要的信息，并构建一个能够描述查询执行方式的数据结构。
