TopN 和 Limit 下推

    和谓词下推类似，TopN（及 Limit，下同）下推将查询计划树中的 TopN 计算尽可能下推到距离数据源最近的地方，以尽早完成数据的过滤，进而显著地减少数据传输或计算的开销。

    如果要关闭这个规则，可参照中的关闭方法。

    2. | id                         | estRows  | task      | access object | operator info                  |
    3. +----------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
    4. | TopN_7                     | 10.00    | root      |               | test.t.a, offset:0, count:10   |
    5. | └─TableReader_15           | 10.00    | root      |               | data:TopN_14                   |
    6. |   └─TopN_14                | 10.00    | cop[tikv] |               | test.t.a, offset:0, count:10   |
    7. |     └─TableFullScan_13     | 10000.00 | cop[tikv] | table:t       | keep order:false, stats:pseudo |
    8. +----------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------+
    9. 4 rows in set (0.00 sec)

    在该查询中，将 TopN 算子节点下推到 TiKV 上对数据进行过滤，每个 Coprocessor 只向 TiDB 传输 10 条记录。在 TiDB 将数据整合后，再进行最终的过滤。

    1. +----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
    2. | id                               | estRows  | task      | access object | operator info                                   |
    3. | TopN_12                          | 10.00    | root      |               | test.t.a, offset:0, count:10                    |
    4. | └─HashJoin_17                    | 12.50    | root      |               | left outer join, equal:[eq(test.t.a, test.s.a)] |
    5. |   ├─TopN_18(Build)               | 10.00    | root      |               | test.t.a, offset:0, count:10                    |
    6. |   │ └─TableReader_26             | 10.00    | root      |               | data:TopN_25                                    |
    8. |   │     └─TableFullScan_24       | 10000.00 | cop[tikv] | table:t       | keep order:false, stats:pseudo                  |
    9. |   └─TableReader_30(Probe)        | 10000.00 | root      |               | data:TableFullScan_29                           |
    10. |     └─TableFullScan_29           | 10000.00 | cop[tikv] | table:s       | keep order:false, stats:pseudo                  |
    11. +----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
    12. 8 rows in set (0.01 sec)

    在该查询中，TopN 算子的排序规则仅依赖于外表 t 中的列，可以将 TopN 下推到 Join 之前进行一次计算，以减少 Join 时的计算开销。除此之外，TiDB 同样将 TopN 下推到了存储层中。

    1. +-------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+
    2. | id                            | estRows  | task      | access object | operator info                              |
    3. +-------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+
    4. | TopN_12                       | 10.00    | root      |               | test.t.id, offset:0, count:10              |
    5. | └─HashJoin_16                 | 12500.00 | root      |               | inner join, equal:[eq(test.t.a, test.s.a)] |
    6. |   ├─TableReader_21(Build)     | 10000.00 | root      |               | data:TableFullScan_20                      |
    7. |   └─TableReader_19(Probe)     | 10000.00 | root      |               | data:TableFullScan_18                      |
    8. |     └─TableFullScan_18        | 10000.00 | cop[tikv] | table:t       | keep order:false, stats:pseudo             |
    9. +-------------------------------+----------+-----------+---------------+--------------------------------------------+

    同理，TopN 无法下推到 Outer Join 的内表上。在 TopN 的排序规则涉及多张表上的列时，也无法下推，如 t.a+s.a。只有当 TopN 的排序规则仅依赖于外表上的列时，才可以下推。

    1. +----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
    2. | id                               | estRows  | task      | access object | operator info                                   |
    3. +----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+
    4. | TopN_12                          | 10.00    | root      |               | test.t.id, offset:0, count:10                   |
    5. | └─HashJoin_17                    | 12.50    | root      |               | left outer join, equal:[eq(test.t.a, test.s.a)] |
    6. |   ├─Limit_21(Build)              | 10.00    | root      |               | offset:0, count:10                              |
    7. |   │ └─TableReader_31             | 10.00    | root      |               | data:Limit_30                                   |
    8. |   │   └─Limit_30                 | 10.00    | cop[tikv] |               | offset:0, count:10                              |
    9. |   │     └─TableFullScan_29       | 10.00    | cop[tikv] | table:t       | keep order:true, stats:pseudo                   |
    10. |   └─TableReader_35(Probe)        | 10000.00 | root      |               | data:TableFullScan_34                           |
    11. |     └─TableFullScan_34           | 10000.00 | cop[tikv] | table:s       | keep order:false, stats:pseudo                  |
    12. +----------------------------------+----------+-----------+---------------+-------------------------------------------------+

    在上面的查询中，TopN 首先推到了外表 t 上。然后因为它要对 t.id 进行排序，而 是表 t 的主键，可以直接按顺序读出 (keep order:true)，从而省略了 TopN 中的排序，将其简化为 Limit。