从内存使用特征角度将算子分成两大类：

• 内存敏感算子（Memory Intensive Operator）：内存需求量相对较大，例如，Hash Join。
• 内存非敏感算子（Memory Non-intensive Operator）：内存需求量很小，例如，Scan。

work_mem是PG参数，配置内存敏感型算子期望内存，因为复杂查询算子可能会有多个，整个查询的内存可能会失控，所以，GP默认不再使用该参数，未来可能会被废弃，取而代之的是statement_mem。在GP重set work_mem会收到以下WARNING信息：

WARNING: "work_mem": setting is deprecated, and may be removed in a future release.

GP使用该参数规划整个查询期望内存，根据特定算法再分派每个算子内存。当statement_mem > 0时，work_mem的功能被覆盖，否则，和PG一样，使用work_mem配置算子期望内存。参阅源码以下函数：

snippet.c

int64 ResourceManagerGetQueryMemoryLimit(PlannedStmt* stmt);

使用statement_mem规划算子内存，需要先确定查询计划（查询计划树），而生成查询计划树，需要使用算子内存期望值，但是，work_mem已经不再使用，因此，GP又引入了新的参数planner_work_mem，该参数仅在生成查询计划时使用。

当查询计划和query_mem确定后，GP根据特定算法推算算子内存。推算算法有两种，由参数gp_resqueue_memory_policy（对应资源队列资源管理方式）或者gp_resgroup_memory_policy（对应资源组资源管理方式）指定。

• auto：算法最简单，在整个查询树上，
  • 内存非敏感型算子分配固定大小内存（gp_resqueue_memory_policy_auto_fixed_mem或gp_resgroup_memory_policy_auto_fixed_mem），默认100KB。
  • 剩余内存被所有内存敏感算子均分。

对应的代码为：

snippet.c

void PolicyAutoAssignOperatorMemoryKB(PlannedStmt *stmt, uint64 memAvailableBytes);

内存敏感算子内存计算公式： $$ \frac {queryMemKB - numNonMemIntensiveOperators * nonMemIntenseOpMemKB} {numMemIntensiveOperators} $$

• eager_free：相对更优的算法。考虑到因为不是所有内存敏感算子同时活动，因此，将查询树上的算子进行分组（算子组），在一个算子组内，算子内存分派方法同auto。对应的代码为：

snippet.c

void PolicyEagerFreeAssignOperatorMemoryKB(PlannedStmt *stmt, uint64 memAvailableBytes);

默认使用eager_free算法。

参考PolicyEagerFreeAssignOperatorMemoryKB函数，以下注释解释了算法过程：

snippet.c

void
PolicyEagerFreeAssignOperatorMemoryKB(PlannedStmt *stmt, uint64 memAvailableBytes)
{
	// 算子分组，同时统计内存敏感算子和非敏感算子个数。
	PolicyEagerFreePrelimWalker((Node *) stmt->planTree, &ctx);
 
	……
 
	// 算子组的内存不得小于所有内存非敏感算子的内存配额，
	// 即，内存敏感算子需要有内存可分配。
	const uint64 nonMemIntenseOpMemKB = (uint64)(*gp_resmanager_memory_policy_auto_fixed_mem);
	if (ctx.groupTree->groupMemKB < ctx.groupTree->numNonMemIntenseOps * nonMemIntenseOpMemKB)
	{
		ereport(……);
	}
 
	// 为内存非敏感算子设置内存配额，计算内存敏感算子内存配额。
	PolicyEagerFreeAssignWalker((Node *) stmt->planTree, &ctx);
	……
}

注意，内存的规划是在Coordinator节点上做的，并记录到算子数据结构上，分布式计划执行时，segment上的算子内存配额是随计划下发机制一同下发到segment节点的。

判断是否为Plan类型的计划节点，枚举值在T_Plan_Start与T_Plan_End之间的"Plan"类型算子，这类算子是实际执行运算的算子，例如，HashJojn，Scan、Append（对应Union All）等。

判断算子是否为内存敏感性算子。内存敏感性算子特征是：是内存需求量较大的"Plan"类型算子，包括：

• Material（物化算子）
• Sort
• ShareInputScan（Shared Scan）
• Hash
• BitmapIndexScan
• WindowAgg
• TableFunctionScan
• FunctionScan
• 符合IsAggMemoryIntensive条件的聚集算子，包括：
  • Hash聚集
  • DQA（Distinct-Qualified Aggregates，去重限定的聚集）聚集
  • 排序聚集
• 符合IsResultMemoryIntensive条件的结果算子，包括：
  • 带表达式的Result算子

是否为阻塞算子。所谓“阻塞算子”是指，当该算子没有完成时，数据流不会继续向上一级算子传递，例如Sort算子是阻塞算子，只有Sort完成所有数据排序才能向上一级算子传递结果。阻塞算子包括：

• BitmapIndexScan
• Hash
• Sort
• 符合IsMaterialBlockingOperator条件的Material算子，包括：
  • cdb_strict属性为true的物化算子
• 符合IsAggBlockingOperator条件的Aggr算子，包括：
  • Scalar Agg（标量聚集）
  • streaming on时的第二阶段Hash聚集
  • streaming off时的第一和第二阶段Hash聚集

判断给定的计划节点是否是一个算子组的根节点（根算子）。需要同时满足三个条件：

• 是Plan类型的计划节点
• 是阻塞算子
• 不需要rescan（没有外部参数）