执行引擎位于优化器和存储引擎之间，负责将数据从存储引擎读取出来，根据计划将数据处理加工返回给客户端。执行器接收到的指令就是优化器应对SQL查询而翻译出来的关系代数运算符所组成的执行树，如下图所示：

图中每一个方块代表一个具体关系运算代数符，我们称之为算子，每个算子有统一的接口，从下层的一个或者多个算子获得输入，然后将运算结果返回给上层算子。整个查询执行过程主要是两个流，驱动流和数据流。

• 向上的流代表数据流，是指下层算子将数据返回给上层算子的过程，这是一个从下至上、从叶节点到跟节点的过程。在openGauss中，所有的叶子节点都是表数据扫描算子，这些节点是所有计算的数据源头。数据从叶子节点，通过逐层计算，然后从根节点返回给用户。

• 向下的流代表控制流，是指上层算子驱动下层算子执行的过程，这是一个从上至下、由根节点到叶节点的过程。从代码层面来看，即上层算子会根据需要调用下层算子的函数接口，去获取下层算子的输入。驱动流是从根节点逐层传递到叶子节点。

执行器的整体目标就是在每一个由优化器构建出来的执行树上，通过控制流驱动数据流在执行树上高效的流动，其流动的速度决定了执行器的处理效率。

算子分类

关系数据库本身是对关系集合Relation的运算操作，执行引擎作为运算的控制逻辑主体也是围绕着关系运算来实现的，在传统数据库实现理论中，算子的分类可以分成以下几类：

扫描算子（Scan Plan Node）

扫描节点负责从底层数据来源抽取数据，数据来源可能是来自文件系统，也可能来自网络（分布式查询）。一般而言扫描节点都位于执行树的叶子节点，作为执行树PlanTree的数据输入来源。

关键特征：输入数据、叶子节点、表达式过滤

控制算子（Control Plan Node）

控制算子一般不映射代数运算符，通常是为了执行器完成一些特殊的流程引入的算子。

关键特征：用于控制数据流程

物化算子（Materialize Plan Node）

物化算子一般指算法要求，在做算子逻辑处理的时候，要求把下层的数据进行缓存处理，因为对于下层算子返回的数据量不可提前预知，因此需要在算法上考虑数据无法全部放置到内存的情况。
关键特征：需要扫描所有数据之后才返回

连接算子（Join Plan Node）

这类算子是为了应对数据库中最常见的关联操作。

关键特征：多个输入。

按照实现方式有3种关联算子。

按照连接类型有6种关联算子。

下面重点分析Seqscan算子的代码流程。

Seqscan 算子

ExecInitSeqScan

ExecInitSeqScan函数初始化SeqScan状态节点，负责节点状态结构构造。

InitSeqNextMtd函数设定获取元组的函数为SeqNext。

ExecSeqScan

ExecutePlan函数循环调用ExecProcNode获取元组。

ExecProcNode函数根据nodeTag执行g_execProcFuncTable对应的函数。

ExecSeqScanWrap->ExecSeqScan->ExecScan->ExecScanFetch，ExecScanFetch函数回调SeqNext获取元组。

ExecEndSeqScan

ExecEndSeqScan完成清理工作。