這兩天在SparkSQL Core看到一個優化規則：OptimizeMetadataOnlyQuery，它的意思是如果一個sql只涉及表的分區字段元信息查詢的話，執行過程將不會路由到TableScanExec的PhysicalPlan進行表掃描，而是通過分區元信息的字段和值構建LocalRelation，進而構造一個LocalTable，走LocalTableScanExec的PhysicalPlan。
這個規則的觸發要滿足下面幾個條件：
- sql中所有查詢的字段必須是分區字段
- 如果使用了聚合函數，必須滿足下面條件：
- 聚合表達式是分區字段，如（col等為tbl的分區字段，下同）：
SELECT col FROM tbl GROUP BY col. - 對分區字段使用的聚合函數帶Distinct，如：
SELECT count(DISTINCT col) FROM tbl GROUP BY col. - 對分區字段使用的聚合函數為Max，Min，First、Last函數，如：
SELECT Max(col) FROM tbl GROUP BY col.
- 聚合表達式是分區字段，如（col等為tbl的分區字段，下同）：
如果滿足上面的條件，將會對邏輯計劃進行優化，調用replaceTableScanWithPartitionMetadata，做的事情包括：
1. 把CatalogTable中的分區字段取出來；
2. 把CatalogTable中的分區值取出來；
3. 構建LocalRelation(partAttrs, partitionData)
簡單來說，就是把分區字段及其值取出來，構造一個本地表，這樣在執行時就不需要去掃描真正的表了。
如果要禁用該優化，需要設置參數spark.sql.optimizer.metadataOnly=false，spark里面默認是true。
