Processor：物理计划得到的结果，存放了语句所需要执行的算子的相关信息，需要执行什么算子，分布式中算子需要发送到哪个节点中执行等。

Stream：存放在 Processor 的信息，标注了 Processor 中的算子的执行顺序以及执行节点的信息。

select max(height),class from heights join students on heights.id=students.id group by class having class in(1,2) order by max(height) desc limit 2;

以上述 PlanNode 为例，其最下层为两个 scanNode，分别是对 heights 和 students 的一个全表扫描，其结果会返回给上层的 joinNode，joinNode 会将两张表作 join 生成一张虚拟表，里面有两张表中的所有列。

其上层的 renderNode 会对这张虚拟表进行查询，筛选出 height 列和 class 列，groupNode 会对 class 列进行 group 处理，并对 class 作 max 聚合。然后， sortNode 对 groupNode 处理过的 max 聚合结果进行排序，limitNode 对结果作相应的操作。最后，最上层的 renderNode 对结果进行查询，筛选出 max(height) 列和 class 列。以上即为该 PlanNode 的详细信息。

接着会通过 createPlanForNode 函数对 PlanNode 进行解析生成物理计划。该函数是一个递归函数，会通过 PlanNode 的类型来构建相应的物理计划。

以上述查询语句为例，该 PlanNode 会层层递归先执行 scanNode 的构建函数 createTableReaders；接着，通过 initTableReaderSpec 新建 tablereader 的 spec；随后，通过逻辑计划传下来的 plannode 得到算子的 filter 和 limit；然后，通过 MakeExpression() 构造物理计划的 filter 并将 filter 和 limit 传入 post 中。

最后，通过 planCtx 的 isLocal 判断是否是分布式读取计划。

在构建完 left scanNode 和 right scanNode 的计划后得到 rightPlan 和 leftPlan， leftPlan 和 rightPlan 执行 MergePlans() 合并左右计划，将左右计划的 processor 和 stream 等信息合并。

之后判断是否为分布式执行的步骤与上面的判断方法类似。最后再判断 leftMergeOrd.Columns 是否等于 nil。

执行 AddjoinStage() 将 joinProcessor 添加到指定的节点上去并将左右 output 连接到这些 Processor 中，joinNode 也就处理完毕了，基本流程如下图。依次处理 renderNode,  groupNode, sortNode 等，将相应算子信息添加到物理计划中。