PostgreSQL查看sql的执行计划

devtools/2024/9/23 4:30:50/

PostgreSQL查看sql的执行计划

基础信息
OS版本:Red Hat Enterprise Linux Server release 7.9 (Maipo)
DB版本:16.2
pg软件目录:/home/pg16/soft
pg数据目录:/home/pg16/data
端口:5777

在PostgreSQL中,查看SQL查询的执行计划是性能调优和问题诊断的重要步骤。PostgreSQL提供了一个叫做EXPLAIN的命令,可以让你查看查询的执行计划。通过EXPLAIN命令,你可以看到查询将如何执行,包括访问表的方法和使用的索引,预计的执行成本等。

使用EXPLAIN命令

EXPLAIN命令有几种变体,你可以根据需要选择使用。

  1. 基本形式

    这会展示查询的执行计划,但不会执行查询:

    EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE condition;
    
  2. 带有分析

    这会展示执行计划并实际执行查询,提供实际执行时间等详细信息:

    EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM your_table WHERE condition;
    
  3. 可视化格式

    这个选项将结果格式化为更易读的文本树状结构(在PostgreSQL 13及以上版本中可用):

    EXPLAIN (FORMAT JSON) SELECT * FROM your_table WHERE condition;
    

    或者:

    EXPLAIN (FORMAT YAML) SELECT * FROM your_table WHERE condition;
    
  4. 其他有用参数

    • BUFFERS: 显示缓冲区使用情况。
    • VERBOSE: 提供更详细的信息。
    • COSTS: 显示执行成本(默认启用)。
    • TIMING: 显示每个操作消耗的时间(EXPLAIN ANALYZE中默认启用)。

    示例:

    EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM your_table WHERE condition;
    

输出解释

EXPLAINEXPLAIN ANALYZE 的输出通常包含以下信息:

  • Node Type: 表示执行计划的每个节点的类型,如Seq Scan(顺序扫描)、Index Scan(索引扫描)等。
  • Cost: 预估的开始和结束成本,单位是cost,主要用来比较不同的查询计划。
  • Rows: 预估返回的行数。
  • Width: 每行的预估字节宽度。
  • Actual Time: 实际执行的时间(仅在EXPLAIN ANALYZE中出现)。
  • Loops: 循环次数(仅在EXPLAIN ANALYZE中出现)。

使用注意事项

  • 测试环境: EXPLAIN ANALYZE会实际执行查询,因此应在测试环境或在不影响生产的情况下使用。
  • 缓存影响: 多次执行同一查询可能会因为数据缓存导致不准确的分析结果。在分析前重启数据库或清除缓存可能会有所帮助。
  • 复合查询: 对复杂查询或涉及多个表的查询,通常需要更详细的执行计划分析,查看各个步骤的执行成本和时间。
示例 1:基本形式

查询:

postgres=# SELECT * FROM t2 WHERE id = '99';id |  name   
----+---------99 | haha_99
(1 row)

执行计划:

postgres=# EXPLAIN SELECT * FROM t2 WHERE id = '99';QUERY PLAN                            
------------------------------------------------------------------Index Scan using idx_t2 on t2  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=12)Index Cond: (id = 99)
(2 rows)

经过格式化的执行计划

postgres=# EXPLAIN (FORMAT YAML) SELECT * FROM t2 WHERE id = '99';QUERY PLAN           
-------------------------------- Plan:                      +Node Type: "Index Scan"  +Parallel Aware: false    +Async Capable: false     +Scan Direction: "Forward"+Index Name: "idx_t2"     +Relation Name: "t2"      +Alias: "t2"              +Startup Cost: 0.28       +Total Cost: 8.29         +Plan Rows: 1             +Plan Width: 12           +Index Cond: "(id = 99)"
(1 row)postgres=# 
示例 2:带有分析信息

查询:

postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM t2 WHERE id = '99';QUERY PLAN                                                 
------------------------------------------------------------------------------------------------------------Index Scan using idx_t2 on t2  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=12) (actual time=0.014..0.015 rows=1 loops=1)Index Cond: (id = 99)Planning Time: 0.063 msExecution Time: 0.029 ms
(4 rows)

通过分析这些信息,你可以更加了解查询的性能瓶颈,并做出相应的优化建议,例如添加索引、更改查询结构等。

谨记:心存敬畏,行有所止。


http://www.ppmy.cn/devtools/42107.html

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