PostgreSQL SQL的性能调试方法3--查看执行计划_sql

概述PostgreSQL SQL的性能调试方法3-- 查看执行计划利用pgAdmin中的自带的查看执行计划工具。我们用的最多的就是这个工具，这个工具因为不需要其他什么配置或安装。这个工具也是PostgreSQL主打的调试工具。 1.下面简单介绍一下执行计划结果的读法 ①Explaining → Widths 　　=# EXPLAIN SELECT oid FRO

Postgresql sql的性能调试方法3-- 查看执行计划

利用pgadmin中的自带的查看执行计划工具。我们用的最多的就是这个工具，这个工具因为不需要其他什么配置或安装。

这个工具也是Postgresql主打的调试工具。

1.下面简单介绍一下执行计划结果的读法

①Explaining → WIDths 　

　=# EXPLAIN SELECT oID FROM pg_proc;
query PLAN
------------------------------------------
Seq Scan on pg_proc
(cost=0.00..87.47 rows=1747 wIDth=4)

查询结果的所有字段的总宽度。这个参数并不是关键指标。每个字段的宽度定义如下：
　text [ n 文字]：n ＋　４
　　varchar(n)：n+1
　　char(n)：n+1
boolean： 1
　 bigint ：8
　 integer： 4

②Explaining → Rows

预测的行数。与实际的行数可能有出入，经常vacuum或者analyze的话，这个值和实际值将更加接近。

③Explaining → Cost

　cost是比较重要的指标。例子中的cost=0.00..87.47有两个部分，启动时间（startup）=0.00 和总时间（total）=87.47。单位是毫秒。这个指标也只是预测值。

启动时间也有解释为找到符合条件的第一行所花的时间。

④Explaining → Explain Analyze

想知道实际的执行时候的执行计划的话，用这个命令。
=# EXPLAIN ANALYZE SELECT oID FROM pg_proc;
query PLAN
------------------------------------------
Seq Scan on pg_proc
(cost=0.00..87.47 rows=1747 wIDth=4)
(actual time=0.077..17.082 rows=1747 loops=1)
Total runtime: 20.125 ms

loops：循环的次数。

Total runtime:总的时间

⑤Explaining → 执行计划运算类型

Seq Scan：扫描表。无启动时间。

Index Scan：索引扫描。无启动时间。

Bitmap Index Scan：索引扫描。有启动时间。

Bitmap Heap Scan：索引扫描。有启动时间。

Subquery Scan：子查询。无启动时间。

TID Scan：ctID = …条件。无启动时间。

Function Scan：函数扫描。无启动时间。

nested Loop：循环结合。无启动时间。

Merge Join：合并结合。有启动时间。

Hash Join：哈希结合。有启动时间。

Sort：排序，ORDER BY *** 作。有启动时间。

Hash：哈希运算。有启动时间。

Result：函数扫描，和具体的表无关。无启动时间。

Unique：disTINCT，UNION *** 作。有启动时间。

limit：liMIT，OFFSET *** 作。有启动时间。

Aggregate：count,sum,avg,stddev集约函数。有启动时间。

Group：GROUP BY分组 *** 作。有启动时间。

Append：UNION *** 作。无启动时间。

Materialize：子查询。有启动时间。

Setop：INTERCECT，EXCEPT。有启动时间。

下面是一个hash，hash join例子：
=# EXPLAIN SELECT relname,nspname FROM pg_class JOIN
pg_namespace ON (pg_class.relnamespace=pg_namespace.oID);
query PLAN
------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=1.06..10.71 rows=186 wIDth=128)
Hash Cond: ("outer".relnamespace = "inner".oID)
-> Seq Scan on pg_class (cost=0.00..6.86 rows=186 wIDth=68)
-> Hash (cost=1.05..1.05 rows=5 wIDth=68)
-> Seq Scan on pg_namespace (cost=0.00..1.05 rows=5 wIDth=68)
两个表间 INNER JOIN和left OUTER JOIN 连接的时候，这个运算是很常用的。这个运算是先把外表中关联条件部分做一个哈希表，然后去和内部表关联。

下面是一个nested Loop例子：
=# SELECT * FROM pg_foo JOIN pg_namespace
ON (pg_foo.pronamespace=pg_namespace.oID);
query PLAN
----------------------------------------------------------------------
nested Loop (cost=1.05..39920.17 rows=5867 wIDth=68)
Join Filter: ("outer".pronamespace = "inner".oID)
-> Seq Scan on pg_foo (cost=0.00..13520.54 rows=234654 wIDth=68)
-> Materialize (cost=1.05..1.10 rows=5 wIDth=4)
-> Seq Scan on pg_namespace (cost=0.00..1.05 rows=5 wIDth=4)

两个表间 INNER JOIN和left OUTER JOIN 连接的时候，这个运算是很常用的。这个运算是扫描外表，然后去内部找所符合条件的记录。

下面是对表关联的3种结合运算的概念图。

哈希运算要做一张哈希表，如果外部的tb1的数据不是特别多的时候是比较快的。如果tb1相当大，这时候做一张可能话时候反而更多。

因为做的哈希表内存装不下，需要输出到硬盘，这样IO读取多了，速度就低下了。

合并查询对外部和内部表都要用两个表的关联字段各自做一张，并且还要排序。如果是已经拍好序的，速度是很快。这中运算有数据特大的时候

还有可能不如循环结合快。

因此我们有个别地方可能直接用系统默认的执行计划的话反而很慢。如果是那样的话，可以尝试强制改变执行计划。禁止使用hash结合或合并结合。

这个要具体问题具体分析。

2. 强制改变执行计划

有时候我们不想用系统默认的执行计划。这时候就需要自己强制控制执行计划。

禁止某种运算的sql语法： SET enable_运算类型 = off; //或者=false

开启某种运算的sql语法：SET enable_运算 = on; //或者=true

执行计划可以改变的运算方法如下：
– enable_bitmapscan
– enable_hashagg
– enable_hashjoin
– enable_indexscan
– enable_mergejoin
– enable_nestloop
– enable_seqscan
– enable_sort
– enable_tIDscan

如果我们只想改变当前要执行的 sql的执行计划，而不想影响其他的 sql的话。在设置 sql里面加一个关键字 session即可。

例子： set session enable_hashjoin=false //禁止使用哈希结合算法

通过查看执行计划，我们就能够找到sql中的哪部分比较慢，或者说花费时间多。然后重点分析哪部分的逻辑，比如减少循环查询，或者强制改变执行计划。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的PostgreSQL SQL的性能调试方法3--查看执行计划全部内容，希望文章能够帮你解决PostgreSQL SQL的性能调试方法3--查看执行计划所遇到的程序开发问题。

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