| Postgresqlsql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 FROMpg_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 |
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| 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。 |
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| 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。 |
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| 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 |
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| ⑤Explaining → 执行计划运算类型 |
| Seq Scan：扫描表。无启动时间。 |
| IndexScan：索引扫描。无启动时间。 |
| Bitmap IndexScan：索引扫描。有启动时间。 |
| Bitmap HeapScan：索引扫描。有启动时间。 |
| SubqueryScan：子查询。无启动时间。 |
| TidScan：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。 |
| MergeJoin：合并结合。有启动时间。 |
| HashJoin：哈希结合。有启动时间。 |
| Sort：排序，ORDER BY操作。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操作。有启动时间。 |
| Limit：LIMIT，OFFSET操作。有启动时间。 |
| Aggregate：count,sum,avg,stddev集约函数。有启动时间。 |
| Group：GROUPBY分组操作。有启动时间。 |
| Append：UNION操作。无启动时间。 |
| Materialize：子查询。有启动时间。 |
| SetOp：INTERCECT，EXCEPT。有启动时间。
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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
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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 OUTERJOIN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 OUTERJOIN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。 |
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| 下面是对表关联的3种结合运算的概念图。  sql
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| 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。 |
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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：SETenable_运算类型=off;//或者=false |
| 开启某种运算的sql语法：SETenable_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： setsessionenable_hashjoin=false//禁止使用哈希结合算法 |
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| 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。 |
