PostgreSQL Explain详解

一、背景介绍

PostgreSQL是一款开源关系型数据库，拥有成熟的体系结构和强大的扩展性，也因此成为了许多企业所选用的数据库。其完善的查询计划优化器支持了多种查询方式，并能对查询计划进行分析和优化。其中，pg_stat_statements、pgstattuple和pg_total_relation_size等工具能够比较清晰地展示出查询的性能问题所在。在这些工具中，PostgreSQL Explain是一款非常重要的工具，能够对SQL查询语句进行解析，从而帮助开发人员快速定位查询优化的问题。

二、PostgreSQL Explain工具的使用方法

PostgreSQL Explain工具能够解析SQL查询语句并将其转换为查询计划，从而可以通过查询计划分析工具，对查询进行深入分析和优化。具体使用方法如下：

1. 通过关键字EXPLAIN获取查询计划

EXPLAIN SELECT * FROM my_table;

使用关键字EXPLAIN + 查询语句即可获取查询计划。查询计划将返回一张表格，显示查询的每一步操作以及各个操作的代价估算。

2. EXPLAIN ANALYZE获取更加精细的代价估算

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM my_table;

EXPLAIN ANALYZE命令是EXPLAIN命令的扩展，不仅可以获取查询计划，还可以执行查询，并计算出每个查询步骤的实际执行时间和所占比例。这对于查询的性能分析和优化非常有帮助。

3. EXPLAIN SELECT获取执行计划的文本输出

EXPLAIN (FORMAT TEXT) SELECT * FROM my_table;

在默认情况下，EXPLAIN命令将返回一张表格，这样在查询计划较为复杂的时候就不易于分析和理解。因此，我们通过使用FORMAT TEXT命令，在查询计划的输出结果中输出更加易于阅读的文本格式。

4. 使用JSON格式

EXPLAIN (FORMAT JSON) SELECT * FROM my_table;

除了文本格式，还支持JSON格式，这种格式适合使用程序进行处理和分析。

三、查询计划分析方法

查询计划分析是优化查询性能的关键。它可以通过分析查询计划以及代价估算来减少查询查询执行时间。下面，我们将介绍一些主要的查询计划分析方法。

1. 执行计划的树形结构

通过分析树形结构，我们可以对查询方案进行更详细的分析，从而比较容易发现查询的优化瓶颈所在。

QUERY PLAN
--------------------------------------------------
 Seq Scan on my_table (cost=0.00..1.00 rows=1 width=8)
 Total runtime: 0.151 ms
(2 rows)

Seq Scan是一个基本的查询操作，即全表扫描。根据查询计划的输出结果，我们可以看到查询所需要的执行时间为0.151毫秒，可以确定这是一个非常理想的操作，花费时间非常少。

2. 执行计划的代价估算

代价估算是指在对查询计划进行建模时，使用一种标准方式对每个操作的耗时和资源消耗进行估算，根据各个操作的耗时和资源消耗以及操作顺序，计算整个查询过程的总代价，从而来评估查询计划的优劣。

QUERY PLAN
--------------------------------------------------
 Hash Join (cost=32.16..72.26 rows=1000 width=16)
 Hash Cond: (my_table.id = my_other_table.id)
 - Seq Scan on my_table (cost=0.00..20.00 rows=1000 width=8)
 - Hash (cost=20.00..20.00 rows=1000 width=8)
 - Seq Scan on my_other_table (cost=0.00..20.00 rows=1000 width=8)
 Total runtime: 0.266 ms
(5 rows)

以上是一个JOIN查询的计划输出结果，其中cost表示查询的代价估算，值越小代价就越小。

3. 使用索引加速查询

索引是一种常用的优化查询性能的技术，可以加速查询的速度。在查询计划中，如果发现一个操作使用了索引，那么就可以确定该操作的速度优于正常操作。

QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------
 Hash Join (cost=36214.97..47128.87 rows=99663 width=20)
 Hash Cond: (my_table.id = my_other_table.id)
 - Bitmap Heap Scan on my_table(cost=232.98..15600.72 rows=99663 width=8)
 - Bitmap Index Scan on my_table_pkey(cost=0.00..229.05 rows=99663 width=0)
 - Hash(15.65ms)
 - Bitmap Heap Scan on my_other_table(cost=21275.05..33411.33 rows=999942 width=12)
 - Bitmap Index Scan on my_other_table_pkey(cost=0.00..21043.82 rows=999942 width=0)
 Total runtime: 782.227 ms
(13 rows)

在查询执行计划输出结果中，我们可以看到Bitmap Heap Scan和Bitmap Index Scan操作，这两种操作都是与索引有关的。其中，Bitmap Heap Scan是使用索引对数据进行查找，Bitmap Index Scan是使用位图索引查找并选取结果。

4. 使用EXPLAIN ANALYZE等工具进行分析

为了更加深入地分析查询优化问题，我们可以使用EXPLAIN ANALYZE等工具进行分析，这种方法可以对SQL查询语句进行详细的性能分析，计算出每个查询步骤的实际执行时间和所占比例。

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;
 Index Scan using my_table_pkey on my_table(cost=0.29..8.31 rows=1 width=8) (actual time=0.024..0.024 rows=1 loops=1)
 Index Cond: (id = 1)
 Total runtime: 0.096 ms
(3 rows)

通过对输出结果的分析，我们可以得出以下结论：这个查询在执行过程中使用了索引进行查找操作，actual time=0.024说明该操作耗时非常短，因此是一个非常理想的操作。

四、结论

PostgreSQL Explain是一个非常重要的工具，能够对SQL查询语句进行解析，从而帮助开发人员快速定位查询优化的问题。在查询计划分析过程中，我们需要对树形结构、代价估算、使用索引和使用工具进行详细分析。只有通过以上方法，才能对查询的性能问题进行有效的分析和解决，从而提高相应的性能。

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