PostgreSQL Explain詳解

一、背景介紹

PostgreSQL是一款開源關係型數據庫，擁有成熟的體系結構和強大的擴展性，也因此成為了許多企業所選用的數據庫。其完善的查詢計劃優化器支持了多種查詢方式，並能對查詢計划進行分析和優化。其中，pg_stat_statements、pgstattuple和pg_total_relation_size等工具能夠比較清晰地展示出查詢的性能問題所在。在這些工具中，PostgreSQL Explain是一款非常重要的工具，能夠對SQL查詢語句進行解析，從而幫助開發人員快速定位查詢優化的問題。

二、PostgreSQL Explain工具的使用方法

PostgreSQL Explain工具能夠解析SQL查詢語句並將其轉換為查詢計劃，從而可以通過查詢計劃分析工具，對查詢進行深入分析和優化。具體使用方法如下：

1. 通過關鍵字EXPLAIN獲取查詢計劃

EXPLAIN SELECT * FROM my_table;

使用關鍵字EXPLAIN + 查詢語句即可獲取查詢計劃。查詢計劃將返回一張表格，顯示查詢的每一步操作以及各個操作的代價估算。

2. EXPLAIN ANALYZE獲取更加精細的代價估算

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM my_table;

EXPLAIN ANALYZE命令是EXPLAIN命令的擴展，不僅可以獲取查詢計劃，還可以執行查詢，並計算出每個查詢步驟的實際執行時間和所佔比例。這對於查詢的性能分析和優化非常有幫助。

3. EXPLAIN SELECT獲取執行計劃的文本輸出

EXPLAIN (FORMAT TEXT) SELECT * FROM my_table;

在默認情況下，EXPLAIN命令將返回一張表格，這樣在查詢計劃較為複雜的時候就不易於分析和理解。因此，我們通過使用FORMAT TEXT命令，在查詢計劃的輸出結果中輸出更加易於閱讀的文本格式。

4. 使用JSON格式

EXPLAIN (FORMAT JSON) SELECT * FROM my_table;

除了文本格式，還支持JSON格式，這種格式適合使用程序進行處理和分析。

三、查詢計劃分析方法

查詢計劃分析是優化查詢性能的關鍵。它可以通過分析查詢計劃以及代價估算來減少查詢查詢執行時間。下面，我們將介紹一些主要的查詢計劃分析方法。

1. 執行計劃的樹形結構

通過分析樹形結構，我們可以對查詢方案進行更詳細的分析，從而比較容易發現查詢的優化瓶頸所在。

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是一個基本的查詢操作，即全表掃描。根據查詢計劃的輸出結果，我們可以看到查詢所需要的執行時間為0.151毫秒，可以確定這是一個非常理想的操作，花費時間非常少。

2. 執行計劃的代價估算

代價估算是指在對查詢計划進行建模時，使用一種標準方式對每個操作的耗時和資源消耗進行估算，根據各個操作的耗時和資源消耗以及操作順序，計算整個查詢過程的總代價，從而來評估查詢計劃的優劣。

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)

以上是一個JOIN查詢的計劃輸出結果，其中cost表示查詢的代價估算，值越小代價就越小。

3. 使用索引加速查詢

索引是一種常用的優化查詢性能的技術，可以加速查詢的速度。在查詢計劃中，如果發現一個操作使用了索引，那麼就可以確定該操作的速度優於正常操作。

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)

在查詢執行計劃輸出結果中，我們可以看到Bitmap Heap Scan和Bitmap Index Scan操作，這兩種操作都是與索引有關的。其中，Bitmap Heap Scan是使用索引對數據進行查找，Bitmap Index Scan是使用位圖索引查找並選取結果。

4. 使用EXPLAIN ANALYZE等工具進行分析

為了更加深入地分析查詢優化問題，我們可以使用EXPLAIN ANALYZE等工具進行分析，這種方法可以對SQL查詢語句進行詳細的性能分析，計算出每個查詢步驟的實際執行時間和所佔比例。

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)

通過對輸出結果的分析，我們可以得出以下結論：這個查詢在執行過程中使用了索引進行查找操作，actual time=0.024說明該操作耗時非常短，因此是一個非常理想的操作。

四、結論

PostgreSQL Explain是一個非常重要的工具，能夠對SQL查詢語句進行解析，從而幫助開發人員快速定位查詢優化的問題。在查詢計劃分析過程中，我們需要對樹形結構、代價估算、使用索引和使用工具進行詳細分析。只有通過以上方法，才能對查詢的性能問題進行有效的分析和解決，從而提高相應的性能。