Postgresql中的执行计划
EXPLAN
预生成执行计划
EXPLAN sql
真实执行计划
explan analyze sql
explan(analyze on, timing on,verbose on,buffers on,costs on) sql
语法
EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement EXPLAIN [ ANALYZE ] [ VERBOSE ] statemen
选项:
- analyze:执行语句并显示真正的运行时间和其他统计信息,会真正的执行sql语句
- verbose:显示额外的信息,尤其是计划树中每个节点的字段列表,schema识别表和函数名称。总是打印统计数据中每个触发器的名字
- costs:包括每个计划节点的启动成本预估和总成本的消耗,也包括行数和行宽度的预估
- buffers:使用信息,特别包括共享块命中、读、脏和写的次数。本地块命中、读、脏和写,临时块读和写的次数。
- timing:在输出中包含实际启动时间和每个节点花费的时间,重复读系统块在某些系统上会显著的减缓查询的速度,只在analyze也启用的时候使用
- format:声明输出格式,可以为text、xml、JSON或YAML,默认text
EXPLAN输出
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cost:第一个数字表示启动的成本,也就是返回第一行需要多少cost值,第二个数字表示返回所有数据的cost。默认cost值如下:
顺序扫描一个数据块,cost值定位1,参数为sql_page_cost
随机扫描一个数据块,cost值定为4,参数为random_page_cost
处理一个数据行的cpu,cost为0.01,参数为cpu_tuple_cost
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rows:表示会返回多少行
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width:表示每行平均宽度为多少字节
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buffers
shared hit:表示在共享内存中直接读到XXX个块
read:表示从磁盘读了XXX块
written:写磁盘XXX块
执行计划的含义
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Seq Scan:全表扫描
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Index Scan:索引扫描
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Bitmap Heap Scan:位图扫描
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Filter:条件过滤
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nestloop Join:嵌套循环连接,是在两个表做连接时,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大,要把返回结果集较小的表作为外表,而且在内表的连接字段上要有索引,否则会很慢。
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Hash Join:使用两个表中较小的表,并利用连接键在内存中建立散列表,然后扫描较大的表并探测散列表,找出与散列表匹配的行。适用于较小的表可以完全放入内存中的情况。
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Merge Join:如果源数据上有索引,或者结果已经被排序。在执行排序合并连接时就不需要排序了。
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