如何通过 `EXPLAIN ANALYZE` 诊断 `SQL` 语句的`执行`路径和`成本`？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

使用 EXPLAIN ANALYZE 诊断 SQL 性能

大家好，今天我们来深入探讨如何利用 EXPLAIN ANALYZE 命令来诊断 SQL 语句的执行路径和成本，从而优化数据库性能。EXPLAIN ANALYZE 是一个强大的工具，它不仅能告诉我们查询优化器计划如何执行 SQL 语句，还能实际执行该语句并提供每个步骤的实际执行时间、行数等统计信息。这使得我们可以准确地识别性能瓶颈，并采取相应的优化措施。

1. `EXPLAIN` 基础回顾

在深入 EXPLAIN ANALYZE 之前，我们先简单回顾一下 EXPLAIN 命令的基础知识。EXPLAIN 命令用于显示查询优化器为给定 SQL 语句生成的执行计划。它告诉我们数据库将如何访问表、使用索引、连接数据等。

例如，我们有两张表 customers 和 orders，分别存储客户信息和订单信息。

CREATE TABLE customers (
    customer_id SERIAL PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id SERIAL PRIMARY KEY,
    customer_id INTEGER REFERENCES customers(customer_id),
    order_date DATE,
    total_amount DECIMAL(10, 2)
);

-- 插入一些示例数据（略）

现在，我们执行一个简单的查询，查找所有客户的姓名和他们的订单总金额：

SELECT c.first_name, c.last_name, SUM(o.total_amount) AS total_order_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name;

使用 EXPLAIN 命令查看执行计划：

EXPLAIN
SELECT c.first_name, c.last_name, SUM(o.total_amount) AS total_order_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name;

EXPLAIN 的输出会类似如下（具体输出取决于数据库系统和数据量）：

QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
GroupAggregate  (cost=17.88..20.38 rows=50 width=84)
  Group Key: c.customer_id, c.first_name, c.last_name
  ->  Nested Loop  (cost=0.00..16.63 rows=500 width=62)
        ->  Seq Scan on customers c  (cost=0.00..1.50 rows=50 width=54)
        ->  Index Scan using orders_customer_id_idx on orders o  (cost=0.00..0.30 rows=10 width=16)
              Index Cond: (customer_id = c.customer_id)
(6 rows)

这个输出告诉我们：

GroupAggregate: 结果集被分组。
Nested Loop: 使用嵌套循环连接 customers 和 orders 表。
Seq Scan on customers: 对 customers 表进行顺序扫描。
Index Scan using orders_customer_id_idx: 对 orders 表使用索引 orders_customer_id_idx。

EXPLAIN 命令提供的信息很有用，但它仅仅是查询优化器的估计，并没有实际执行查询。这就是 EXPLAIN ANALYZE 的用武之地。

2. `EXPLAIN ANALYZE`: 深入了解执行细节

EXPLAIN ANALYZE 命令不仅会显示执行计划，还会实际执行 SQL 语句，并提供每个步骤的实际执行时间和行数。这使得我们可以更准确地了解查询的性能瓶颈。

使用 EXPLAIN ANALYZE 执行上面的查询：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT c.first_name, c.last_name, SUM(o.total_amount) AS total_order_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name;

EXPLAIN ANALYZE 的输出会比 EXPLAIN 复杂得多，因为它包含了实际的执行统计信息。一个典型的输出如下所示：

QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
GroupAggregate  (cost=17.88..20.38 rows=50 width=84) (actual time=0.123..0.135 rows=50 loops=1)
  Group Key: c.customer_id, c.first_name, c.last_name
  ->  Nested Loop  (cost=0.00..16.63 rows=500 width=62) (actual time=0.011..0.095 rows=500 loops=1)
        ->  Seq Scan on customers c  (cost=0.00..1.50 rows=50 width=54) (actual time=0.005..0.007 rows=50 loops=1)
        ->  Index Scan using orders_customer_id_idx on orders o  (cost=0.00..0.30 rows=10 width=16) (actual time=0.001..0.001 rows=10 loops=50)
              Index Cond: (customer_id = c.customer_id)
Planning Time: 0.110 ms
Execution Time: 0.167 ms
(7 rows)

让我们来解读一下这个输出：

cost: 每个操作的估计成本。这是查询优化器根据统计信息计算出来的。较低的成本通常意味着更快的执行速度。
rows: 每个操作估计返回的行数。
width: 每行估计的平均宽度（以字节为单位）。
actual time: 实际执行每个操作所花费的时间（以毫秒为单位）。它包含两个值：启动时间（第一次输出行的时间）和总时间（完成所有行的处理时间）。
loops: 操作执行的次数。
Planning Time: 查询规划器花费的时间。
Execution Time: 查询执行器花费的总时间。

通过比较 cost 和 actual time，我们可以发现查询优化器的估计是否准确。如果 actual time 远大于 cost，则可能存在问题，例如统计信息不准确或查询优化器选择了错误的执行计划。

3. 关键信息解读和性能诊断

现在我们来详细讨论如何利用 EXPLAIN ANALYZE 的输出进行性能诊断。

3.1 关注执行时间最长的步骤

首先，我们需要关注 actual time 最高的步骤。这些步骤通常是性能瓶颈所在。在上面的例子中，Nested Loop 的 actual time 相对较高，说明连接操作可能是性能瓶颈。

3.2 识别全表扫描 (Seq Scan)

全表扫描通常是很慢的操作，特别是对于大型表。如果 EXPLAIN ANALYZE 的输出显示对某个表进行了 Seq Scan，并且该表很大，那么我们应该考虑添加索引来避免全表扫描。

例如，如果我们发现 customers 表很大，并且 Seq Scan on customers 的 actual time 很高，那么我们可以考虑在 customer_id 列上添加索引（虽然这个例子中 customer_id 已经是主键，索引已经存在，但是这里只是作为一个例子）：

-- 例子: 如果没有索引，则创建
CREATE INDEX idx_customers_customer_id ON customers (customer_id);

3.3 检查索引使用情况

如果查询使用了索引，我们需要确保索引被有效地使用。EXPLAIN ANALYZE 的输出会显示使用的索引名称。如果索引使用不当，例如使用了错误的索引或者索引没有覆盖查询所需的所有列，那么性能可能会受到影响。

3.4 关注连接操作 (Join)

连接操作是数据库查询中常见的性能瓶颈。EXPLAIN ANALYZE 会显示使用的连接类型，例如 Nested Loop, Hash Join, Merge Join。不同的连接类型有不同的性能特征。

Nested Loop: 对于小表之间的连接效率较高，但对于大表之间的连接效率很低。
Hash Join: 对于中等大小的表之间的连接效率较高。它首先构建一个哈希表，然后扫描另一个表并查找匹配的行。
Merge Join: 对于已经排序的表之间的连接效率较高。它需要对表进行排序，因此如果表没有排序，则需要额外的排序步骤。

如果 EXPLAIN ANALYZE 的输出显示使用了 Nested Loop 连接，并且连接的表很大，那么我们应该考虑使用 Hash Join 或 Merge Join 来提高性能。可以通过调整数据库的配置参数来影响查询优化器选择的连接类型。

3.5 统计信息更新

查询优化器依赖于表的统计信息来选择最佳的执行计划。如果统计信息不准确，查询优化器可能会选择错误的执行计划，导致性能下降。定期更新表的统计信息非常重要。

在 PostgreSQL 中，可以使用 ANALYZE 命令来更新表的统计信息：

ANALYZE customers;
ANALYZE orders;

3.6 例子：优化连接操作

假设我们有一个查询，查找所有客户的姓名和他们的订单数量：

SELECT c.first_name, c.last_name, COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name;

如果我们发现 EXPLAIN ANALYZE 的输出显示使用了 Nested Loop 连接，并且性能很差，我们可以尝试调整数据库的配置参数来强制使用 Hash Join：

-- 在 PostgreSQL 中，可以设置 enable_nestloop 参数为 off 来禁用嵌套循环连接
SET enable_nestloop = off;

EXPLAIN ANALYZE
SELECT c.first_name, c.last_name, COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name;

-- 完成后，恢复默认设置
SET enable_nestloop = on;

请注意，禁用 Nested Loop 连接可能会对其他查询产生负面影响，因此在使用此方法时需要谨慎。更常见的做法是优化查询本身或表的结构。例如, 确保 orders 表的 customer_id 列上有索引，并且定期更新表的统计信息。

3.7 例子：使用 EXPLAIN ANALYZE BUFFERS 分析缓冲池使用情况 (PostgreSQL)

PostgreSQL 提供了 EXPLAIN ANALYZE BUFFERS 选项，可以显示查询执行期间缓冲池的使用情况。这对于诊断 I/O 瓶颈非常有用。

EXPLAIN ANALYZE BUFFERS
SELECT c.first_name, c.last_name, SUM(o.total_amount) AS total_order_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.first_name, c.last_name;

输出会包含类似如下的信息：

Buffers: shared hit=10 read=2

shared hit: 从共享缓冲池读取的块数。
shared read: 从磁盘读取到共享缓冲池的块数。

如果 shared read 的值很高，说明查询需要从磁盘读取大量数据，这可能是 I/O 瓶颈。可以考虑增加 shared_buffers 的大小，或者优化查询以减少 I/O 操作。

3.8 更多 EXPLAIN ANALYZE 选项

不同的数据库系统可能提供不同的 EXPLAIN ANALYZE 选项。例如，MySQL 提供了 EXPLAIN ANALYZE FORMAT=JSON 选项，可以将执行计划以 JSON 格式输出，方便程序解析和分析。请参考您使用的数据库系统的文档，了解更多 EXPLAIN ANALYZE 选项。

4. 一个更复杂的例子：子查询优化

假设我们有一个查询，找出所有订单总额高于平均订单总额的客户：

SELECT c.first_name, c.last_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.customer_id
    AND o.total_amount > (SELECT AVG(total_amount) FROM orders)
);

使用 EXPLAIN ANALYZE 查看执行计划：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT c.first_name, c.last_name
FROM customers c
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.customer_id
    AND o.total_amount > (SELECT AVG(total_amount) FROM orders)
);

EXPLAIN ANALYZE 的输出可能会显示子查询被多次执行，导致性能下降。为了优化这个查询，我们可以使用连接来避免子查询：

SELECT DISTINCT c.first_name, c.last_name
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.total_amount > (SELECT AVG(total_amount) FROM orders);

再次使用 EXPLAIN ANALYZE 查看优化后的查询的执行计划。通常，使用连接可以避免子查询的重复执行，从而提高性能。

5. 常用技巧和注意事项总结

以下表格总结了一些常用的技巧和注意事项，帮助你更有效地使用 EXPLAIN ANALYZE：

技巧/注意事项	描述
关注 `actual time` 最高的步骤	这些步骤通常是性能瓶颈所在。
识别全表扫描 (`Seq Scan`)	全表扫描通常是很慢的操作，特别是对于大型表。考虑添加索引来避免全表扫描。
检查索引使用情况	确保索引被有效地使用。如果索引使用不当，例如使用了错误的索引或者索引没有覆盖查询所需的所有列，那么性能可能会受到影响。
关注连接操作 (`Join`)	连接操作是数据库查询中常见的性能瓶颈。不同的连接类型有不同的性能特征。选择合适的连接类型可以提高性能。
统计信息更新	查询优化器依赖于表的统计信息来选择最佳的执行计划。定期更新表的统计信息非常重要。
比较 `cost` 和 `actual time`	如果 `actual time` 远大于 `cost`，则可能存在问题，例如统计信息不准确或查询优化器选择了错误的执行计划。
使用 `EXPLAIN ANALYZE BUFFERS` (PostgreSQL)	可以显示查询执行期间缓冲池的使用情况，帮助诊断 I/O 瓶颈。
谨慎调整配置参数	调整数据库的配置参数可能会对其他查询产生负面影响，因此在使用此方法时需要谨慎。
了解数据库系统特有选项	不同的数据库系统可能提供不同的 `EXPLAIN ANALYZE` 选项。请参考您使用的数据库系统的文档，了解更多选项。
测试和验证	在进行任何性能优化后，务必进行测试和验证，以确保优化措施确实提高了查询性能，并且没有对其他查询产生负面影响。

6. 总结与思考

今天我们学习了 EXPLAIN ANALYZE 命令，它能帮助我们诊断 SQL 语句的执行路径和成本，并发现性能瓶颈。掌握了这个工具，可以有效优化数据库查询，提升应用性能。记住要结合实际情况，灵活运用这些技巧，才能达到最佳的优化效果。

使用 EXPLAIN ANALYZE 诊断 SQL 性能

1. EXPLAIN 基础回顾

2. EXPLAIN ANALYZE: 深入了解执行细节