如何利用`Explain`与`Explain Analyze`分析查询执行计划的性能差异？ - 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

好的，我们开始今天的讲座，主题是利用EXPLAIN与EXPLAIN ANALYZE分析查询执行计划的性能差异。我们将深入探讨这两个PostgreSQL命令，理解它们的工作原理，并通过实际案例分析它们如何帮助我们优化查询性能。

1. 执行计划的意义

在关系型数据库中，当我们提交一个SQL查询时，数据库系统并不会直接按照我们书写的顺序执行。相反，它会经过一个称为查询优化的过程。查询优化器会分析我们的查询，尝试多种不同的执行方案，并最终选择它认为最有效率的方案。这个最终选择的方案，就是所谓的“执行计划”。

一个好的执行计划意味着数据库能够以最少的资源（CPU、内存、磁盘I/O）和最短的时间完成查询。反之，一个糟糕的执行计划可能导致查询执行缓慢，甚至阻塞整个数据库系统。

2. EXPLAIN: 静态分析

EXPLAIN命令用于显示PostgreSQL查询优化器生成的执行计划，而不实际执行该查询。它提供的是一个估计的执行计划，基于表的统计信息、索引信息以及优化器的内部算法。

语法：

EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement

常用选项：

VERBOSE: 显示更详细的信息，例如数据类型的OID、列名等。
COSTS: 显示每个操作的成本估算。默认开启。
ANALYZE: 运行查询并显示实际的执行时间，相当于EXPLAIN ANALYZE。我们稍后讨论。
BUFFERS: 显示缓冲区使用情况。需要开启track_io_timing参数。
FORMAT: 指定输出格式，例如TEXT (默认), XML, JSON, YAML。

示例：

假设我们有一个名为orders的表，包含order_id (INT, PRIMARY KEY), customer_id (INT), order_date (DATE), 和 total_amount (NUMERIC) 等字段。

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

输出示例 (文本格式):

QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on orders  (cost=4.26..16.84 rows=1 width=41)
  Recheck Cond: ((customer_id = 123) AND (order_date >= '2023-01-01'::date) AND (order_date <= '2023-01-31'::date))
  ->  Bitmap Index Scan on idx_orders_customer_id_order_date  (cost=0.00..4.26 rows=1 width=0)
        Index Cond: ((customer_id = 123) AND (order_date >= '2023-01-01'::date) AND (order_date <= '2023-01-31'::date))
(4 rows)

解读：

Bitmap Heap Scan on orders: 表示将使用位图堆扫描的方式访问orders表。
Recheck Cond: 表示扫描后需要重新检查的条件。
Bitmap Index Scan on idx_orders_customer_id_order_date: 表示将使用索引idx_orders_customer_id_order_date进行扫描。
Index Cond: 表示使用索引的条件。
cost=4.26..16.84: 表示成本估算，包括启动成本和总成本。
rows=1: 表示估计返回的行数。
width=41: 表示估计每行的平均宽度。

重要性：

EXPLAIN 允许我们在不执行查询的情况下，大致了解查询的执行方式。我们可以通过查看执行计划，判断是否使用了合适的索引，是否存在全表扫描等性能瓶颈。

局限性：

EXPLAIN 提供的只是一个估计的执行计划，基于统计信息。如果统计信息不准确（例如，表的数据分布发生了显著变化，但尚未更新统计信息），EXPLAIN 可能会给出错误的判断。此外，EXPLAIN 不考虑查询执行期间可能出现的各种动态因素，例如缓存命中率、并发情况等。

3. EXPLAIN ANALYZE: 动态分析

EXPLAIN ANALYZE 命令不仅显示执行计划，还会实际执行该查询，并提供每个操作的实际执行时间和资源使用情况。这使得我们能够更准确地了解查询的性能瓶颈。

语法：

EXPLAIN ANALYZE [ ( option [, ...] ) ] statement

常用选项与 EXPLAIN 相同。

示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

输出示例 (文本格式):

QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on orders  (cost=4.26..16.84 rows=1 width=41) (actual time=0.025..0.026 rows=1 loops=1)
  Recheck Cond: ((customer_id = 123) AND (order_date >= '2023-01-01'::date) AND (order_date <= '2023-01-31'::date))
  ->  Bitmap Index Scan on idx_orders_customer_id_order_date  (cost=0.00..4.26 rows=1 width=0) (actual time=0.022..0.022 rows=1 loops=1)
        Index Cond: ((customer_id = 123) AND (order_date >= '2023-01-01'::date) AND (order_date <= '2023-01-31'::date))
Planning Time: 0.102 ms
Execution Time: 0.051 ms
(6 rows)

解读：

与 EXPLAIN 的输出类似，但增加了 actual time 和 loops 信息。
actual time=0.025..0.026: 表示实际的启动时间和总时间（以毫秒为单位）。
loops=1: 表示该操作执行的次数。
Planning Time: 表示查询规划器花费的时间。
Execution Time: 表示查询执行花费的总时间。

重要性：

EXPLAIN ANALYZE 提供了更准确的性能数据，可以帮助我们识别真正的性能瓶颈。我们可以比较估计成本与实际时间，从而发现统计信息不准确的问题。此外，EXPLAIN ANALYZE 还可以帮助我们发现一些隐藏的性能问题，例如由于数据倾斜导致的性能下降。

注意事项：

EXPLAIN ANALYZE 会实际执行查询，因此可能会修改数据库中的数据（例如，如果查询包含 INSERT, UPDATE, 或 DELETE 语句）。在生产环境中，应该谨慎使用 EXPLAIN ANALYZE，或者在只读副本上执行。
EXPLAIN ANALYZE 执行查询会产生一定的开销，因此可能会影响查询的执行时间。这种影响在复杂查询中尤为明显。

4. 案例分析：利用 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 优化查询

假设我们有一个名为 products 的表，包含 product_id (INT, PRIMARY KEY), category_id (INT), product_name (VARCHAR), 和 price (NUMERIC) 等字段。我们需要查询特定类别下价格高于某个阈值的产品。

初始查询：

SELECT * FROM products WHERE category_id = 10 AND price > 100;

第一步：使用 EXPLAIN 查看执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category_id = 10 AND price > 100;

输出示例：

QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on products  (cost=0.00..16.84 rows=1 width=41)
  Filter: ((category_id = 10) AND (price > '100'::numeric))
(2 rows)

分析：

执行计划显示使用了顺序扫描 (Seq Scan)，这意味着数据库需要扫描整个 products 表才能找到符合条件的记录。这通常是性能瓶颈。

第二步：创建索引

为了优化查询，我们可以创建一个复合索引，包含 category_id 和 price 字段。

CREATE INDEX idx_products_category_id_price ON products (category_id, price);

第三步：再次使用 EXPLAIN 查看执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category_id = 10 AND price > 100;

输出示例：

QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_products_category_id_price on products  (cost=0.29..8.27 rows=1 width=41)
  Index Cond: ((category_id = 10) AND (price > '100'::numeric))
(2 rows)

分析：

执行计划现在显示使用了索引扫描 (Index Scan)，这意味着数据库可以使用索引来快速定位符合条件的记录。这应该会显著提高查询性能。

第四步：使用 EXPLAIN ANALYZE 验证性能提升

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM products WHERE category_id = 10 AND price > 100;

输出示例：

QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_products_category_id_price on products  (cost=0.29..8.27 rows=1 width=41) (actual time=0.015..0.016 rows=1 loops=1)
  Index Cond: ((category_id = 10) AND (price > '100'::numeric))
Planning Time: 0.085 ms
Execution Time: 0.031 ms
(4 rows)

分析：

EXPLAIN ANALYZE 的输出显示，实际执行时间非常短，验证了索引的有效性。

第五步：模拟数据倾斜，观察 EXPLAIN ANALYZE 的作用

假设 category_id = 10 的产品数量远大于其他类别，导致数据倾斜。即使使用了索引，查询性能也可能下降。

为了模拟数据倾斜，我们可以向 products 表中插入大量 category_id = 10 的数据。然后，再次执行 EXPLAIN ANALYZE。

如果 EXPLAIN ANALYZE 显示实际执行时间明显高于预期，并且发现大部分时间都花费在索引扫描上，这可能表明数据倾斜导致了性能瓶颈。在这种情况下，我们可以考虑使用更高级的优化技术，例如分区表或统计信息更新。

总结：

通过这个案例，我们可以看到 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 如何协同工作，帮助我们识别和解决查询性能问题。 EXPLAIN 提供了初步的执行计划，而 EXPLAIN ANALYZE 则提供了更准确的性能数据，帮助我们验证优化效果。

5. 常见问题与优化策略

以下是一些常见的问题和相应的优化策略，可以通过 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 来诊断和验证：

问题	`EXPLAIN` / `EXPLAIN ANALYZE` 指标	优化策略
全表扫描 (Seq Scan)	执行计划中出现 `Seq Scan`，成本估算较高。	1. 创建合适的索引。 2. 检查查询条件是否可以更精确地缩小扫描范围。 3. 如果表非常小，全表扫描可能是最优选择。
索引未使用	预期使用索引，但执行计划中未显示。	1. 检查索引是否存在。 2. 检查查询条件是否与索引匹配。 3. 更新表的统计信息 (`ANALYZE table_name`)。 4. 尝试强制使用索引 (`SET enable_seqscan = off`)，但谨慎使用。
位图扫描 (Bitmap Scan) 效率不高	位图堆扫描和位图索引扫描的成本估算和实际时间都很高。	1. 调整 `work_mem` 参数，增加位图扫描可用的内存。 2. 检查是否存在多个条件导致位图过于复杂。 3. 考虑使用其他类型的索引。
连接 (Join) 操作效率不高	连接操作的成本估算和实际时间都很高。	1. 确保连接字段上有索引。 2. 尝试不同的连接类型 (`HASH JOIN`, `MERGE JOIN`, `NESTED LOOP`)。 3. 检查连接顺序是否合理。 4. 优化器可能会选择错误的连接类型，可以尝试强制使用特定的连接类型 (`SET enable_hashjoin = off`)，但谨慎使用。 5. 可以尝试使用预连接表或者物化视图来减少join的次数。
排序 (Sort) 操作效率不高	执行计划中出现 `Sort`，成本估算和实际时间都很高。	1. 尽量避免不必要的排序操作。 2. 确保有足够的 `work_mem` 用于排序。 3. 如果排序字段上有索引，可以考虑使用索引扫描来避免排序。
数据倾斜	实际执行时间与估计成本差异很大，某个操作的执行次数 (loops) 远大于 1。	1. 使用分区表将数据分散到多个分区。 2. 针对倾斜的数据，可以考虑使用单独的查询路径。 3. 优化器可能会低估倾斜数据的行数，需要更新统计信息 (`ANALYZE table_name`)。
子查询效率不高	子查询的成本估算和实际时间都很高。	1. 尝试将子查询转换为 `JOIN` 操作。 2. 如果子查询返回的结果集较小，可以考虑将其物化为临时表。 3. 使用 `LATERAL` 连接可以优化依赖于外部表的子查询。
统计信息不准确	估计成本与实际时间差异很大。	1. 定期更新表的统计信息 (`ANALYZE table_name`)。 2. 对于频繁更新的表，可以考虑自动更新统计信息。 3. 可以使用 `ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name SET STATISTICS target` 调整特定列的统计信息收集程度。
硬件资源瓶颈 (CPU, 内存, I/O)	整体执行时间较长，但单个操作的成本估算和实际时间并不高。	1. 升级硬件资源。 2. 优化数据库配置参数，例如 `shared_buffers`, `work_mem`, `effective_cache_size`。 3. 检查是否存在其他进程占用大量资源。

6. 总结

EXPLAIN 用于静态分析，提供估计的执行计划。
EXPLAIN ANALYZE 用于动态分析，实际执行查询并提供性能数据。
通过比较 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 的输出，可以识别性能瓶颈，并验证优化效果。
根据具体情况选择合适的优化策略，例如创建索引、调整连接类型、更新统计信息等。
持续监控查询性能，并定期进行优化。

7. 一些建议

实践出真知： 多做实验，多分析实际案例，才能真正掌握 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 的使用技巧。
关注细节： 仔细阅读执行计划的输出，理解每个操作的含义，才能找到真正的性能瓶颈。
持续学习： 查询优化是一个复杂而深入的领域，需要不断学习新的技术和方法。
结合工具： 可以使用一些图形化工具来更直观地分析执行计划，例如 pgAdmin。
参考文档： 查阅 PostgreSQL 官方文档，了解更多关于查询优化的知识。

理解执行计划，持续优化数据库查询

通过EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE，我们可以更深入地了解数据库的内部工作机制，并据此优化查询，提升系统性能。记住，查询优化是一个持续的过程，需要我们不断学习和实践。今天的讲座就到这里，希望对大家有所帮助。

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