第十七章. 理解性能

有一些性能因素，比如索引的創建和海量數據的裝載在其他地方討論。本章將討論 EXPLAIN 命令，然後將展示一個查詢的細節是如何影響查詢規劃進而影響整體性能的。

使用 EXPLAIN

作者：由 Tom Lane 寫做，源於 2000-03-27 的電子郵件。

目前被 EXPLAN 引用的數字是：

• 預計的啟動開銷（在輸出掃描開始之前消耗的時間，比如，在一個 SORT 節點裡做排續的時間）。


預計的總開銷（如果所有的記錄都被檢索的話，不過很可能不是這樣 --- 比如 LIMIT 將在總開銷的一小部分就停止）。

預計的這個規劃節點輸出的行數。

預計的這個規劃節點的行的平均寬度（以字節計算）。

輸出行有一點小技巧，因為輸出的行不是被查詢處理/掃描過的行 --- 通常輸出行會少一些，反映應用於此節點上的任意 WHERE 子句的選擇性計算。

平均寬度是相當虛的東西，因為它實際上對變長度列沒有任何認識。我正在考慮將來改進這些東西，但是也可能不值得這樣做，因為寬度用的不是很多。

下面是幾個例子（用的是經過清理（vacuum）分析後的蛻變測試資料庫以及接近完成的 7.0 程式碼）：

regression=# explain select * from tenk1;
NOTICE:  QUERY PLAN:

Seq Scan on tenk1  (cost=0.00..333.00 rows=10000 width=148)

select * from pg_class where relname = 'tenk1';

現在讓我們修改查詢並增加條件子句：

regression=# explain select * from tenk1 where unique1 < 1000;
NOTICE:  QUERY PLAN:

Seq Scan on tenk1  (cost=0.00..358.00 rows=1000 width=148)

把查詢修改為限制條件更嚴格：

regression=# explain select * from tenk1 where unique1 < 100;
NOTICE:  QUERY PLAN:

Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1  (cost=0.00..89.35 rows=100 width=148)

向條件裡面增加另外一個條件：

regression=# explain select * from tenk1 where unique1 < 100 and
regression-# stringu1 = 'xxx';
NOTICE:  QUERY PLAN:

Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1  (cost=0.00..89.60 rows=1 width=148)

讓我們試著使用我們上面討論的數據域聯接兩個表：

regression=# explain select * from tenk1 t1, tenk2 t2 where t1.unique1 < 100
regression-# and t1.unique2 = t2.unique2;
NOTICE:  QUERY PLAN:

Nested Loop  (cost=0.00..144.07 rows=100 width=296)
  ->  Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1 t1
             (cost=0.00..89.35 rows=100 width=148)
  ->  Index Scan using tenk2_unique2 on tenk2 t2
             (cost=0.00..0.53 rows=1 width=148)

在這個例子裡，循環的輸出行數與兩個掃描的行數的乘積相同，但是通常並不是這樣的，因為通常你會有提及兩個關系的 WHERE 子句，因此只影響聯接的部分，而對兩者的輸入掃描均不影響。例如，如果我們加一條 "WHERE ... AND t1.hundred < t2.hundred"，將減少輸出行數，但是不會修改任何一個輸入掃描。

我們可以看一下我們強制規劃器忽視它認為優秀的（掃描）策略（這還是相當原始的工具，但是它是我們目前能夠用上的東西）的結果：

regression=# set enable_nestloop = off;
SET VARIABLE
regression=# explain select * from tenk1 t1, tenk2 t2 where t1.unique1 < 100
regression-# and t1.unique2 = t2.unique2;
NOTICE:  QUERY PLAN:

Hash Join  (cost=89.60..574.10 rows=100 width=296)
  ->  Seq Scan on tenk2 t2
               (cost=0.00..333.00 rows=10000 width=148)
  ->  Hash  (cost=89.35..89.35 rows=100 width=148)
        ->  Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1 t1
               (cost=0.00..89.35 rows=100 width=148)