Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看 SQL 语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句。
Explain语法:
1
|
explain select … from … [ where ...]
|
例如:
1
|
explain select * from dual;
|
这里有一个简单的例子,如下:
1
2
3
4
|
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------
Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..458.00 rows =10000 width=244)
|
EXPLAIN引用的数据是:
1). 预计的启动开销(在输出扫描开始之前消耗的时间,比如在一个排序节点里做排续的时间)。
2). 预计的总开销。
3). 预计的该规划节点输出的行数。
4). 预计的该规划节点的行平均宽度(单位:字节)。
这里开销(cost)的计算单位是磁盘页面的存取数量,如1.0将表示一次顺序的磁盘页面读取。其中上层节点的开销将包括其所有子节点的开销。这里的输出行数(rows)并不是规划节点处理/扫描的行数,通常会更少一些。一般而言,顶层的行预计数量会更接近于查询实际返回的行数。
现在我们执行下面基于系统表的查询:
1
|
SELECT relpages, reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'tenk1' ;
|
从查询结果中可以看出tenk1表占有358个磁盘页面和10000条记录,然而为了计算cost的值,我们仍然需要知道另外一个系统参数值。
1
2
3
4
5
6
|
postgres=# show cpu_tuple_cost;
cpu_tuple_cost
----------------
0.01
(1 row)
cost = 458(磁盘页面数) + 10000(行数) * 0.01(cpu_tuple_cost系统参数值
|
补充:postgresql SQL COUNT(DISTNCT FIELD) 优化
背景
统计某时段关键词的所有总数,也包含null (statistics 有400w+的数据,表大小为 600M),故
写出sql:
1
|
select count ( distinct keyword) +1 as count from statistics ;
|
问题
虽然是后台查询,但是太慢了,执行时间为为 38.6s,那怎么优化呢?
解决
方法1(治标)
把这个定时执行,然后把sql结果缓存下,然后程序访问缓存结果,页面访问是快了些,但是本质上还没有解决sql执行慢的问题。
方法2(治本)
优化sql,首先说说 count( distinct FIELD) 为啥这么慢,此处不再赘述了,请看这篇:http://www.zzvips.com/article/63452.html
优化内容:
1
|
select count ( distinct FIELD ) from table
|
修改为
1
|
select count (1) from ( select distinct FIELD from table ) as foo;
|
比较
执行过程比对,可以使用 explian anaylze sql语句 查看
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
原文链接:https://blog.csdn.net/u014464624/article/details/78582646