EXPLAIN 命令用于顯示 PostgreSQL 執(zhí)行查詢的計劃。它提供了查詢的執(zhí)行步驟、每個步驟的執(zhí)行順序以及預(yù)計的資源消耗。這有助于識別和優(yōu)化性能瓶頸。EXPLAIN 可以與 ANALYZE 結(jié)合使用，以顯示實際執(zhí)行時的詳細統(tǒng)計信息。

EXPLAIN [ANALYZE] [VERBOSE] query;

• ANALYZE：實際執(zhí)行查詢并顯示實際的運行時間和行數(shù)。
• VERBOSE：顯示更詳細的信息。

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

Seq Scan on orders  (cost=0.00..431.00 rows=21 width=58)
  Filter: ((customer_id = 123) AND (order_date > '2023-01-01'::date))

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

Seq Scan on orders  (cost=0.00..431.00 rows=21 width=58) (actual time=0.016..0.021 rows=1 loops=1)
  Filter: ((customer_id = 123) AND (order_date > '2023-01-01'::date))
  Rows Removed by Filter: 5
Planning Time: 0.150 ms
Execution Time: 0.035 ms

輸出說明

EXPLAIN SELECT *
FROM tenk1 t1, tenk2 t2
WHERE t1.unique1 < 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Join  (cost=230.47..713.98 rows=101 width=488)
   Hash Cond: (t2.unique2 = t1.unique2)
   ->  Seq Scan on tenk2 t2  (cost=0.00..445.00 rows=10000 width=244)
   ->  Hash  (cost=229.20..229.20 rows=101 width=244)
         ->  Bitmap Heap Scan on tenk1 t1  (cost=5.07..229.20 rows=101 width=244)
               Recheck Cond: (unique1 < 100)
               ->  Bitmap Index Scan on tenk1_unique1  (cost=0.00..5.04 rows=101 width=0)
                     Index Cond: (unique1 < 100)

https://www.postgresql.org/docs/current/using-explain.html
輸出一個查詢計劃的樹結(jié)構(gòu)，最底層的是掃面結(jié)點，子節(jié)點先執(zhí)行，然后執(zhí)行上層節(jié)點，最上層的節(jié)點是語句的總體解釋。每個節(jié)點使用 -> 表示其層級關(guān)系和執(zhí)行順序

1. Seq Scan on orders：表示對 orders 表進行順序掃描。
2. cost=0.00..431.00：表示預(yù)計的啟動成本（0.00）和總成本（431.00）。
   • 啟動成本：從開始執(zhí)行到輸出第一行的成本。（比如排序，或者過濾的消耗）
   • 總成本：處理完所有行的總成本。
3. rows=21：估計的返回行數(shù)。
   返回的行數(shù)是預(yù)估的，所以不一定準確， 數(shù)據(jù)庫會對數(shù)據(jù)進行采樣預(yù)估
4. width=58：每行的字節(jié)數(shù)。
5. Filter：應(yīng)用的過濾條件。
6. actual time=0.016..0.021：實際開始時間（0.016 ms）和結(jié)束時間（0.021 ms）。
7. rows=1：實際返回的行數(shù)。
8. loops=1：執(zhí)行的循環(huán)次數(shù)。
9. Rows Removed by Filter: 5：被過濾條件排除的行數(shù)。
10. Planning Time：查詢計劃生成所需時間。
11. Execution Time：實際查詢執(zhí)行所需時間。

常見的節(jié)點操作類型

掃描

Seq Scan：逐行掃描整個表，檢查每一行是否符合查詢條件。

適用于小表或無索引的查詢。
全表掃描，可能會較慢，對于大表特別不高效。

Index Scan：使用索引掃描，適用于有索引的列。

適用于有索引的表。
更快的查詢速度，因為只掃描符合條件的部分數(shù)據(jù)。
會連接原來的表數(shù)據(jù)
對于范圍查詢，Index Scan會先查找范圍的起始值，然后順序讀取所有符合條件的條目。

Index Only Scan：僅使用索引數(shù)據(jù)，無需訪問表數(shù)據(jù)。

Bitmap Heap Scan：結(jié)合位圖索引掃描和堆掃描。

Bitmap Index Scan：首先，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用位圖索引掃描（Bitmap Index Scan）來查找符合查詢條件的行的位圖。這些位圖是索引的“位圖表示”，標識了哪些索引項匹配查詢條件。
Bitmap Heap Scan：然后，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用生成的位圖來訪問堆表（即實際數(shù)據(jù)表），從中提取符合條件的行。
適用范圍：
范圍掃描：當查詢條件匹配的數(shù)據(jù)范圍較大，Bitmap Heap Scan 可以更高效地處理這種情況。(比起index scan 不用遍歷過去)
多條件查詢：當查詢涉及多個條件時，位圖索引掃描可以有效地結(jié)合多個索引的結(jié)果

連接

• Join Type
  內(nèi)連接，左連接，右連接，全連接
• Inner Unique
  內(nèi)表的連接鍵是否有唯一約束

Nested Loop Join：嵌套循環(huán)連接，用于小數(shù)據(jù)集。

對外部表的每一行執(zhí)行內(nèi)表的掃描，尋找匹配的行。

Hash Join：使用哈希表來執(zhí)行連接操作。

首先對一個表進行哈希，然后使用這個哈希表來查找另一個表中匹配的行。
適用于連接大表，特別是當連接鍵的選擇性較低時。

Merge Join：先對兩個表按連接鍵排序，然后合并匹配的行。

適用于已排序的表或可以快速排序的表。
對于連接鍵的選擇性較高時性能較好。

其他

Hash:計算哈希值

Aggregate 執(zhí)行聚合操作，例如 SUM(), COUNT(), AVG() 等。

Sort 對數(shù)據(jù)進行排序操作

Group 用于對數(shù)據(jù)進行分組，通常與聚合操作一起使用。

Limit 限制查詢結(jié)果的返回行數(shù)

Materialize 用于臨時存儲中間結(jié)果集，以便在查詢執(zhí)行過程中重復使用這些結(jié)果 ,比如CTE

• Parallel Aware ：能否并行
• Parent Relationship： 和父節(jié)點的關(guān)系
  • Outer：表示這個節(jié)點是作為其父節(jié)點的外部部分執(zhí)行的。例如，在連接操作中，這個節(jié)點可能是外部表的掃描操作。
  • Inner：表示這個節(jié)點是作為其父節(jié)點的內(nèi)部部分執(zhí)行的。例如，在連接操作中，這個節(jié)點可能是內(nèi)表的掃描操作。
  • Top：表示這是查詢計劃的頂層操作，通常是最終的結(jié)果集。

注意如果添加了 ANALYZE， 后面的語句會實際執(zhí)行，所以如果想要不影響數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，需要執(zhí)行

BEGIN;
EXPLAIN ANALYZE ...;
ROLLBACK;

所以實際使用的時候，并不時一定會使用索引的，比如如果只是過濾一下主鍵，過濾出來的數(shù)據(jù)集還是很大，那么可能用順序掃描，如果指定主鍵是誰，那么會用index掃描

pgadmin里面可以直接用Explain按鈕，帶有圖形化界面，很方便
_serial :執(zhí)行順序，越大的越先執(zhí)行

statistics :有哪些節(jié)點類型，執(zhí)行了多少次，參與了哪些表，表里面什么掃描，掃描了多少次