Описание

Эта команда выводит план выполнения, генерируемый планировщиком Postgres Pro Shardman для заданного оператора. План выполнения показывает, как будут сканироваться таблицы, затрагиваемые оператором — просто последовательно, по индексу и т. д. — а если запрос связывает несколько таблиц, какой алгоритм соединения будет выбран для объединения считанных из них строк.

Наибольший интерес в выводимой информации представляет ожидаемая стоимость выполнения оператора, которая показывает, сколько, по мнению планировщика, будет выполняться этот оператор (это значение измеряется в единицах стоимости, которые не имеют точного определения, но обычно это обращение к странице на диске). Фактически выводятся два числа: стоимость запуска до выдачи первой строки и общая стоимость выдачи всех строк. Для большинства запросов важна общая стоимость, но в таких контекстах, как подзапрос в EXISTS, планировщик будет минимизировать стоимость запуска, а не общую стоимость (так как исполнение запроса всё равно завершится сразу после получения одной строки). Кроме того, если количество возвращаемых строк ограничивается предложением LIMIT, планировщик интерполирует стоимость между двумя этими числами, выбирая наиболее выгодный план.

С параметром ANALYZE оператор будет выполнен на самом деле, а не только запланирован. При этом в вывод добавляются фактические сведения о времени выполнения, включая общее время, затраченное на каждый узел плана (в миллисекундах) и общее число строк, выданных в результате. Это помогает понять, насколько близки к реальности предварительные оценки планировщика.

BEGIN;
EXPLAIN ANALYZE ...;
ROLLBACK;

Параметры

Выводимая информация

Результатом команды будет текстовое описание плана, выбранного для оператора, возможно, дополненное статистикой выполнения. Представленная информация описана в Разделе 14.1.

Примечания

Чтобы планировщик запросов Postgres Pro Shardman был достаточно информирован для эффективной оптимизации запросов, данные в pg_statistic должны быть актуальными для всех таблиц, задействованных в запросе. Обычно об этом автоматически заботится демон автоочистки. Но если в таблице недавно произошли значительные изменения, может потребоваться вручную выполнить ANALYZE, не дожидаясь, пока автоочистка обработает эти изменения.

Измеряя фактическую стоимость выполнения каждого узла в плане, текущая реализация EXPLAIN ANALYZE привносит накладные расходы профилирования в выполнение запроса. В результате этого, при запуске запроса командой EXPLAIN ANALYZE он может выполняться значительно дольше, чем при обычном выполнении. Объём накладных расходов зависит от природы запроса, а также от используемой платформы. Худшая ситуация наблюдается для узлов плана, которые сами по себе выполняются очень быстро, и в операционных системах, где получение текущего времени относительно длительная операция.

Примеры

Получение плана простого запроса для таблицы, содержащей единственный столбец типа integer, с 10000 строк:

EXPLAIN SELECT * FROM foo;

                       QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
 Seq Scan on foo  (cost=0.00..155.00 rows=10000 width=4)
(1 row)

План того же запроса, но выведенный в формате JSON:

EXPLAIN (FORMAT JSON) SELECT * FROM foo;
           QUERY PLAN
--------------------------------
 [                             +
   {                           +
     "Plan": {                 +
       "Node Type": "Seq Scan",+
       "Relation Name": "foo", +
       "Alias": "foo",         +
       "Startup Cost": 0.00,   +
       "Total Cost": 155.00,   +
       "Plan Rows": 10000,     +
       "Plan Width": 4         +
     }                         +
   }                           +
 ]
(1 row)

Если в таблице есть индекс, а в запросе присутствует условие WHERE, для которого полезен этот индекс, EXPLAIN может показать другой план:

EXPLAIN SELECT * FROM foo WHERE i = 4;

                         QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------
 Index Scan using fi on foo  (cost=0.00..5.98 rows=1 width=4)
   Index Cond: (i = 4)
(2 rows)

План того же запроса, но в формате YAML:

EXPLAIN (FORMAT YAML) SELECT * FROM foo WHERE i='4';
          QUERY PLAN
-------------------------------
 - Plan:                      +
     Node Type: "Index Scan"  +
     Scan Direction: "Forward"+
     Index Name: "fi"         +
     Relation Name: "foo"     +
     Alias: "foo"             +
     Startup Cost: 0.00       +
     Total Cost: 5.98         +
     Plan Rows: 1             +
     Plan Width: 4            +
     Index Cond: "(i = 4)"
(1 row)

Рассмотрение формата XML оставлено в качестве упражнения для читателя.

План того же запроса без вывода оценок стоимости:

EXPLAIN (COSTS FALSE) SELECT * FROM foo WHERE i = 4;

        QUERY PLAN
----------------------------
 Index Scan using fi on foo
   Index Cond: (i = 4)
(2 rows)

Пример плана для запроса с агрегатной функцией:

EXPLAIN SELECT sum(i) FROM foo WHERE i < 10;

                             QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------​--
 Aggregate  (cost=23.93..23.93 rows=1 width=4)
   ->  Index Scan using fi on foo  (cost=0.00..23.92 rows=6 width=4)
         Index Cond: (i < 10)
(3 rows)

Пример использования EXPLAIN EXECUTE для отображения плана выполнения подготовленного запроса:

PREPARE query(int, int) AS SELECT sum(bar) FROM test
    WHERE id > $1 AND id < $2
    GROUP BY foo;

EXPLAIN ANALYZE EXECUTE query(100, 200);

                                                       QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------​------------------------------------------------------
 HashAggregate  (cost=10.77..10.87 rows=10 width=12) (actual time=0.043..0.044 rows=10 loops=1)
   Group Key: foo
   Batches: 1  Memory Usage: 24kB
   ->  Index Scan using test_pkey on test  (cost=0.29..10.27 rows=99 width=8) (actual time=0.009..0.025 rows=99 loops=1)
         Index Cond: ((id > 100) AND (id < 200))
 Planning Time: 0.244 ms
 Execution Time: 0.073 ms
(7 rows)

Разумеется, конкретные числа, показанные здесь, зависят от фактического содержимого задействованных таблиц. Также учтите, что эти числа и даже выбранная стратегия выполнения запроса могут меняться от версии к версии Postgres Pro Shardman вследствие усовершенствования планировщика. Кроме того, команда ANALYZE при обработке статистических данных производит случайные выборки, так что оценки стоимости могут меняться при каждом чистом запуске ANALYZE, даже когда фактическое распределение данных в таблице не меняется.

Обратите внимание, что в предыдущем примере показан «специализированный» план для запроса EXECUTE с определёнными значениями параметров. С помощью GENERIC_PLAN можно также посмотреть общий план для параметризованного запроса:

EXPLAIN (GENERIC_PLAN)
  SELECT sum(bar) FROM test
    WHERE id > $1 AND id < $2
    GROUP BY foo;

                                  QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------​------------
 HashAggregate  (cost=26.79..26.89 rows=10 width=12)
   Group Key: foo
   ->  Index Scan using test_pkey on test  (cost=0.29..24.29 rows=500 width=8)
         Index Cond: ((id > $1) AND (id < $2))
(4 rows)

В этом случае анализатор запроса корректно предполагает, что $1 и $2 должны иметь тот же тип данных, что и id, так что отсутствие информации о типе данных из PREPARE не представляет проблемы. В других случаях может потребоваться явно указать типы для символов параметров, что можно сделать путём приведения типов, например:

EXPLAIN (GENERIC_PLAN)
  SELECT sum(bar) FROM test
    WHERE id > $1::integer AND id < $2::integer
    GROUP BY foo;

Совместимость

Оператор EXPLAIN отсутствует в стандарте SQL.

До версии Postgres Pro Shardman 9.0 использовался и по-прежнему поддерживается следующий синтаксис

EXPLAIN [ ANALYZE ] [ VERBOSE ] оператор

Обратите внимание, что параметры должны быть заданы именно в указанном порядке.

См. также