Explain命令在解決數(shù)據(jù)庫(kù)性能上是第一推薦使用命令，大部分的性能問題可以通過此命令來(lái)簡(jiǎn)單的解決，Explain可以用來(lái)查看 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行效 果，可以幫助選擇更好的索引和優(yōu)化查詢語(yǔ)句，寫出更好的優(yōu)化語(yǔ)句。
Explain語(yǔ)法：
1explain select … from … [where ...]
例如：
1explain select * from dual;
這里有一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，如下：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------
Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)
EXPLAIN引用的數(shù)據(jù)是：
1). 預(yù)計(jì)的啟動(dòng)開銷(在輸出掃描開始之前消耗的時(shí)間，比如在一個(gè)排序節(jié)點(diǎn)里做排續(xù)的時(shí)間)。
2). 預(yù)計(jì)的總開銷。
3). 預(yù)計(jì)的該規(guī)劃節(jié)點(diǎn)輸出的行數(shù)。
4). 預(yù)計(jì)的該規(guī)劃節(jié)點(diǎn)的行平均寬度(單位：字節(jié))。
這里開銷(cost)的計(jì)算單位是磁盤頁(yè)面的存取數(shù)量，如1.0將表示一次順序的磁盤頁(yè)面讀取。其中上層節(jié)點(diǎn)的開銷將包括其所有子節(jié)點(diǎn)的開銷。這里的輸出行數(shù)(rows)并不是規(guī)劃節(jié)點(diǎn)處理/掃描的行數(shù)，通常會(huì)更少一些。一般而言，頂層的行預(yù)計(jì)數(shù)量會(huì)更接近于查詢實(shí)際返回的行數(shù)。
現(xiàn)在我們執(zhí)行下面基于系統(tǒng)表的查詢：
1SELECT relpages, reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'tenk1';
從查詢結(jié)果中可以看出tenk1表占有358個(gè)磁盤頁(yè)面和10000條記錄，然而為了計(jì)算cost的值，我們?nèi)匀恍枰懒硗庖粋€(gè)系統(tǒng)參數(shù)值。
postgres=# show cpu_tuple_cost;
cpu_tuple_cost
----------------
0.01
(1 row)
cost = 458(磁盤頁(yè)面數(shù)) + 10000(行數(shù)) * 0.01(cpu_tuple_cost系統(tǒng)參數(shù)值
補(bǔ)充：postgresql SQL COUNT(DISTNCT FIELD) 優(yōu)化
背景
統(tǒng)計(jì)某時(shí)段關(guān)鍵詞的所有總數(shù)，也包含null （statistics 有400w+的數(shù)據(jù)，表大小為 600M），故
寫出sql：
1select count(distinct keyword) +1 as count from statistics;
問題
雖然是后臺(tái)查詢，但是太慢了，執(zhí)行時(shí)間為為 38.6s，那怎么優(yōu)化呢？
解決
方法1（治標(biāo)）
把這個(gè)定時(shí)執(zhí)行，然后把sql結(jié)果緩存下，然后程序訪問緩存結(jié)果，頁(yè)面訪問是快了些，但是本質(zhì)上還沒有解決sql執(zhí)行慢的問題。
方法2（治本）
優(yōu)化sql，首先說(shuō)說(shuō) count( distinct FIELD) 為啥這么慢，此處不再贅述了，請(qǐng)看這篇：https://www.jb51.net/article/65680.htm
優(yōu)化內(nèi)容：
1select count( distinct FIELD ) from table
修改為
1select count(1) from (select distinct FIELD from table) as foo;
比較
執(zhí)行過程比對(duì)，可以使用 explian anaylze sql語(yǔ)句 查看
文章來(lái)源：腳本之家
來(lái)源地址：https://www.jb51.net/article/205410.htm
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