Postgres อธิบายคำสั่ง ANALYZE

เมื่อคุณรันคำสั่ง PostgreSQL จะส่งคืนเอาต์พุตโดยละเอียดเกี่ยวกับแบบสอบถามที่ให้มา

ทำความเข้าใจกับ EXPLAIN ANALYZE Query Output

ตามที่กล่าวไว้ เมื่อเราเรียกใช้คำสั่ง EXPLAIN ANALYZE แล้ว PostgreSQL จะสร้างรายงานโดยละเอียดเกี่ยวกับแผนการสืบค้นข้อมูลและสถิติการดำเนินการ

ผลลัพธ์ประกอบด้วยชุดของคอลัมน์ที่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์ คอลัมน์ผลลัพธ์จะแสดงตามความหมายที่เกี่ยวข้อง:

แผนแบบสอบถาม – คอลัมน์นี้แสดงแผนการดำเนินการของแบบสอบถามที่ระบุ แผนการดำเนินการอ้างอิงถึงลำดับของการดำเนินการที่กลไกจัดการฐานข้อมูลดำเนินการเพื่อให้คิวรีเสร็จสมบูรณ์

วางแผน – คอลัมน์ที่สองคือคอลัมน์แผน ประกอบด้วยการแสดงข้อความของแต่ละการดำเนินการหรือขั้นตอนในแผนการดำเนินการ อีกครั้ง การดำเนินการแต่ละรายการจะถูกเยื้องเพื่อระบุลำดับชั้นของการดำเนินการ

ค่าใช้จ่ายทั้งหมด – คอลัมน์ต้นทุนรวมแสดงต้นทุนรวมโดยประมาณของแบบสอบถาม ต้นทุนอ้างอิงการวัดสัมพัทธ์ที่ตัววางแผนการสืบค้นฐานข้อมูลใช้เพื่อกำหนดแผนการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด

แถวจริง – คอลัมน์นี้แสดงจำนวนแถวที่แน่นอนซึ่งได้รับการประมวลผลในแต่ละขั้นตอนในการดำเนินการค้นหา

เวลาจริง – คอลัมน์นี้แสดงเวลาจริงที่ใช้โดยการดำเนินการแต่ละรายการ ซึ่งรวมถึงเวลาดำเนินการของการดำเนินการและเวลาที่ใช้ทรัพยากร

เวลาวางแผน – คอลัมน์นี้แสดงเวลาที่ตัววางแผนแบบสอบถามใช้ในการสร้างแผนการดำเนินการ ซึ่งรวมถึงเวลารวมของการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาและการสร้างแผน

เวลาดำเนินการ – คอลัมน์นี้แสดงเวลาทั้งหมดในการดำเนินการค้นหา ซึ่งรวมถึงเวลาที่ใช้ในการวางแผนและเวลาในการดำเนินการค้นหา

PostgreSQL อธิบายตัวอย่างการวิเคราะห์

ให้เราดูตัวอย่างพื้นฐานของการใช้คำสั่ง EXPLAIN ANALYZE

ตัวอย่างที่ 1: เลือกคำสั่ง
ให้เราใช้คำสั่ง EXPLAIN ANALYZE เพื่อแสดงการทำงานของคำสั่ง Select อย่างง่ายใน PostgreSQL

เมื่อเราเรียกใช้คำสั่งก่อนหน้า เราควรได้ผลลัพธ์ดังนี้:

ในกรณีนี้ เราจะเห็นว่าส่วนแผนแบบสอบถามระบุว่าแบบสอบถามทำการสแกนตามลำดับในตาราง wp_users เส้นตัวกรองหมายถึงเงื่อนไขที่ใช้ในการกรองแถวผลลัพธ์

จากนั้นเราจะเห็น “แถวที่ถูกลบโดยตัวกรอง” ซึ่งแสดงจำนวนแถวที่ถูกกำจัดโดยเงื่อนไขตัวกรอง

สุดท้าย เวลาดำเนินการจะแสดงเวลาดำเนินการทั้งหมดของคิวรี ในกรณีนี้ การสืบค้นจะใช้เวลา 0.021 มิลลิวินาที

ตัวอย่างที่ 2: การวิเคราะห์การเข้าร่วม
ให้เราใช้แบบสอบถามที่ซับซ้อนมากขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการรวม SQL สำหรับสิ่งนี้ เราใช้ฐานข้อมูลตัวอย่าง Pagila คุณสามารถดาวน์โหลดและติดตั้งฐานข้อมูลตัวอย่างในเครื่องของคุณเพื่อการสาธิต

เราสามารถเรียกใช้การเข้าร่วมอย่างง่ายได้ดังที่แสดงต่อไปนี้:

เมื่อเราเรียกใช้แบบสอบถามที่กำหนด เราควรเห็นผลลัพธ์ดังนี้:

ให้เราสำรวจแผนการสืบค้นต่อไปนี้:

1. Nested Loop – สิ่งนี้บ่งชี้ว่าการรวมใช้กลยุทธ์การรวมลูปที่ซ้อนกัน
2. Hash Join – การดำเนินการนี้รวม film_category และตารางภาพยนตร์โดยใช้อัลกอริทึม Hash join การดำเนินการนี้มีค่าใช้จ่าย 77.50 และประมาณ 1,000 แถว อย่างไรก็ตาม เวลาจริงที่ใช้สำหรับการดำเนินการนี้คือ 0.254 ถึง 0.439 มิลลิวินาที และดึงข้อมูล 1,000 แถว
3. Hash Cond – สิ่งนี้บ่งชี้ว่าเงื่อนไขการรวมใช้การรวมแฮชเพื่อจับคู่คอลัมน์ film_id และคอลัมน์ film_category ในตารางภาพยนตร์
4. Seq Scan on film_category – การดำเนินการนี้ทำการสแกนตามลำดับในตาราง film_category ด้วยต้นทุน 16.00 และประมาณ 1,000 แถว เวลาจริงที่ใช้สำหรับการดำเนินการนี้คือ 0.008 ถึง 0.056 มิลลิวินาที และดึงข้อมูล 1,000 แถว
5. Seq Scan on film – คิวรี่ทำการสแกนตามลำดับบนตารางฟิล์มด้วยค่าใช้จ่ายและแถวโดยประมาณและที่เกิดขึ้นจริงในการดำเนินการนี้
6. Memoize – การดำเนินการนี้แคชผลลัพธ์ของการรวมระหว่าง film_category และตารางฟิล์มเพื่อใช้ในภายหลัง
7. คีย์แคช – บ่งชี้ว่าคีย์แคชที่ใช้สำหรับการท่องจำนั้นอิงจากคอลัมน์ category_id จาก film_category
8. โหมดแคช – สิ่งนี้บ่งชี้ว่าแบบสอบถามใช้โหมดแคชแบบลอจิคัล
9. Hit, Misses, Evictions, Overflows – สามบรรทัดแสดงสถิติเกี่ยวกับแคช จำนวน Hit, Misses, Evictions และ Overflows ระหว่างการดำเนินการ บล็อกนี้ยังรวมถึงการใช้หน่วยความจำระหว่างการดำเนินการค้นหา
10. การสแกนดัชนีโดยใช้ category_pkey – แสดงการทำงานที่ทำการสแกนดัชนีในตารางหมวดหมู่โดยใช้ดัชนีคีย์หลัก
11. Index Cond – แสดงว่าการสแกนดัชนีเป็นไปตามเงื่อนไขที่ตรงกับคอลัมน์ category_id ในตารางหมวดหมู่
12. เวลาวางแผน – บรรทัดนี้แสดงเวลาที่ใช้ในการวางแผนคิวรีซึ่งเท่ากับ 3.005 มิลลิวินาที
13. เวลาดำเนินการ – สุดท้าย บรรทัดนี้แสดงเวลาดำเนินการทั้งหมดของแบบสอบถามซึ่งเท่ากับ 0.745 มิลลิวินาที

คุณมีมัน! ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับการดำเนินการเข้าร่วมอย่างง่ายใน PostgreSQL

บทสรุป

คุณค้นพบพลังและการใช้งานคำสั่ง EXPLAIN ANALYZE ใน PostgreSQL คำสั่ง EXPLAIN ANALYZE เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์แบบสอบถามและการเพิ่มประสิทธิภาพ ใช้เครื่องมือนี้เพื่อสร้างแบบสอบถามที่มีประสิทธิภาพและใช้ทรัพยากรน้อยลง