这包括顺序扫描、索引扫描、连接、排序等。该命令应在不执行的情况下单独用于检查查询计划。 添加ANALYZE 命令后,不仅能显示计划的操作,还能执行查询并提供实际的运行统计信息。这样就可以比较估计行数和实际行数,帮助找出 Postgres 可能做出不准确假设的地方。它还提供了每个执行茎的运行时序信息。 BUFFERS 选项则更进一...
但有趣的是,当增加主键内容的数量,如在主键有11,000个值的时候,通过在查询语句上加上 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)我们得到如下的查询计划。 Nested Loop (cost=6923.33..11770.59 rows=1 width=362) (actual time=17128.188..22109.283 rows=10858 loops=1) Buffers: shared hit=83494 -> Bitmap Heap Scan on...
但有趣的是,当增加主键内容的数量,如在主键有11,000个值的时候,通过在查询语句上加上 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)我们得到如下的查询计划。 代码如下: Nested Loop (cost=6923.33..11770.59 rows=1 width=362) (actual time=17128.188..22109.283 rows=10858 loops=1) Buffers: shared hit=83494 -> Bitmap He...
FORMAT { TEXT | XML | JSON | YAML } -- 输出格式, 默认TEXT. 注意:对于analyze的使用, 会真的执行被评估的SQL, 如果是执行DML, 可以放在事务中使用并回滚事务: BEGIN; EXPLAIN ANALYZE QUERY; ROLLBACK; FORMAT { TEXT | XML | JSON | YAML } -- 输出格式, 默认TEXT. explain (analyze,verbose,bu...
2.EXPLAIN分析始终使用 BUFFERS! 了解查询是如何运行的,对优化查询性能至关重要。 在PostgreSQL 中,EXPLAIN 命令是实现这一目标的主要工具。 不过,要想获得更详细的信息,您应该使用 EXPLAIN (ANALYZE,BUFFERS)。 为什么呢?让我们来分析一下: EXPLAIN 本身提供查询计划,让你深入了解 Postgres 打算用来获取或修改数据的...
postgres=# explain(analyze,verbose,buffers) select s.*,c.class_name from student s,class c where s.class_id=c.id and c.id in(1,2); QUERY PLAN --- Nested Loop (cost=8.32..32.03 rows=1 width=44) (actual time=0.027..0.362 rows=384 loops=1) Output: s.id, s.name, s.class_id...
EXPLAIN [ ANALYZE ] [ VERBOSE ] statement 该命令的可选项“options”如下: ANALYZE [ boolean ] VERBOSE [ boolean ] COSTS [ boolean ] BUFFERS [ boolean ] FORMAT { TEXT | XML | JSON | YAML } ANALYZE选项通过实际执行SQL来获得SQL命令的实际执行计划。ANALYZE选项查看到的执行计划因为真正被执行过,所...
,而在经典案例中LRU算法清理几乎没有出现过。?七、理解高速缓冲存储器(cache)?Explain是理解计算机内部正在进行写什么 的好方法。这个方法甚至能够告诉你有多少数据块是来自磁盘的,又有多少是来自shared_buffers,即内存的。?例如下面这个查询 计划:?Java代码?performance_test=#?explain?(analyze,bufferswww.267774 ...
Understanding caches from explain analyze 现在让我们再回到数据库本身,从一个用户的角度去理解这个cache。这个时候,explain命令是我们的好帮手,它可以帮助我们了解很多有关cache的细节信息。 例如我们有一个如下的查询: performance_test=# explain (analyze,buffers)select*fromusersorderbyuserid limit10; ...
如果索引已创建完成,第二个查询应该非常快。你可以使用EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)检查计划和执行详情。我们的数据集很小 (< 100 k),所以搜索速度大约为 1 毫秒,缓冲区命中/读取数量小于 1000。pgvector 提供了一些针对索引的调整选项,请查看其 README。