opengauss教程FG036-openGauss执行计划查看与分析

内容简介

本篇文章详细介绍openGauss数据库的执行计划查看与分析，包括执行计划的基本概念、查看方法、分析技巧以及优化策略。风哥教程参考opengauss官方文档SQL参考手册和性能调优指南。

执行计划是数据库执行SQL语句的详细步骤，了解执行计划对于优化SQL语句性能至关重要。通过本文的学习，您将掌握openGauss执行计划的查看方法和分析技巧。

本文通过实战案例，详细讲解执行计划的查看方法、分析技巧以及相关的优化策略，帮助您在生产环境中高效优化SQL语句。

目录大纲

Part01-基础概念与理论知识
Part02-生产环境规划与建议
Part03-生产环境项目实施方案
Part04-生产案例与实战讲解
Part05-风哥经验总结与分享

Part01-基础概念与理论知识

1.1 执行计划概述

执行计划是数据库优化器为SQL语句生成的执行步骤，它描述了数据库如何执行SQL语句，包括如何访问表、如何连接表、如何排序等操作。

执行计划的主要作用：

帮助理解SQL语句的执行过程
识别SQL语句的性能瓶颈
指导SQL语句的优化方向
验证索引是否被正确使用

1.2 执行计划的组成

执行计划由一系列的执行节点组成，每个节点代表一个操作，如扫描表、连接表、排序等。执行计划的主要组成部分包括：

节点类型：如Seq Scan、Index Scan、Hash Join等
成本估计：执行该节点的预计成本
行数估计：预计返回的行数
过滤条件：WHERE子句中的条件
索引信息：使用的索引名称
连接类型：如Nested Loop、Hash Join、Merge Join等

1.3 执行计划的类型

openGauss支持多种类型的执行计划，主要包括：

顺序扫描（Seq Scan）：顺序扫描表中的所有行
索引扫描（Index Scan）：使用索引快速定位数据
位图索引扫描（Bitmap Index Scan）：使用位图索引扫描数据
嵌套循环连接（Nested Loop Join）：使用嵌套循环的方式连接表
哈希连接（Hash Join）：使用哈希表的方式连接表
合并连接（Merge Join）：使用排序合并的方式连接表
排序（Sort）：对数据进行排序
聚集（Aggregate）：对数据进行聚集操作，如SUM、AVG等

Part02-生产环境规划与建议

2.1 执行计划查看场景

执行计划查看适用于以下场景：

慢SQL优化：分析慢SQL的执行计划，找出性能瓶颈
SQL语句调优：优化复杂SQL语句的执行计划
索引设计：验证索引是否被正确使用
系统性能调优：分析系统整体性能问题
数据库迁移：评估SQL语句在新环境中的执行性能

风哥提示：

2.2 执行计划分析要点

分析执行计划时需要关注的要点：

扫描方式：是否使用了合适的扫描方式，如索引扫描
连接方式：是否使用了合适的连接方式，如Hash Join
成本估计：执行计划的成本估计是否合理
行数估计：行数估计是否准确
索引使用：是否使用了合适的索引
排序操作：是否有不必要的排序操作
聚集操作：聚集操作的执行方式是否合理

2.3 性能影响因素

影响执行计划性能的主要因素包括：

数据量：数据量越大，执行计划的开销越大
索引设计：合适的索引可以显著提高性能
统计信息：准确的统计信息可以帮助优化器生成更好的执行计划
SQL语句复杂度：复杂的SQL语句可能需要更复杂的执行计划
系统资源：CPU、内存、磁盘IO等系统资源的状况

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 执行计划查看方法

openGauss提供了多种查看执行计划的方法：

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EXPLAIN命令：查看执行计划的估计成本
EXPLAIN ANALYZE命令：查看执行计划的实际执行情况
EXPLAIN VERBOSE命令：查看执行计划的详细信息
EXPLAIN COSTS命令：查看执行计划的成本信息
EXPLAIN BUFFERS命令：查看执行计划的缓冲区使用情况

3.2 执行计划分析技巧

分析执行计划的技巧：

从顶层向下分析：执行计划是自顶向下执行的，先分析顶层节点
关注成本最高的节点：成本最高的节点通常是性能瓶颈
检查扫描方式：尽量使用索引扫描，避免全表扫描
检查连接方式：根据数据量选择合适的连接方式
检查索引使用：确保使用了合适的索引
检查行数估计：行数估计不准确可能导致执行计划选择错误

3.3 执行计划优化策略

执行计划的优化策略：

创建合适的索引：为经常查询的列创建索引
更新统计信息：定期执行ANALYZE命令更新统计信息
优化SQL语句：重写SQL语句，使用更高效的写法
调整参数：调整数据库参数，如work_mem、random_page_cost等
使用提示（Hint）：使用Hint提示优化器选择更好的执行计划
分区表：对于大表，使用分区表可以提高查询性能

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 执行计划查看实战

使用EXPLAIN查看执行计划

— 查看简单查询的执行计划
fgedudb=> EXPLAIN
SELECT * FROM fgedu_employee WHERE department = ‘技术部’;
学习交流加群风哥QQ113257174

QUERY PLAN
——————————————————————
Seq Scan on fgedu_employee (cost=0.00..22.75 rows=6 width=36)
Filter: ((department)::text = ‘技术部’::text)
(2 rows)

使用EXPLAIN ANALYZE查看执行计划

— 查看简单查询的实际执行情况
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM fgedu_employee WHERE department = ‘技术部’;

QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————–
Seq Scan on fgedu_employee (cost=0.00..22.75 rows=6 width=36) (actual time=0.013..0.019 rows=6 loops=1)
Filter: ((department)::text = ‘技术部’::text)
Rows Removed by Filter: 8
Planning Time: 0.044 ms
Execution Time: 0.033 ms
(5 rows)

使用EXPLAIN VERBOSE查看详细执行计划

— 查看详细执行计划
fgedudb=> EXPLAIN VERBOSE
SELECT * FROM fgedu_employee WHERE department = ‘技术部’;

QUERY PLAN
————————————————————————————————————————————–
Seq Scan on public.fgedu_employee (cost=0.00..22.75 rows=6 width=36)
Output: emp_id, emp_name, department, salary, hire_date
Filter: ((fgedu_employee.department)::text = ‘技术部’::text)
(3 rows)

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4.2 执行计划分析实战

分析全表扫描

— 分析全表扫描的执行计划
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM fgedu_employee WHERE salary > 8000;

QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————–
Seq Scan on fgedu_employee (cost=0.00..22.75 rows=5 width=36) (actual time=0.013..0.020 rows=5 loops=1)
Filter: (salary > 8000)
Rows Removed by Filter: 9
Planning Time: 0.045 ms
Execution Time: 0.034 ms
(5 rows)

分析索引扫描

— 为salary列创建索引
fgedudb=> CREATE INDEX idx_fgedu_employee_salary ON fgedu_employee(salary);

CREATE INDEX

— 分析索引扫描的执行计划
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM fgedu_employee WHERE salary > 8000;

QUERY PLAN
———————————————————————————————————————————-
Bitmap Heap Scan on fgedu_employee (cost=4.33..13.69 rows=5 width=36) (actual time=0.021..0.027 rows=5 loops=1)
Recheck Cond: (salary > 8000)
Heap Blocks: exact=4
-> Bitmap Index Scan on idx_fgedu_employee_salary (cost=0.00..4.33 rows=5 width=0) (actual time=0.014..0.014 rows=5 loops=1)
Index Cond: (salary > 8000)更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
Planning Time: 0.115 ms
Execution Time: 0.045 ms
(7 rows)

4.3 执行计划优化实战

优化连接查询

— 创建部门表
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_department (
dept_id INTEGER PRIMARY KEY,
dept_name VARCHAR(50),
dept_location VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE

— 插入数据
fgedudb=> INSERT INTO fgedu_department VALUES
(1, ‘技术部’, ‘北京’),
(2, ‘市场部’, ‘上海’),
(3, ‘财务部’, ‘广州’);

INSERT 0 3

— 分析未优化的连接查询执行计划from DB视频:www.itpux.com
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE
SELECT e.emp_id, e.emp_name, e.salary, d.dept_name, d.dept_location
FROM fgedu_employee e
JOIN fgedu_department d ON e.department = d.dept_name
WHERE e.salary > 8000;

QUERY PLAN
——————————————————————————————————————————————————
Hash Join (cost=22.88..47.79 rows=5 width=56) (actual time=0.030..0.039 rows=5 loops=1)
Hash Cond: ((e.department)::text = (d.dept_name)::text)
-> Seq Scan on fgedu_employee e (cost=0.00..22.75 rows=5 width=36) (actual time=0.013..0.019 rows=5 loops=1)
Filter: (salary > 8000)
Rows Removed by Filter: 9
-> Hash (cost=22.75..22.75 rows=3 width=28) (actual time=0.010..0.010 rows=3 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
-> Seq Scan on fgedu_department d (cost=0.00..22.75 rows=3 width=28) (actual time=0.005..0.007 rows=3 loops=1)
Planning Time: 0.119 ms
Execution Time: 0.063 ms
(9 rows)

— 优化：为department列创建索引
fgedu=> CREATE INDEX idx_fgedu_employee_department ON fgedu_employee(department);

CREATE INDEX

— 分析优化后的连接查询执行计划
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE
SELECT e.emp_id, e.emp_name, e.salary, d.dept_name, d.dept_location
FROM fgedu_employee e
JOIN fgedu_department d ON e.department = d.dept_name
WHERE e.salary > 8000;

QUERY PLAN
————————————————————————————————————————————————————-
Hash Join (cost=23.33..48.24 rows=5 width=56) (actual time=0.032..0.041 rows=5 loops=1)
Hash Cond: ((e.department)::text = (d.dept_name)::text)
-> Bitmap Heap Scan on fgedu_employee e (cost=4.33..13.69 rows=5 width=36) (actual time=0.022..0.028 rows=5 loops=1)
Recheck Cond: (salary > 8000)
Heap Blocks: exact=4
-> Bitmap Index Scan on idx_fgedu_employee_salary (cost=0.00..4.33 rows=5 width=0) (actual time=0.015..0.015 rows=5 loops=1)
Index Cond: (salary > 8000)
-> Hash (cost=22.75..22.75 rows=3 width=28) (actual time=0.005..0.005 rows=3 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
-> Seq Scan on fgedu_department d (cost=0.00..22.75 rows=3 width=28) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=1)
Planning Time: 0.133 ms
Execution Time: 0.065 ms
(11 rows)

4.4 复杂执行计划分析

分析复杂查询的执行计划

— 分析复杂查询的执行计划
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE
SELECT d.dept_name, AVG(e.salary) AS avg_salary, MAX(e.salary) AS max_salary, MIN(e.salary) AS min_salary
FROM fgedu_employee e
JOIN fgedu_department d ON e.department = d.dept_name
GROUP BY d.dept_name
HAVING AVG(e.salary) > 7000
ORDER BY avg_salary DESC;

QUERY PLAN
———————————————————————————————————————————————————————————-
Sort (cost=53.29..53.30 rows=1 width=44) (actual time=0.071..0.072 rows=2 loops=1)
Sort Key: (avg(e.salary)) DESC
Sort Method: quicksort Memory: 25kB
-> HashAggregate (cost=53.26..53.28 rows=1 width=44) (actual time=0.060..0.063 rows=2 loops=1)
Group Key: d.dept_name
Filter: (avg(e.salary) > 7000)
Rows Removed by Filter: 1
-> Hash Join (cost=22.88..47.79 rows=14 width=36) (actual time=0.029..0.038 rows=14 loops=1)
Hash Cond: ((e.department)::text = (d.dept_name)::text)
-> Seq Scan on fgedu_employee e (cost=0.00..22.75 rows=14 width=36) (actual time=0.013..0.018 rows=14 loops=1)
-> Hash (cost=22.75..22.75 rows=3 width=28) (actual time=0.010..0.010 rows=3 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
-> Seq Scan on fgedu_department d (cost=0.00..22.75 rows=3 width=28) (actual time=0.005..0.007 rows=3 loops=1)
Planning Time: 0.123 ms
Execution Time: 0.095 ms
(14 rows)

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 执行计划最佳实践

定期分析执行计划：定期分析系统中的慢SQL执行计划
使用EXPLAIN ANALYZE：使用EXPLAIN ANALYZE查看实际执行情况
关注成本最高的节点：成本最高的节点通常是性能瓶颈
创建合适的索引：为经常查询的列创建索引
更新统计信息：定期执行ANALYZE命令更新统计信息
优化SQL语句：重写SQL语句，使用更高效的写法
使用提示（Hint）：在必要时使用Hint提示优化器

5.2 常见问题与解决方案

问题	原因	解决方案
全表扫描	没有合适的索引或索引未被使用	创建合适的索引，优化SQL语句
行数估计不准确	统计信息过期	执行ANALYZE命令更新统计信息
连接方式选择错误	优化器选择了不合适的连接方式	使用Hint提示优化器，调整参数
排序操作开销大	ORDER BY列没有索引	为ORDER BY列创建索引，优化排序操作
聚集操作开销大	没有合适的索引，数据量过大	创建合适的索引，使用物化视图

5.3 生产环境使用建议

建立执行计划分析流程：定期分析系统中的慢SQL执行计划
监控执行计划变化：监控SQL语句执行计划的变化
优化索引设计：根据执行计划优化索引设计
定期更新统计信息：设置定期任务更新统计信息
使用性能分析工具：使用数据库性能分析工具辅助分析
培训开发人员：培训开发人员了解执行计划的基本知识
建立SQL审核机制：建立SQL审核机制，确保SQL语句的质量

风哥提示：在生产环境中，执行计划是SQL语句性能优化的重要工具。要定期分析执行计划，找出性能瓶颈，并采取相应的优化措施。同时，要注意统计信息的及时性，确保优化器能够生成准确的执行计划。

在分析执行计划时，要关注扫描方式、连接方式、成本估计等因素，风哥提示：成本最高的节点通常是性能瓶颈。

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