描述

这个命令显示PostgreSQL计划器为提供的语句所生成的执行计划。该执行计划会显示将怎样扫描语句中引用的表 — 普通的顺序扫描、索引扫描等等 — 以及在引用多个表时使用何种连接算法来把来自每个输入表的行连接在一起。

显示中最重要的部分是估计出的语句执行代价，它是计划器对于该语句要运行多久的猜测（以任意的代价单位度量，但是习惯上表示取磁盘页面的次数）。事实上会显示两个数字：在第一行能被返回前的启动代价，以及返回所有行的总代价。对于大部分查询来说总代价是最重要的，但是在一些情景中（如EXISTS中的子查询），计划器将选择更小的启动代价来代替最小的总代价（因为执行器将在得到一行后停止）。此外，如果你用一个LIMIT子句限制返回行的数量，计划器会在终端代价之间做出适当的插值来估计到底哪个计划是真正代价最低的。

ANALYZE选项导致该语句被实际执行，而不仅仅是被计划。那么实际的运行时间统计会被显示出来，包括在每个计划结点上花费的总时间（以毫秒计）以及它实际返回的行数。这对观察计划器的估计是否与实际相近很有用。

BEGIN;
EXPLAIN ANALYZE ...;
ROLLBACK;

参数

输出

这个命令的结果是为statement选中的计划的文本描述，可能还标注了执行统计信息。Section 14.1描述了所提供的信息。

注解

为了允许PostgreSQL查询计划器在优化查询时能做出合理的知情决策，查询中用到的所有表的pg_statistic数据应该能保持为最新。 通常这个工作会由autovacuum daemon负责自动完成。 但是如果一个表最近在内容上有大量的改变，我们可能需要做一次手动的ANALYZE而不是等待 autovacuum 捕捉这些改变。

为了度量执行计划中每个节点的运行时成本，当前的EXPLAIN ANALYZE的当前实现为查询执行增加了性能分析开销。 这样，在一个查询上运行EXPLAIN ANALYZE有时候比正常执行该查询要慢很多。 开销的量取决于该查询的性质，以及使用的平台。最坏的情况会发生在那些自身执行时间很短的结点上，以及在那些具有相对较慢的有关时间的操作系统调用的机器上。

例子

有一个具有单个integer列和 10000 行的表，要显示在其上的一个简单查询的计划：

EXPLAIN SELECT * FROM foo;

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

这里有同样一个查询的 JSON 输出格式：

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)

如果有一个索引，并且我们使用了一个带有可索引WHERE条件的查询，EXPLAIN可能会显示一个不同的计划：

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)

这里是相同的查询，但是以YAML格式呈现：

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)

XML格式留给读者作为练习。

这里是去掉了代价估计的同样一个计划：

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

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

这里是一个使用聚集函数的查询的查询计划例子：

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)

下面是一个使用EXPLAIN EXECUTE来显示预备查询执行计划的例子：

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)

当然，这里显示的有关数字取决于表涉及到的实际内容。还要注意这些数字甚至选中的查询策略，可能在PostgreSQL的不同版本之间变化，因为计划器可能被改进。此外，ANALYZE命令使用随机采样来估计数据统计。因此，在一次新的ANALYZE运行之后，代价估计可能会改变，即便是表中数据的实际分布没有改变也是如此。

请注意，前面的示例展示了一个“自定义”计划， 针对EXECUTE中给定的特定参数值。 我们可能还希望查看参数化查询的通用计划，这可以通过 GENERIC_PLAN实现：

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)

在这种情况下，解析器正确推断出$1 和$2应该与id具有相同的数据类型， 因此PREPARE中缺乏参数类型信息并不是问题。 在其他情况下，可能需要显式指定参数符号的类型，这可以通过 对它们进行类型转换来实现，例如：

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

兼容性

在 SQL 标准中没有定义EXPLAIN语句。

以下语法用于 PostgreSQL 9.0 版本之前，且仍然支持：

EXPLAIN [ ANALYZE ] [ VERBOSE ] statement

请注意，在此语法中，选项必须按所示顺序准确指定。

参见