스포츠 토토 결과

이 명령은 실행 계획을 표시합니다.PostgreSQLPlanner는 제공된 진술을 생성합니다. 실행 계획은 명세서에 의해 참조 된 테이블이 평범한 순차적 스캔, 인덱스 스캔 등으로 어떻게 스캔되는지를 보여줍니다. 그리고 여러 테이블이 참조되면 각 입력 테이블에서 필요한 행을 결합하는 데 결합 된 알고리즘이 사용됩니다..

디스플레이의 가장 중요한 부분은 예상 명세서 실행 비용입니다. 이는 성명서를 실행하는 데 걸리는 시간에 대한 플래너의 추측입니다 (임의적이지만 일반적으로 디스크 페이지를 의미하는 비용 단위로 측정). 실제로 두 개의 숫자가 표시됩니다. 첫 번째 행 이전의 시작 비용은 반환 될 수 있으며 모든 행을 반환하는 총 비용. 대부분의 쿼리의 경우 총 비용은 중요하지만 서브 쿼리와 같은 상황에서는존재, 플래너는 가장 작은 총 비용 대신 가장 작은 스타트 업 비용을 선택합니다 (어쨌든 한 행을 얻은 후에 집행자가 멈추기 때문에). 또한 a로 돌아올 행 수를 제한하는 경우Limit조항, 플래너는 종말점 비용 사이에 적절한 보간을하여 어떤 계획이 실제로 가장 저렴한 지 추정합니다.

the분석옵션으로 인해 명령문이 실제로 실행됩니다. 그런 다음 실제 실행 시간 통계는 각 계획 노드 (밀리 초) 내에서 소비 된 총 경과 시간과 실제로 반환 한 총 행 수를 포함하여 디스플레이에 추가됩니다. 이것은 플래너의 추정치가 현실에 가까운 지 확인하는 데 유용합니다.

시작;
분석 ...;
롤백;

매개 변수

출력

명령의 결과는를 위해 선택된 계획에 대한 텍스트 스포츠 토토 결과입니다.성명서, 선택적으로 실행 통계로 주석이 달린다.섹션 14.1제공된 정보를 스포츠 토토 결과합니다.

노트

허용하려면PostgreSQL쿼리를 최적화 할 때 합리적으로 정보에 입각 한 결정을 내릴 수있는 쿼리 플래너,PG_STATISTIC데이터는 쿼리에 사용되는 모든 테이블에 대해 최신 상태 여야합니다. 일반적으로autovacuum daemon자동으로 처리합니다. 그러나 최근에 테이블이 내용이 상당한 변화를 겪었다면 매뉴얼을 수행해야 할 수도 있습니다.분석Autovacuum이 변경 사항을 따라 잡기를 기다리지 않고.

실행 계획에서 각 노드의 런타임 비용을 측정하기 위해 현재의 구현분석쿼리 실행에 프로파일 링 오버 헤드를 추가합니다. 결과적으로 실행분석쿼리에서 쿼리를 정상적으로 실행하는 것보다 훨씬 오래 걸릴 수 있습니다. 오버 헤드의 양은 쿼리의 특성과 사용되는 플랫폼에 따라 다릅니다. 최악의 사례는 실행 당 시간이 거의 필요하지 않은 계획 노드에서 발생하며 운영 체제가 비교적 느린 시간을 보유한 기계에서는 시간을 얻을 것을 요구합니다.

예

단일 테이블에 간단한 쿼리 계획을 표시하려면정수열 및 10000 행 :

from from from from frome *를 스포츠 토토 결과하십시오.

                       쿼리 계획
--------------------------------------------------------------------------------
 foo에서 seq 스캔 (cost = 0.00..155.00 행 = 10000 너비 = 4)
(1 행)

JSON 출력 서식이 포함 된 동일한 쿼리가 있습니다.

스포츠 토토 결과 (형식 JSON) 선택 *에서 foo;
           쿼리 계획
----------------------------------
 [ +
    +
     "계획":  +
       "노드 유형": "seq scan",+
       "관계 이름": "foo", +
       "별칭": "foo", +
       "시작 비용": 0.00, +
       "총 비용": 155.00, +
       "계획 행": 10000, +
       "계획 너비": 4 +
      +
    +
 ]]
(1 행)

인덱스가 있고 색인이있는 쿼리를 사용하는 경우여기서조건,스포츠 토토 결과다른 계획을 보여줄 수 있습니다 :

FOO FROON FOO WHER I = 4;

                         쿼리 계획
---------------------------------------------------------------------
 foo에서 fi를 사용한 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..5.98 행 = 1 너비 = 4)
   색인 조건 : (i = 4)
(2 줄)

여기에 동일한 쿼리가 있지만 Yaml 형식 :

스포츠 토토 결과 (형식 YAML)을 선택하십시오 * FOO에서 i = '4';
          쿼리 계획
-------------------------------------
 - 계획 : +
     노드 유형 : "인덱스 스캔" +
     스캔 방향 : "포워드"+
     인덱스 이름 : "fi" +
     관계 이름 : "foo" +
     별칭 : "foo" +
     시작 비용 : 0.00 +
     총 비용 : 5.98 +
     줄 계획 : 1 +
     계획 너비 : 4 +
     색인 조건 : "(i = 4)"
(1 행)

XML 형식은 독자를위한 연습으로 남아 있습니다.

비용 추정이 억제 된 동일한 계획이 있습니다.

스포츠 토토 결과 (False 비용)을 선택하십시오 * FOO에서 i = 4;

        쿼리 계획
----------------------------
 foo에서 fi를 사용한 색인 스캔
   색인 조건 : (i = 4)
(2 줄)

집계 기능을 사용하는 쿼리에 대한 쿼리 계획의 예는 다음과 같습니다.

FOO에서 SOLE SOM SOM (i)을 스포츠 토토 결과하십시오.

                             쿼리 계획
-------------------------------------------------------------------
 집계 (비용 = 23.93..23.93 줄 = 1 너비 = 4)
   - foo에서 fi를 사용한 색인 스캔 (비용 = 0.00..23.92 행 = 6 너비 = 4)
         색인 조건 : (i <10)
(3 줄)

사용의 예는 다음과 같습니다.Execute 스포츠 토토 결과준비된 쿼리에 대한 실행 계획을 표시하려면 :

테스트에서 SELECT SUM (BAR)으로 쿼리 (int, int)를 준비하십시오
    여기서 id $ 1 및 id <$ 2
    foo에 의한 그룹;

execute 쿼리 분석을 스포츠 토토 결과하십시오 (100, 200);

                                                       쿼리 계획
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------.
 HASHAGGREGATE (비용 = 10.77..10.87 행 = 10 너비 = 12) (실제 시간 = 0.043..0.044 행 = 10.00 루프 = 1)
   그룹 키 : Foo
   배치 : 1 메모리 사용 : 24KB
   버퍼 : 공유 적중 = 4
   - 테스트에서 test_pkey를 사용한 색인 스캔 (비용 = 0.29..10.27 행 = 99 너비 = 8) (실제 시간 = 0.009..0.025 행 = 99.00 루프 = 1)
         색인 조건 : ((ID 100) 및 (ID <200))
         색인 검색 : 1
         버퍼 : 공유 적중 = 4
 계획 시간 : 0.244ms
 실행 시간 : 0.073ms
(10 줄)

물론 여기에 표시된 특정 숫자는 관련된 테이블의 실제 내용에 따라 다릅니다. 또한 숫자와 선택한 쿼리 전략조차도마다 다를 수 있습니다.PostgreSQL플래너 개선으로 인한 릴리스. 또한분석명령은 임의의 샘플링을 사용하여 데이터 통계를 추정합니다. 따라서 새로운 실행 후 비용 추정치가 변경 될 수 있습니다.분석, 테이블의 실제 데이터 분포가 변경되지 않더라도.

이전 예제에 a가 표시되었음을 알 수 있습니다.“Custom”execute. 또한 매개 변수화 된 쿼리에 대한 일반적인 계획을보고 싶을 수도 있습니다.generic_plan:

스포츠 토토 결과 (generic_plan)
  테스트에서 합 (bar)을 선택하십시오
    여기서 id $ 1 및 id <$ 2
    foo에 의한 그룹;

                                  쿼리 계획
---------------------------------------------------------------------------------
 해고 그레이트 (비용 = 26.79..26.89 행 = 10 너비 = 12)
   그룹 키 : Foo
   - 테스트에서 test_pkey를 사용한 색인 스캔 (비용 = 0.29..24.29 행 = 500 너비 = 8)
         색인 조건 : ((ID $ 1) 및 (Id <$ 2))
(4 줄)

이 경우 파서는이를 올바르게 추론했습니다$ 1and$ 2|id, 그래서 매개 변수 유형 정보 부족준비는 문제가되지 않았습니다. 다른 경우에는 매개 변수 기호의 유형을 명시 적으로 지정해야 할 수도 있습니다.

스포츠 토토 결과 (generic_plan)
  테스트에서 합 (bar)을 선택하십시오
    여기서 id $ 1 :: 정수 및 Id <$ 2 :: 정수
    foo의 그룹;

호환성

없음스포츠 토토 결과SQL 표준에 정의 된 명령문

다음 구문이 전에 사용되었습니다PostgreSQL버전 9.0 및 여전히 지원됩니다 :

스포츠 토토 결과 [분석] [Verbose]진술

이 구문에서 옵션은 정확히 표시된 순서로 지정되어야합니다.

참조