Explain命令在解决数据库性能上是第一推荐使用命令,大部分的性能问题可以通过此命令来简单的解决,Explain可以用来查看 SQL 语句的执行效 果,可以帮助选择更好的索引和优化查询语句,写出更好的优化语句。
Explain语法:
explain select … from … [where ...]
例如:
explain select * from dual;
这里有一个简单的例子,如下:
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------- Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)
EXPLAIN引用的数据是:
1). 预计的启动开销(在输出扫描开始之前消耗的时间,比如在一个排序节点里做排续的时间)。
2). 预计的总开销。
3). 预计的该规划节点输出的行数。
4). 预计的该规划节点的行平均宽度(单位:字节)。
这里开销(cost)的计算单位是磁盘页面的存取数量,如1.0将表示一次顺序的磁盘页面读取。其中上层节点的开销将包括其所有子节点的开销。这里的输出行数(rows)并不是规划节点处理/扫描的行数,通常会更少一些。一般而言,顶层的行预计数量会更接近于查询实际返回的行数。
现在我们执行下面基于系统表的查询:
SELECT relpages, reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'tenk1';
从查询结果中可以看出tenk1表占有358个磁盘页面和10000条记录,然而为了计算cost的值,我们仍然需要知道另外一个系统参数值。
postgres=# show cpu_tuple_cost; cpu_tuple_cost ---------------- 0.01 (1 row) cost = 458(磁盘页面数) + 10000(行数) * 0.01(cpu_tuple_cost系统参数值
补充:postgresql SQL COUNT(DISTNCT FIELD) 优化
背景
统计某时段关键词的所有总数,也包含null (statistics 有400w+的数据,表大小为 600M),故
写出sql:
select count(distinct keyword) +1 as count from statistics;
问题
虽然是后台查询,但是太慢了,执行时间为为 38.6s,那怎么优化呢?
解决
方法1(治标)
把这个定时执行,然后把sql结果缓存下,然后程序访问缓存结果,页面访问是快了些,但是本质上还没有解决sql执行慢的问题。
方法2(治本)
优化sql,首先说说 count( distinct FIELD) 为啥这么慢,此处不再赘述了,请看这篇:https://www.jb51.net/article/65680.htm
优化内容:
select count( distinct FIELD ) from table
修改为
select count(1) from (select distinct FIELD from table) as foo;
比较
执行过程比对,可以使用 explian anaylze sql语句 查看
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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