显示SQL语句的执行计划。
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。
执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,这是计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
若指定了ANALYZE选项,则该语句会被执行,然后根据实际的运行结果显示统计数据,包括每个计划节点内时间总开销(毫秒为单位)和实际返回的总行数。这对于判断计划生成器的估计是否接近现实非常有用。
在指定ANALYZE选项时,语句会被执行。如果用户想使用EXPLAIN分析INSERT、UPDATE、DELETE、CREATE TABLE AS或EXECUTE语句,而不想改动数据(执行这些语句会影响数据),请使用如下方法。
START TRANSACTION;
EXPLAIN ANALYZE ...;
ROLLBACK;
由于参数DETAIL、NODES、NUM_NODES是分布式模式下的功能,在单机模式中是被禁止使用的。假如使用,会产生如下错误。
openGauss=# create table student(id int, name char(20));
CREATE TABLE
openGauss=# explain (nodes true) insert into student values(5,'a'),(6,'b');
ERROR: unrecognized EXPLAIN option "nodes"
openGauss=# explain (num_nodes true) insert into student values(5,'a'),(6,'b');
ERROR: unrecognized EXPLAIN option "num_nodes"
显示SQL语句的执行计划,支持多种选项,对选项顺序无要求。
EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement;
其中选项option子句的语法为。
ANALYZE [ boolean ] |
ANALYSE [ boolean ] |
VERBOSE [ boolean ] |
COSTS [ boolean ] |
CPU [ boolean ] |
DETAIL [ boolean ] |(不可用)
NODES [ boolean ] |(不可用)
NUM_NODES [ boolean ] |(不可用)
BUFFERS [ boolean ] |
TIMING [ boolean ] |
PLAN [ boolean ] |
FORMAT { TEXT | XML | JSON | YAML }
显示SQL语句的执行计划,且要按顺序给出选项。
EXPLAIN { [ { ANALYZE | ANALYSE } ] [ VERBOSE ] | PERFORMANCE } statement;
statement
指定要分析的SQL语句。
ANALYZE boolean | ANALYSE boolean
显示实际运行时间和其他统计数据。
取值范围:
VERBOSE boolean
显示有关计划的额外信息。
取值范围:
COSTS boolean
包括每个规划节点的估计总成本,以及估计的行数和每行的宽度。
取值范围:
CPU boolean
打印CPU的使用情况的信息。
取值范围:
DETAIL boolean(不可用)
打印数据库节点上的信息。
取值范围:
NODES boolean(不可用)
打印query执行的节点信息。
取值范围:
NUM_NODES boolean(不可用)
打印执行中的节点的个数信息。
取值范围:
BUFFERS boolean
包括缓冲区的使用情况的信息。
取值范围:
TIMING boolean
包括实际的启动时间和花费在输出节点上的时间信息。
取值范围:
PLAN
是否将执行计划存储在plan_table中。当该选项开启时,会将执行计划存储在PLAN_TABLE中,不打印到当前屏幕,因此该选项为on时,不能与其他选项同时使用。
取值范围:
FORMAT
指定输出格式。
取值范围:TEXT、XML、JSON和YAML。
默认值:TEXT。
PERFORMANCE
使用此选项时,即打印执行中的所有相关信息。
--创建一个表tpcds.customer_address_p1。
openGauss=# CREATE TABLE tpcds.customer_address_p1 AS TABLE tpcds.customer_address;
--修改explain_perf_mode为normal
openGauss=# SET explain_perf_mode=normal;
--显示表简单查询的执行计划。
openGauss=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------
Data Node Scan (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
Node/s: All dbnodes
(2 rows)
--以JSON格式输出的执行计划(explain_perf_mode为normal时)。
openGauss=# EXPLAIN(FORMAT JSON) SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;
QUERY PLAN
--------------------------------------
[ +
{ +
"Plan": { +
"Node Type": "Data Node Scan",+
"Startup Cost": 0.00, +
"Total Cost": 0.00, +
"Plan Rows": 0, +
"Plan Width": 0, +
"Node/s": "All dbnodes" +
} +
} +
]
(1 row)
--如果有一个索引,当使用一个带索引WHERE条件的查询,可能会显示一个不同的计划。
openGauss=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1 WHERE ca_address_sk=10000;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------
Data Node Scan (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
Node/s: dn_6005_6006
(2 rows)
--以YAML格式输出的执行计划(explain_perf_mode为normal时)。
openGauss=# EXPLAIN(FORMAT YAML) SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1 WHERE ca_address_sk=10000;
QUERY PLAN
---------------------------------
- Plan: +
Node Type: "Data Node Scan"+
Startup Cost: 0.00 +
Total Cost: 0.00 +
Plan Rows: 0 +
Plan Width: 0 +
Node/s: "dn_6005_6006"
(1 row)
--禁止开销估计的执行计划。
openGauss=# EXPLAIN(COSTS FALSE)SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1 WHERE ca_address_sk=10000;
QUERY PLAN
------------------------
Data Node Scan
Node/s: dn_6005_6006
(2 rows)
--带有聚集函数查询的执行计划。
openGauss=# EXPLAIN SELECT SUM(ca_address_sk) FROM tpcds.customer_address_p1 WHERE ca_address_sk<10000;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=18.19..14.32 rows=1 width=4)
-> Streaming (type: GATHER) (cost=18.19..14.32 rows=3 width=4)
Node/s: All dbnodes
-> Aggregate (cost=14.19..14.20 rows=3 width=4)
-> Seq Scan on customer_address_p1 (cost=0.00..14.18 rows=10 width=4)
Filter: (ca_address_sk < 10000)
(6 rows)
--创建一个二级分区表。
openGauss=# CREATE TABLE range_list
openGauss-# (
openGauss(# month_code VARCHAR2 ( 30 ) NOT NULL ,
openGauss(# dept_code VARCHAR2 ( 30 ) NOT NULL ,
openGauss(# user_no VARCHAR2 ( 30 ) NOT NULL ,
openGauss(# sales_amt int
openGauss(# )
openGauss-# PARTITION BY RANGE (month_code) SUBPARTITION BY LIST (dept_code)
openGauss-# (
openGauss(# PARTITION p_201901 VALUES LESS THAN( '201903' )
openGauss(# (
openGauss(# SUBPARTITION p_201901_a values ('1'),
openGauss(# SUBPARTITION p_201901_b values ('2')
openGauss(# ),
openGauss(# PARTITION p_201902 VALUES LESS THAN( '201910' )
openGauss(# (
openGauss(# SUBPARTITION p_201902_a values ('1'),
openGauss(# SUBPARTITION p_201902_b values ('2')
openGauss(# )
openGauss(# );
CREATE TABLE
--执行带有二级分区表的查询语句。
--Iterations 和 Sub Iterations分别标识遍历了几个一级分区和二级分区。
--Selected Partitions标识哪些一级分区被实际扫描,Selected Subpartitions: (p:s)标识第p个一级分区下s个二级分区被实际扫描,如果一级分区下所有二级分区都被扫描则s显示为ALL。
openGauss=# EXPLAIN SELECT * FROM range_list WHERE dept_code = '1';
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------
Partition Iterator (cost=0.00..13.81 rows=2 width=238)
Iterations: 2, Sub Iterations: 2
-> Partitioned Seq Scan on range_list (cost=0.00..13.81 rows=2 width=238)
Filter: ((dept_code)::text = '1'::text)
Selected Partitions: 1..2
Selected Subpartitions: 1:1, 2:1
(6 rows)
--删除表tpcds.customer_address_p1。
openGauss=# DROP TABLE tpcds.customer_address_p1;
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