對于龐大的數據，檢索sql的編寫要格外小心，有很多平時不注意的sql可能就會變成瓶頸。
比如, 我們有個系統, 其中t96_pd_log表，記錄數8000w多，在開發階段乃至用了那么多年都沒問題, 最近卻發生頻繁死鎖的問題, 查數據庫后臺發現問題出在一個select語句上, 它耗時高達2.4-2.7s，這對于一個需要高并發的系統來說當然是致命的。
數據表t96_pd_log有兩條index， 一條的字段組成是f96_mgtbarcd,另一條的字段組成是f96_result_type， 檢索sql是這樣寫的：
select recseq,f96_create_dt,f96_op from t96_pd_log where f96_mgtbarcd='113D1907032385'
and f96_station='AS01-L113' and f96_result_type='TFT'
and f96_qty=1 order by f96_create_dt desc limit 1
意在找出AS01-L113站位最近一條有效的記錄，而這條sql有足夠的index支持，但耗時高達2.7s。
F7查一下，居然包含f96_result_type的這支索引也參與運算， 這就出事了， 因為f96_result_type有相同值的記錄極其多，從圖3也可以看出， 這也是主要耗費時間的環節。
通過數據分析， f96_mgtbarcd值相同的記錄數很少， 所以我們可以將順序改一下，先用f96_mgtbarcd作為過濾器生成一個子集后， 再從這個子集里面做f96_result_type等過濾， 跑了一下，13ms, 足足快了這樣就快200多倍，如下：
with a as (
select recseq,f96_create_dt,f96_op,f96_station,f96_result_type,f96_qty from t96_pd_log where f96_mgtbarcd='113D1907032385'
)
select recseq,f96_create_dt,f96_op from a where f96_station='AS01-L113' and f96_result_type='TP' and f96_qty=1 order by f96_create_dt desc limit 1
ps：我用的工具是 pgAdmin自帶的，F7, Shift-F7
補充：PostgreSql查詢優化之根據執行計劃優化SQL
1、執行計劃路徑選擇
postgresql查詢規劃過程中，查詢請求的不同執行方案是通過建立不同的路徑來表達的，在生成許多符合條件的路徑之后，要從中選擇出代價最小的路徑（基于成本運算），把它轉化為一個計劃，傳遞給執行器執行，規劃器的核心工作就是生成多條路徑，然后從中找出最優的那一條。
1.1代價評估
評估路徑優劣的依據是用系統表pg_statistic中的統計信息估算出來的不同路徑的代價(cost)，PostgreSQL估計計劃成本的方式：基于統計信息估計計劃中各個節點的成本。PostgreSQL會分析各個表來獲取一個統計信息樣本（這個操作通常是由autovacuum這個守護進程周期性的執行analyze，來收集這些統計信息，然后保存到pg_statistic和pg_class里面）。
1.2用于估算代價的參數postgresql.conf
# - Planner Cost Constants -
#seq_page_cost = 1.0 # measured on an arbitrary scale 順序磁盤掃描時單個頁面的開銷
#random_page_cost = 4.0 # same scale as above 隨機磁盤訪問時單頁面的讀取開銷
#cpu_tuple_cost = 0.01 # same scale as above cpu處理每一行的開銷
#cpu_index_tuple_cost = 0.005 # same scale as above cpu處理每個索引行的開銷
#cpu_operator_cost = 0.0025 # same scale as above cpu處理每個運算符或者函數調用的開銷
#parallel_tuple_cost = 0.1 # same scale as above 計算并行處理的成本，如果成本高于非并行，則不會開啟并行處理。
#parallel_setup_cost = 1000.0 # same scale as above
#min_parallel_relation_size = 8MB
#effective_cache_size = 4GB 再一次索引掃描中可用的文件系統內核緩沖區有效大小
也可以使用 show all的方式查看
1.3 路徑的選擇
--查看表信息
highgo=# \d t_jcxxgl_tjaj
Table "db_jcxx.t_jcxxgl_tjaj"
Column | Type | Modifiers --------------+--------------------------------+-----------
c_bh | character(32) | not null
c_xzdm | character varying(300) |
c_jgid | character(32) |
c_ajbm | character(22) |
...
Indexes:
"t_jcxxgl_tjaj_pkey" PRIMARY KEY, btree (c_bh)
"idx_ttjaj_cah" btree (c_ah)
"idx_ttjaj_dslrq" btree (d_slrq)
首先更新統計信息vacuum analyze t_jcxxgl_tjaj，許多時候可能因為統計信息的不準確導致了不正常的執行計劃--執行計劃。
--執行計劃，全表掃描
highgo=# explain (analyze,verbose,costs,buffers,timing)select c_bh,c_xzdm,c_jgid,c_ajbm from t_jcxxgl_tjaj where d_slrq >='2018-03-18';
QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on db_jcxx.t_jcxxgl_tjaj (cost=0.00..9.76 rows=3 width=96) (actual time=1.031..1.055 rows=3 loops
=1)
Output: c_bh, c_xzdm, c_jgid, c_ajbm
Filter: (t_jcxxgl_tjaj.d_slrq >= '2018-03-18'::date)
Rows Removed by Filter: 138
Buffers: shared hit=8
Planning time: 6.579 ms
Execution time: 1.163 ms
(7 rows)
如上，d_slrq是有索引的，但是執行計劃中并沒有走索引，為什么呢？我們繼續往下看。
--執行計劃，關閉全表掃描
highgo=# set session enable_seqscan = off;
SET
highgo=# explain (analyze,verbose,costs,buffers,timing)select c_bh,c_xzdm,c_jgid,c_ajbm from t_jcxxgl_tjaj where d_slrq >='2018-03-18';
QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_ttjaj_dslrq on db_jcxx.t_jcxxgl_tjaj (cost=0.14..13.90 rows=3 width=96) (actual time=0.012..0.026 rows=3 loops=1)
Output: c_bh, c_xzdm, c_jgid, c_ajbm
Index Cond: (t_jcxxgl_tjaj.d_slrq >= '2018-03-18'::date)
Buffers: shared hit=4
Planning time: 0.309 ms
Execution time: 0.063 ms
(6 rows)
d_slrq上面有btree索引，但是查看執行計劃并沒有走索引，這是為什么呢？
代價計算：
一個路徑的估算由三部分組成：啟動代價(startup cost)，總代價(totalcost)，執行結果的排序方式(pathkeys)
代價估算公式：
總代價=啟動代價+I/O代價+CPU代價（cost=S+P+W*T）
P:執行時要訪問的頁面數，反應磁盤的I/O次數
T:表示在執行時所要訪問的元組數，反映了cpu開銷
W:表示磁盤I/O代價和CPU開銷建的權重因子
統計信息：
統計信息的其中一部分是每個表和索引中項的總數，以及每個表和索引占用的磁盤塊數。這些信息保存在pg_class表的reltuples和relpages列中。我們可以這樣查詢相關信息：
--查看統計信息
highgo=# select relpages,reltuples from pg_class where relname ='t_jcxxgl_tjaj';
relpages | reltuples ----------+-----------
8 | 141
(1 row)
total_cost = 1(seq_page_cost)*8(磁盤總頁數)+0.01(cpu_tuple_cost)*141(表的總記錄數)+0.0025(cpu_operation_cost)*141(表的總記錄數)=9.7625
可以看到走索引的cost=13.90比全表掃描cost=9.76要大。所以上面沒有關閉全表掃描的時候，根據成本代價，執行計劃走的全表掃描。在表較小的情況下，全表掃描比索引掃描更有效， index scan 至少要發生兩次I/O，一次是讀取索引塊，一次是讀取數據塊。
2、一個SQL優化實例
2.1慢SQL：
select c_ajbh, c_ah, c_cbfy, c_cbrxm, d_larq, d_jarq, n_dbjg, c_yqly from db_zxzhld.t_zhld_db dbxx join db_zxzhld.t_zhld_ajdbxx dbaj on dbxx.c_bh = dbaj.c_dbbh where dbxx.n_valid=1 and dbxx.n_state in (1,2,3) and dbxx.c_dbztbh='1003' and dbaj.c_zblx='1003' and dbaj.c_dbfy='0' and dbaj.c_gy = '2550' and c_ajbh in (select distinct c_ajbh from db_zxzhld.t_zhld_zbajxx where n_dbzt = 1 and c_zblx = '1003' and c_gy = '2550' ) order by d_larq asc, c_ajbh asc limit 15 offset 0;
慢sql耗時：7s
先過下這個sql是干什么的、首先dbxx和dbaj的一個join連接然后dbaj.c_ajbh要包含在zbaj表里面，做了個排序，取了15條記錄、大概就這樣。
Sql有個缺點就是我不知道查詢的字段是從那個表里面取的、建議加上表別名.字段。
查看該sql的表的數據量：
t_zhld_db ：1311
t_zhld_ajdbxx ：341296
t_zhld_zbajxx ：1027619
執行計劃：
01 Limit (cost=36328.67..36328.68 rows=1 width=107) (actual time=88957.677..88957.729 rows=15 loops=1)
02 -> Sort (cost=36328.67..36328.68 rows=1 width=107) (actual time=88957.653..88957.672 rows=15 loops=1)
03 Sort Key: dbaj.d_larq, dbaj.c_ajbh
04 Sort Method: top-N heapsort Memory: 27kB
05 -> Nested Loop Semi Join (cost=17099.76..36328.66 rows=1 width=107) (actual time=277.794..88932.662 rows=8605 loops=1)
06 Join Filter: ((dbaj.c_ajbh)::text = (t_zhld_zbajxx.c_ajbh)::text)
07 Rows Removed by Join Filter: 37018710
08 -> Nested Loop (cost=0.00..19200.59 rows=1 width=107) (actual time=199.141..601.845 rows=8605 loops=1)
09 Join Filter: (dbxx.c_bh = dbaj.c_dbbh)
10 Rows Removed by Join Filter: 111865
11 -> Seq Scan on t_zhld_ajdbxx dbaj (cost=0.00..19117.70 rows=219 width=140) (actual time=198.871..266.182 rows=8605 loops=1)
12 Filter: ((n_valid = 1) AND ((c_zblx)::text = '1003'::text) AND ((c_dbfy)::text = '0'::text) AND ((c_gy)::text = '2550'::text))
13 Rows Removed by Filter: 332691
14 -> Materialize (cost=0.00..66.48 rows=5 width=33) (actual time=0.001..0.017 rows=14 loops=8605)
15 -> Seq Scan on t_zhld_db dbxx (cost=0.00..66.45 rows=5 width=33) (actual time=0.044..0.722 rows=14 loops=1)
16 Filter: ((n_valid = 1) AND ((c_dbztbh)::text = '1003'::text) AND (n_state = ANY ('{1,2,3}'::integer[])))
17 Rows Removed by Filter: 1297
18 -> Materialize (cost=17099.76..17117.46 rows=708 width=32) (actual time=0.006..4.890 rows=4303 loops=8605)
19 -> HashAggregate (cost=17099.76..17106.84 rows=708 width=32) (actual time=44.011..54.924 rows=8605 loops=1)
20 Group Key: t_zhld_zbajxx.c_ajbh
21 -> Bitmap Heap Scan on t_zhld_zbajxx (cost=163.36..17097.99 rows=708 width=32) (actual time=5.218..30.278 rows=8605 loops=1)
22 Recheck Cond: ((n_dbzt = 1) AND ((c_zblx)::text = '1003'::text))
23 Filter: ((c_gy)::text = '2550'::text)
24 Rows Removed by Filter: 21849
25 Heap Blocks: exact=960
26 -> Bitmap Index Scan on i_tzhldzbajxx_zblx_dbzt (cost=0.00..163.19 rows=5876 width=0) (actual time=5.011..5.011 rows=30458 loops=1)
27 Index Cond: ((n_dbzt = 1) AND ((c_zblx)::text = '1003'::text))
28 Planning time: 1.258 ms
29 Execution time: 88958.029 ms
執行計劃解讀：
1：第27->21行，通過索引i_tzhldzbajxx_zblx_dbzt過濾表t_zhld_zbajxx的數據，然后根據過濾條件(c_gy)::text = '2550'::text過濾最終返回8605條數據
2：第17->15行，根據條件過濾t_zhld_db表的數據，最終返回了14條數據
3：第20->19行，對表t_zhld_zbajxx做group by的操作
4：第13->11行，全表掃描t_zhld_ajdbxx 最終返回了8605條數據
5：第08行，根據t_zhld_ajdbxx返回的8605條結果集作為驅動表和t_zhld_db的結果集(14條)做嵌套循環，t_zhld_db的結果集被循環了8605次。然后過濾掉了其中的111865條記錄，那么最終將得到（8605*14-111865） = 8605
6：第07->05行，根據第08和18行返回的結果集最終做了Nested Loop Semi Join，第18行的4303條結果集被循環了8605次,(4303*8605-37018710)=8605
7: 第04->02行，對最終的8605條記錄進行排序
8：第01行，limit最終獲取15條記錄
整個執行計劃中耗時最長的地方在05行Nested Loop Semi Join，actual time=277.794..88932.662， 表db_zxzhld.t_zhld_db dbxx和db_zxzhld.t_zhld_ajdbxx均是全表掃描
2.2具體優化步驟
查看索引頁并沒有索引，創建c_ajbh，c_dbbh等邏輯外鍵的索引
drop index if exists I_T_ZHLD_AJDBXX_AJBH;
create index I_T_ZHLD_AJDBXX_AJBH on T_ZHLD_AJDBXX (c_ajbh);
commit;
drop index if exists I_T_ZHLD_AJDBXX_DBBH;
create index I_T_ZHLD_AJDBXX_DBBH on T_ZHLD_AJDBXX (c_dbbh);
commit;
創建d_larq,c_ajbh的排序索引：
drop index if exists I_T_ZHLD_AJDBXX_m6;create index I_T_ZHLD_AJDBXX_m6 on T_ZHLD_AJDBXX (c_zblx,c_dbfy,c_gy,d_larq asc,c_ajbh asc);
commit;
drop index if exists I_T_ZHLD_ZBAJXX_h3 ;
create index I_T_ZHLD_ZBAJXX_h3 on db_zxzhld.t_zhld_zbajxx (n_dbzt,c_zblx,c_gy,c_gy);
commit;
創建索引后執行計劃有了改變，原來的dbaj表和dbxx表先做nestedloop變成了zbaj和dbaj表先做了nestedloop join,總的cost也從36328.68降到了12802.87，
執行計劃
Limit (cost=12802.87..12802.87 rows=1 width=107) (actual time=4263.598..4263.648 rows=15 loops=1)
-> Sort (cost=12802.87..12802.87 rows=1 width=107) (actual time=4263.592..4263.609 rows=15 loops=1)
Sort Key: dbaj.d_larq, dbaj.c_ajbh
Sort Method: top-N heapsort Memory: 27kB
-> Nested Loop (cost=2516.05..12802.86 rows=1 width=107) (actual time=74.240..4239.723 rows=8605 loops=1)
Join Filter: (dbaj.c_dbbh = dbxx.c_bh)
Rows Removed by Join Filter: 111865
-> Nested Loop (cost=2516.05..12736.34 rows=1 width=140) (actual time=74.083..327.974 rows=8605 loops=1)
-> HashAggregate (cost=2515.62..2522.76 rows=714 width=32) (actual time=74.025..90.185 rows=8605 loops=1)
Group Key: ("ANY_subquery".c_ajbh)::text
-> Subquery Scan on "ANY_subquery" (cost=2499.56..2513.84 rows=714 width=32) (actual time=28.782..59.823 rows=8605 loops=1)
-> HashAggregate (cost=2499.56..2506.70 rows=714 width=32) (actual time=28.778..39.968 rows=8605 loops=1)
Group Key: zbaj.c_ajbh
-> Index Scan using i_t_zhld_zbajxx_h3 on t_zhld_zbajxx zbaj (cost=0.42..2497.77 rows=715 width=32) (actual time=0.062..15.104 rows=8605 loops=1)
Index Cond: ((n_dbzt = 1) AND ((c_zblx)::text = '1003'::text) AND ((c_gy)::text = '2550'::text))
-> Index Scan using i_t_zhld_ajdbxx_ajbh on t_zhld_ajdbxx dbaj (cost=0.42..14.29 rows=1 width=140) (actual time=0.015..0.021 rows=1 loops=8605)
Index Cond: ((c_ajbh)::text = ("ANY_subquery".c_ajbh)::text)
Filter: (((c_zblx)::text = '1003'::text) AND ((c_dbfy)::text = '0'::text) AND ((c_gy)::text = '2550'::text))
Rows Removed by Filter: 1
-> Seq Scan on t_zhld_db dbxx (cost=0.00..66.45 rows=5 width=33) (actual time=0.015..0.430 rows=14 loops=8605)
Filter: ((n_valid = 1) AND ((c_dbztbh)::text = '1003'::text) AND (n_state = ANY ('{1,2,3}'::integer[])))
Rows Removed by Filter: 1298
Planning time: 1.075 ms
Execution time: 4263.803 ms
執行的時間還是要4s左右仍然不滿足需求，并且沒有使用上I_T_ZHLD_AJDBXX_m6這個索引。
2.3等價改寫SQL(1)
等價改寫：將排序條件加入db_zxzhld.t_zhld_ajdbxx讓其先排序，再和t_zhld_db表連接。
修改后sql：
Select dbaj.c_ajbh, dbaj.c_ah, dbaj.c_cbfy, dbaj.c_cbrxm, dbaj.d_larq, dbaj.d_jarq, dbaj.n_dbjg, dbaj.c_yqly from (select * from db_zxzhld.t_zhld_db where n_valid=1 and n_state in (1,2,3) and c_dbztbh='1003' )dbxx
join (select * from db_zxzhld.t_zhld_ajdbxx where n_valid=1 and c_zblx='1003'
and c_dbfy='0' and c_gy = '2550' and
c_ajbh in (select distinct c_ajbh from db_zxzhld.t_zhld_zbajxx where n_dbzt = 1 and c_zblx = '1003' and c_gy = '2550' ) order by d_larq asc, c_ajbh asc)dbajon dbxx.c_bh = dbaj.c_dbbh
limit 15 offset 0
再次查看執行計劃：
Limit (cost=3223.92..3231.97 rows=1 width=107) (actual time=127.291..127.536 rows=15 loops=1)
-> Nested Loop (cost=3223.92..3231.97 rows=1 width=107) (actual time=127.285..127.496 rows=15 loops=1)
-> Sort (cost=3223.64..3223.65 rows=1 width=140) (actual time=127.210..127.225 rows=15 loops=1)
Sort Key: t_zhld_ajdbxx.d_larq, t_zhld_ajdbxx.c_ajbh
Sort Method: quicksort Memory: 2618kB
-> Hash Semi Join (cost=2523.19..3223.63 rows=1 width=140) (actual time=55.913..107.265 rows=8605 loops=1)
Hash Cond: ((t_zhld_ajdbxx.c_ajbh)::text = (t_zhld_zbajxx.c_ajbh)::text)
-> Index Scan using i_t_zhld_ajdbxx_m6 on t_zhld_ajdbxx (cost=0.42..700.28 rows=219 width=140) (actual time=0.065..22.005 rows=8605 loops=1)
Index Cond: (((c_zblx)::text = '1003'::text) AND ((c_dbfy)::text = '0'::text) AND ((c_gy)::text = '2550'::text))
-> Hash (cost=2513.84..2513.84 rows=714 width=32) (actual time=55.802..55.802 rows=8605 loops=1)
Buckets: 16384 (originally 1024) Batches: 1 (originally 1) Memory Usage: 675kB
-> HashAggregate (cost=2499.56..2506.70 rows=714 width=32) (actual time=30.530..43.275 rows=8605 loops=1)
Group Key: t_zhld_zbajxx.c_ajbh
-> Index Scan using i_t_zhld_zbajxx_h3 on t_zhld_zbajxx (cost=0.42..2497.77 rows=715 width=32) (actual time=0.043..15.552 rows=8605 loops=1)
Index Cond: ((n_dbzt = 1) AND ((c_zblx)::text = '1003'::text) AND ((c_gy)::text = '2550'::text))
-> Index Scan using t_zhld_db_pkey on t_zhld_db (cost=0.28..8.30 rows=1 width=33) (actual time=0.009..0.011 rows=1 loops=15)
Index Cond: (c_bh = t_zhld_ajdbxx.c_dbbh)
Filter: (((c_dbztbh)::text = '1003'::text) AND (n_state = ANY ('{1,2,3}'::integer[])))
Planning time: 1.154 ms
Execution time: 127.734 ms
這一次可以看出，ajdbxx和zbajxx表做了hash semi join 消除了nestedloop,cost降到了3231.97。并且使用上了i_t_zhld_ajdbxx_m6子查詢中in的結果集有一萬多條數據。
繼續嘗試使用exists等價改寫in，看能否有更好的結果
2.4等價改寫SQL(2)
等價改寫：將in替換為exists：
select c_ajbh, c_ah, c_cbfy, c_cbrxm, d_larq, d_jarq, n_dbjg, c_yqlyfrom (select c_bh from db_zxzhld.t_zhld_db where n_state in (1,2,3) and c_dbztbh='1003' )dbxx
join (select c_ajbh, c_ah, c_cbfy, c_cbrxm, d_larq, d_jarq, n_dbjg, c_yqly,c_dbbh from db_zxzhld.t_zhld_ajdbxx ajdbxxwhere c_zblx='1003'
and c_dbfy='0' and c_gy = '2550' and
exists (select distinct c_ajbh from db_zxzhld.t_zhld_zbajxx zbajxx where ajdbxx.c_ajbh = zbajxx.c_ajbh and n_dbzt = 1 and c_zblx = '1003' and c_gy = '2550' ) order by d_larq asc, c_ajbh asc)dbajon dbxx.c_bh = dbaj.c_dbbh
limit 15 offset 0
再次查看執行計劃：
Limit (cost=1.12..2547.17 rows=1 width=107) (actual time=0.140..0.727 rows=15 loops=1)
-> Nested Loop (cost=1.12..2547.17 rows=1 width=107) (actual time=0.136..0.689 rows=15 loops=1)
-> Nested Loop Semi Join (cost=0.85..2538.84 rows=1 width=140) (actual time=0.115..0.493 rows=15 loops=1)
-> Index Scan using i_t_zhld_ajdbxx_m6 on t_zhld_ajdbxx t2 (cost=0.42..700.28 rows=219 width=140) (actual time=0.076..0.127 rows=15 loops=1)
Index Cond: (((c_zblx)::text = '1003'::text) AND ((c_dbfy)::text = '0'::text) AND ((c_gy)::text = '2550'::text))
-> Index Scan using i_t_zhld_zbajxx_c_ajbh on t_zhld_zbajxx t3 (cost=0.42..8.40 rows=1 width=32) (actual time=0.019..0.019 rows=1 loops=15)
Index Cond: ((c_ajbh)::text = (t2.c_ajbh)::text)
Filter: (((c_zblx)::text = '1003'::text) AND ((c_gy)::text = '2550'::text) AND (n_dbzt = 1))
-> Index Scan using t_zhld_db_pkey on t_zhld_db (cost=0.28..8.30 rows=1 width=33) (actual time=0.007..0.008 rows=1 loops=15)
Index Cond: (c_bh = t2.c_dbbh)
Filter: (((c_dbztbh)::text = '1003'::text) AND (n_state = ANY ('{1,2,3}'::integer[])))
Planning time: 1.268 ms
Execution time: 0.859 ms
可以看出使用exist效果更好，最終cost 2547.17
(1).少了t_zhld_zbajxx表的group by操作：Sort Key: t_zhld_ajdbxx.d_larq, t_zhld_ajdbxx.c_ajbh。(這一步是因為使用了索引中的排序)
(2).少了分組的操作：Group Key: t_zhld_zbajxx.c_ajbh。
第(2)為什么這個查詢消除了t_zhld_zbajxx表的group by操作呢？
原因是exists替換了distinct的功能，一旦滿足條件則立刻返回。所以使用exists的時候子查詢可以直接去掉distinct。
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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