怎么查案sql的执行时长

要查看 SQL 的执行时长，可以使用以下几种方法：

1. 使用 EXPLAIN ANALYZE：在执行 SQL 语句前加上 EXPLAIN ANALYZE 关键字，例如：

   EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM table_name;

这样会返回执行计划及执行时间等信息。

2. 使用 pg_stat_statements 插件：如果你的数据库是 PostgreSQL，并且已经安装了 pg_stat_statements 插件，可以使用它来获取 SQL 语句的执行信息。首先确认插件是否已经安装，然后查询 pg_stat_statements 视图，例如：

   SELECT query, total_time FROM pg_stat_statements WHERE query = 'SELECT * FROM table_name';

这样可以获取到指定 SQL 语句的总执行时间。

3. 使用应用程序或工具提供的性能监控功能：许多应用程序或数据库管理工具都提供了性能监控功能，可以查看 SQL 语句的执行时间、执行计划等信息。你可以根据所使用的工具的不同来查找对应的功能。

无论使用哪种方式，都可以帮助你获取 SQL 语句的执行时长信息，从而进行性能优化或者定位慢查询问题。

相关问题

spark.sql执行时任务慢

Spark SQL执行任务慢可能原因有很多，以下是一些常见的原因：

1. 数据量大：如果你的数据量很大，那么Spark SQL任务的执行时间可能会比较长。在这种情况下，你可以考虑使用分区或者调整集群大小以提高Spark SQL的性能。

2. 集群资源不足：如果你的集群资源不足，那么Spark SQL任务的执行时间也会变慢。在这种情况下，你可以尝试增加集群的计算资源或者内存。

3. 数据结构复杂：如果你的数据结构比较复杂，那么Spark SQL任务的执行时间也会比较长。在这种情况下，你可以考虑对数据进行预处理或者使用更高效的数据结构。

4. 算法复杂度高：如果你的算法复杂度比较高，那么Spark SQL任务的执行时间也会比较长。在这种情况下，你可以考虑使用更高效的算法或者优化你的代码。

5. 数据倾斜：如果你的数据倾斜比较严重，那么Spark SQL任务的执行时间也会比较长。在这种情况下，你可以尝试使用一些技术来解决数据倾斜问题，如使用随机分片等。

总之，如果你的Spark SQL任务执行时间比较慢，你需要先确定原因，然后根据具体情况采取相应的措施来优化。

hive SQL执行计划

Hive SQL执行计划是指Hive在执行SQL语句时生成的查询执行计划。它描述了Hive如何执行查询，包括数据的读取、处理和输出等过程。Hive使用解析器将SQL语句解析为一棵抽象语法树（AST），然后通过优化器生成最终的执行计划。

Hive SQL执行计划通常包括以下几个关键步骤：

1. 解析：将SQL语句解析为一棵抽象语法树（AST），识别出查询的各个组成部分，如表名、列名、条件等。

2. 语义分析：对AST进行语义分析，验证表名、列名的正确性，并进行类型检查等。

3. 优化：通过优化器对查询进行优化，包括重写查询、选择合适的连接方式、选择合适的索引等。优化的目标是提高查询性能和效率。

4. 生成执行计划：根据优化后的查询，生成最终的执行计划。执行计划通常以树状结构表示，每个节点代表一个操作，如扫描表、过滤条件、连接操作等。

5. 执行计划的执行：根据生成的执行计划，按照节点的顺序执行各个操作，读取数据、进行处理，并输出结果。

在Hive中，可以通过EXPLAIN关键字来查看SQL语句的执行计划。执行EXPLAIN语句后，Hive会将执行计划以文本形式输出，可以查看每个节点的操作和顺序。