explain analyze

explain analyze是一种在数据库中用于分析查询性能的工具。它可以提供详细的查询执行计划和统计信息，帮助开发人员和数据库管理员优化查询语句和索引设计，以提高查询性能。

当我们在数据库中执行一个查询语句时，数据库系统会根据查询语句的逻辑来生成一个执行计划，该执行计划描述了数据库系统如何执行查询并获取。而使用explain analyze命令，则可以获取到这个执行计划的详细信息。

具体来说，explain analyze命令会返回以下信息：
1. 查询执行计划：展示了查询语的执行顺序和操作方式，包括表的扫描方式（如顺序扫描、索引扫描等）、连接方式（如嵌套循环连接、哈希连接等）等。
2. 统计信息：包括每个操作的实际执行时间、返回的行数、磁盘IO次数等，这些信息可以帮助我们评估查询的性能。

通过分析执行计划和统计信息，我们可以确定查询中存在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施，例如添加索引、重写查询语句等，以提高查询效率。

相关问题

explain analyze timing

### 使用 `EXPLAIN ANALYZE` 分析 SQL 查询时间性能

在 PostgreSQL 中，`EXPLAIN ANALYZE` 是一种强大的工具，能够帮助深入了解查询的实际执行情况及其性能表现。此命令不仅会展示查询的执行计划，还会真正运行该查询并提供详细的执行时间和其它统计数据。

#### 执行基本查询分析

当使用 `EXPLAIN ANALYZE` 时，可以通过如下方式构建语句：

EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE, BUFFERS)
SELECT * FROM schema.your_table WHERE your_condition;

这里的关键参数解释如下：

- **ANALYZE**: 实际执行查询，并收集有关其执行的信息。
- **VERBOSE**: 提供更加详尽的结果集信息，包括关系名称、别名等细节。
- **BUFFERS**: 显示关于缓冲区命中率的数据，有助于评估磁盘 I/O 效率[^2]。

#### 解读输出结果

执行上述命令后，返回的内容通常分为几个部分：

1. **查询规划节点**：每个操作（如顺序扫描、索引扫描）都会被单独列出，附带预期成本和行数预测。

2. **实际执行数据**：对于每一个规划节点，除了理论上的预估外，还会有真实的耗时(ms)、处理过的行数等指标。对比这两者可以帮助识别潜在瓶颈所在之处。

3. **I/O 统计**：如果启用了 `BUFFERS` 参数，则可以看到共享缓存中的脏页写入次数、临时文件创建数量等相关数值，这对于诊断内存不足或频繁磁盘访问等问题非常有用[^3]。

#### 示例代码片段

考虑一个具体的例子来更好地理解这一点：

假设有一个名为 `orders` 的订单表，想要找出特定日期范围内的记录总数。可以这样编写查询：

EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE, BUFFERS)
SELECT COUNT(*) AS order_count
FROM public.orders o
WHERE o.order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

这段脚本将会返回一系列有关此次查询的具体执行详情，从而让开发者清楚知道哪些地方可能存在问题，并据此作出相应调整以提高效率[^1]。

explain analyze和explain的区别

EXPLAIN是一个SQL命令，用于分析SQL查询语句的执行计划。它会显示查询执行过程中使用的索引、扫描行数、排序方式、连接方式等信息，帮助开发者优化查询语句。

EXPLAIN ANALYZE是EXPLAIN的升级版，除了分析查询执行计划外，它还会执行查询语句，并计算出查询语句执行的实际时间、扫描行数等统计信息。这些信息对于分析查询效率、优化查询语句非常有用。

因此，EXPLAIN只是展示查询语句的执行计划，而EXPLAIN ANALYZE不仅展示执行计划，还会执行查询并返回执行统计信息。