PostgreSQL - izskaidrojiet

Strādājot ar datu bāzēm, ir punkts, ka tā vairs nav tikai tās informācijas iegūšana, kas attiecas uz mums, bet gan tas, kā mēs to iegūstam, jo ​​atkarībā no vaicājuma uzbūves tas būs resurss, ko mūsu vaicājums patērē. PostgreSQL piedāvā mums PASKAIDROJIET rīks, ar kuru mēs redzam, kā tiek izpildīts mūsu vaicājums un viss, ko tas attēlo.
IZSkaidrojiet un izskaidrojiet ANALĪZI
Šie divi rīki ir galvenais pamats, meklējot mūsu veikto vaicājumu veiktspējas problēmas, neskatoties uz to lietderību, tie nav nekas jauns, jo tie ir iekļauti PostgreSQL Kopš tā pirmsākumiem, bet tas nenozīmē, ka tie ir novecojuši vai novecojuši, gluži pretēji, tie ir nobrieduši, lai kļūtu par rīku, kas spēj sagatavot visprecīzākos ziņojumus par vaicājumu izpildi, tostarp var parādīt rīka iznākuma rezultātus. iegūti tādos formātos kā XML vai JSON vēlākai analīzei ar citiem rīkiem.
In pgAdmin mums ir pieejama iespēja iegūt rezultātu grafiku PASKAIDROJIET lai skaitļu analīzes vietā mēs varētu redzēt grafiku un tādā veidā vieglāk atklāt vaicājuma problēmas un uzlabošanas iespējas.
Atšķirības starp EXPLAIN un EXPLAIN ANALYZE
Varbūt abi termini tiek lietoti tā, it kā tie būtu viens un tas pats, bet, piemēram, starp tiem mums ir atšķirības PASKAIDROJIET sniedz priekšstatu par to, kā vaicājumu plānotājs plāno izpildīt vaicājumu, bet tā vietā tas netiek izpildīts PASKAIDROJIET ANALĪZI ja jūs to izpildāt un tas sniedz mums salīdzinājumu starp paredzamo izpildi un reālo izpildi, kas iegūta izpildes laikā. Palaižot PASKAIDROJIET caur pgAdmin Mēs varam izvēlēties starp EXPLAIN un EXPLAIN ANALYZE, kas mums sniegs katra rezultāta rezultātu, kad tos atlasīsim
Apskatīsim piemēru, kā izmantot šo rīku, tāpēc mēs to izmantosim PASKAIDROJIET ANALĪZI, redzēsim šādu kodu:

 EXPLAIN ANALYZE SELECT pa kreisi (traktāta ID, 5) Kā apgabala kods, SUM (latīņu val. Vai_latino) Kā totāls, SUM (balts_alons) Kā tot_balts, SUM (saplūst (Hispanic_or_latino, 0) - saplūst (balts_alons, 0)) AS nav_balts FROM census apgabala_kods ***** BY apgabala_kods; 

Tas ir ļoti vienkāršs vaicājums, kurā mēs apkopojam laukus, grupējam un pasūtām atbilstoši vienam no laukiem, un mēs iegūsim veiktspējas analīzes rezultātā:

 GroupAggregate (izmaksas = 111,29… 151,93 rindas = 1478) (faktiskais laiks = 6,099… 10,194 rindas = 14 cilpas = 1) -> Kārtot (izmaksas = 111,29… 114,98 rindas = 1478) (faktiskais laiks = 5,897… 6,565 rindas = 1478 cilpas = 1) Kārtošanas taustiņš: ("pa kreisi" ((traktāta_id) :: teksts, 5)) Kārtošanas metode: ātrā sarakste Atmiņa: 136 KB -> Seq Scan on hisp_pop (izmaksas = 0,00… 33,48 rindas = 1478) (faktiskais laiks = 0,390… 2,693 rindas = 1478 cilpas = 1) Kopējais izpildlaiks: 10 370 ms 

Ja mēs pieliekam nedaudz pūļu lasīšanā, rezultāti pakāpeniski kļūst vieglāk lasāmi, tomēr, ja mums nav daudz laika vai rezultāts ir ļoti plašs, mēs vienmēr varam redzēt grafiku.

Kā redzam, rezultātus ātrāk var redzēt grafiskā līmenī, ideāli ir izmantot abus rīkus un papildināt abus viedokļus, tā ir viena un tā pati informācija tikai ar dažādiem leņķiem, būs puristi, kuri vēlas tikai strādāt ar komandu konsoli, un tas ir labi.Tomēr visaptverošam datu bāzes speciālistam ir jāizmanto visi viņa rīcībā esošie rīki, lai uzlabotu savu darbu.
Ar to mēs pabeidzam apmācību, izmantojot šos rīkus, mēs jau varēsim noteikt cēloņus, kuru dēļ mūsu vaicājumi nav ātri, vai iespējas uzlabot, lai optimizētu mūsu vaicājumu.Vai jums patika šī apmācība un palīdzējāt tai?Jūs varat apbalvot autoru, nospiežot šo pogu, lai sniegtu viņam pozitīvu punktu