F.3. auto_explain

auto_explain模块提供了一种方式来自动记录慢速语句的执行计划,而不需要手工运行EXPLAIN。这在大型应用中追踪未被优化的查询时有用。

该模块没有提供 SQL 可访问的函数。要使用它,简单地将它载入服务器。你可以把它载入到一个单独的会话:

LOAD 'auto_explain';

(你必须作为超级用户来这样做)。更典型的用法是通过在postgresql.confshared_preload_libraries中包括auto_explain将它预先载入到所有会话中。然后你就可以追踪那些出乎意料地慢的查询,而不管它们何时发生。当然为此会付出一些额外的负荷作为代价。

F.3.1. 配置参数

有几个配置参数用来控制auto_explain的行为。注意默认行为是什么也不做,因此如果你想要任何结果就必须至少设置auto_explain.log_min_duration

auto_explain.log_min_duration (integer)

auto_explain.log_min_duration是最小语句执行时间(以毫秒计),这将导致语句的计划被记录。设置这个参数为零将记录所有计划。负一(默认值)禁用记录计划。例如,如果你将它设置为250ms,则所有运行时间等于或超过 250ms 的语句将被记录。只有超级用户能够改变这个设置。

auto_explain.log_analyze (boolean)

当一个执行计划被记录时,auto_explain.log_analyze导致EXPLAIN ANALYZE输出(而不仅仅是EXPLAIN输出)被打印。默认情况下这个参数是关闭的。只有超级用户能够改变这个设置。

Note: 当这个参数为打开时,对所有被执行的语句将引起对每个计划节点的计时,不管它们是否运行得足够长以至于被记录。这可能对性能有极度负面的影响。

auto_explain.log_verbose (boolean)

当一个执行计划被记录时,auto_explain.log_verbose导致EXPLAIN VERBOSE输出(而不只是EXPLAIN输出)被打印。这个参数默认情况下是关闭的。只有超级用户能够改变这个设置。

auto_explain.log_buffers (boolean)

当一个执行计划被记录时,auto_explain.log_buffers导致EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)输出(而不只是EXPLAIN输出)被打印。这个参数默认情况下是关闭的。只有超级用户能够改变这个设置。除除非auto_explain.log_analyze参数被设置,否则这个参数没有效果。

auto_explain.log_format (enum)

auto_explain.log_format选择要使用的EXPLAIN输出格式。允许的值是textxmljsonyaml。默认是文本形式。只有超级用户能够改变这个设置。

auto_explain.log_timing (boolean)

auto_explain.log_timing导致EXPLAIN (ANALYZE, TIMING off)输出,而不只是EXPLAIN (ANALYZE)输出。重复读取系统锁的开销在某些系统上可能会显著地拖慢查询,因此当只需要实际行计数而非确切时间时,关闭这个参数将会很有帮助。只有当auto_explain.log_analyze也被启用时这个参数才有效。这个参数默认情况下是打开的。只有超级用户能够改变这个设置。

auto_explain.log_nested_statements (boolean)

auto_explain.log_nested_statements导致嵌套语句(在一个函数内执行的语句)会被考虑在记录范围之内。当它被关闭时,只有顶层查询计划被记录。这个参数默认情况下是关闭的。只有超级用户能够改变这个设置。

这些参数必须被设置在postgresql.conf中。典型的用法可能是:

# postgresql.conf
shared_preload_libraries = 'auto_explain'

auto_explain.log_min_duration = '3s'

F.3.2. 例子

postgres=# LOAD 'auto_explain';
postgres=# SET auto_explain.log_min_duration = 0;
postgres=# SELECT count(*)
           FROM pg_class, pg_index
           WHERE oid = indrelid AND indisunique;

这可能会产生这样的日志输出:

LOG:  duration: 3.651 ms  plan:
  Query Text: SELECT count(*)
              FROM pg_class, pg_index
              WHERE oid = indrelid AND indisunique;
  Aggregate  (cost=16.79..16.80 rows=1 width=0) (actual time=3.626..3.627 rows=1 loops=1)
    ->  Hash Join  (cost=4.17..16.55 rows=92 width=0) (actual time=3.349..3.594 rows=92 loops=1)
          Hash Cond: (pg_class.oid = pg_index.indrelid)
          ->  Seq Scan on pg_class  (cost=0.00..9.55 rows=255 width=4) (actual time=0.016..0.140 rows=255 loops=1)
          ->  Hash  (cost=3.02..3.02 rows=92 width=4) (actual time=3.238..3.238 rows=92 loops=1)
                Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 4kB
                ->  Seq Scan on pg_index  (cost=0.00..3.02 rows=92 width=4) (actual time=0.008..3.187 rows=92 loops=1)
                      Filter: indisunique

F.3.3. 作者

Takahiro Itagaki