쿼리 계획의 구조는의 나무입니다.계획 노드. 트리의 하단 레벨의 노드는 스캔 노드입니다. 테이블에서 원시 행을 반환합니다.값조항 및 세트 퇴행 함수From, 자체 스캔 노드 유형이 있습니다. 쿼리가 원시 행의 결합, 집계, 정렬 또는 기타 작업이 필요한 경우 스캔 노드 위에 추가 노드가있어 이러한 작업을 수행합니다.토토 사이트플랜 트리의 각 노드마다 하나의 줄이있어 기본 노드 유형과 비용이 해당 계획 노드의 실행을 위해 만든 비용 추정치를 보여줍니다. 노드의 추가 특성을 보여주기 위해 노드의 요약 라인에서 들여 쓰기 된 추가 선이 나타날 수 있습니다.

여기에 사소한 예가 있습니다. 출력이 어떻게 보이는지 보여주기 위해 :

토토 사이트 *에서 10에서 토토 사이트하십시오.

이 쿼리가 없기 때문에여기서조항은 테이블의 모든 행을 스캔하여 플래너가 간단한 순차적 스캔 계획을 사용하도록 선택했습니다. 괄호 안에 인용 된 숫자는 (왼쪽에서 오른쪽으로) :

비용은 플래너의 비용 매개 변수에 의해 결정된 임의 단위로 측정됩니다 (참조섹션 20.7.2). 전통적인 관행은 디스크 페이지 가져 오기 단위의 비용을 측정하는 것입니다.SEQ_PAGE_COST전통적으로 설정되어1.0그리고 다른 비용 매개 변수는 이에 비해 설정됩니다. 이 섹션의 예제는 기본 비용 매개 변수로 실행됩니다.

상위 노드의 비용에는 모든 하위 노드의 비용이 포함되어 있음을 이해하는 것이 중요합니다. 비용은 플래너가 관심을 갖는 것만 반영한다는 것을 인식하는 것도 중요합니다.

the행값은 계획 노드에 의해 처리되거나 스캔 된 행의 수가 아니라 노드에서 방출되는 숫자이기 때문에 약간 까다 롭습니다. 이것은 종종 스캔 한 숫자보다 적습니다.여기서-노드에 적용되는 클레스트 조건. 이상적으로 최상위 행 추정치는 쿼리에 의해 실제로 반환, 업데이트 또는 삭제 된 행의 수에 근사합니다.

예제로 돌아 가기 :

토토 사이트 *에서 10에서 토토 사이트하십시오.

이 숫자는 매우 간단하게 파생됩니다. 그렇다면 :

relname = 'tenk1'; pg_class에서 reelpages, reltuples를 선택합니다.

당신은 그것을 찾을 것입니다Tenk1358 개의 디스크 페이지와 10000 행이 있습니다. 예상 비용은 (디스크 페이지 읽기 *로 계산됩니다.SEQ_PAGE_COST) + (줄 스캔 *CPU_TUPLE_COST). 기본적으로SEQ_PAGE_COST는 1.0이고CPU_TUPLE_COST는 0.01이므로 추정 비용은 (358 * 1.0) + (10000 * 0.01) = 458입니다.

이제 쿼리를 수정하여 A여기서조건 :

select * tenk1 where 1 <7000;

토토 사이트출력 표시여기서절로 적용되는 조항“필터”SEQ 스캔 계획 노드에 첨부 된 조건. 이는 계획 노드가 스캔 한 각 행의 조건을 확인하고 조건을 전달하는 것만 출력 함을 의미합니다.여기서절. 그러나 스캔은 여전히 ​​10000 행을 모두 방문해야하므로 비용이 줄어들지 않았습니다.cpu_operator_cost, 정확히) 추가 CPU 시간을 반영하려면여기서조건.

이 쿼리가 선택한 실제 행 수는 7000이지만행추정치는 대략적인 것입니다. 이 실험을 복제하려고하면 약간 다른 추정치가 나타날 것입니다.분석명령, 통계가 생성 되었기 때문에분석테이블의 무작위 샘플에서 가져 왔습니다.

이제 조건을보다 제한적으로 만들자 :

10 <100에서 tenk1에서 선택 *을 선택하십시오.

여기서 플래너는 2 단계 계획을 사용하기로 결정했습니다. 아동 계획 노드는 색인을 방문하여 인덱스 조건과 일치하는 행의 위치를 ​​찾은 다음 상단 계획 노드는 실제로 테이블 자체에서 해당 행을 가져옵니다. 별도의 행을 따로 가져 오는 것은 순차적으로 읽는 것보다 훨씬 비싸지 만 테이블의 모든 페이지를 방문 할 필요는 없기 때문에 여전히 순차적 스캔보다 저렴합니다.“비트 맵”노드 이름에 언급 된 것은 정렬을 수행하는 메커니즘입니다.)

이제 다른 조건을 추가합시다여기서12658_12665

TENK1에서 선택 *을 선택하십시오.

추가 조건StringU1 = 'xxx'출력 행 카운트 추정치를 줄이지 만 여전히 동일한 행 세트를 방문해야하기 때문에 비용은 아닙니다.StringU1조항은 색인 조건으로 적용 할 수 없습니다.이 인덱스는에만 있으므로고유 1열. 대신 인덱스에 의해 검색된 행의 필터로 적용됩니다.

경우에 따라 플래너가 a를 선호합니다.“단순”색인 스캔 계획 :

select *에서 * tenk1에서 고유 한 1 = 42;

이 유형의 계획에서 테이블 행은 색인 순서로 가져 오므로 읽는 데 더 비싸지 만 행 위치를 정렬하는 데 드는 추가 비용은 그만한 가치가 없습니다. 단일 행만 가져 오는 쿼리에 대한이 계획 유형을 가장 자주 볼 수 있습니다.주문 by인덱스 순서와 일치하는 조건은 추가 분류 단계가 필요하지 않기 때문에주문 by. 이 예에서는 추가Order by Oright1인덱스가 이미 요청 된 주문을 제공하기 때문에 동일한 계획을 사용합니다.

플래너는 an을 구현할 수 있습니다주문 by여러 가지 방법으로 조항. 위의 예는 그러한 순서 조항이 암시 적으로 구현 될 수 있음을 보여준다.Sort단계 :

Select *에서 * Tenk1 Order에서 Order를 선택하십시오.

계획의 일부가 필요한 정렬 키의 접두사에 대한 주문을 보장하면 플래너는 대신 A를 사용하기로 결정할 수 있습니다.증분 정렬단계 :

토토 사이트 *에서 * Tenk1 Order에서 4, 10 한계 100을 선택하십시오.

정기적 인 정렬과 비교하여 전체 결과 세트가 정렬되기 전에 튜플을 점차적으로 정렬 할 수 있으므로 특히를 최적화 할 수 있습니다.Limit쿼리. 또한 메모리 사용량과 디스크에 정렬을 유출 할 가능성을 줄일 수 있지만 결과를 여러 정렬 배치로 분할하는 데 드는 오버 헤드가 증가하는 비용이 발생합니다..

참조 된 여러 열에 별도의 인덱스가있는 경우여기서, 플래너는 인덱스의 및 또는 또는 또는 조합을 사용하도록 선택할 수 있습니다 :

10 <100 및 고유 2> 9000에서 10에서 선택 *을 선택하십시오.

그러나 이것은 두 인덱스를 모두 방문해야하므로 하나의 색인 만 사용하고 다른 조건을 필터로 처리하는 것과 비교할 때 반드시 승리는 아닙니다. 당신이 관련된 범위를 변화 시키면 그에 따라 계획이 변경 될 것입니다.

다음은의 효과를 보여주는 예입니다.Limit:

10 <100 및 고유 한 LIMIT 2에서 10 <100 및 고유 한 제한을 선택하십시오.

이것은 위와 동일한 쿼리이지만 A를 추가했습니다.Limit모든 행을 검색 할 필요는 없으며 플래너가해야 할 일에 대한 마음이 바뀌 었습니다. 인덱스 스캔 노드의 총 비용과 행 카운트는 마치 완료된 것처럼 표시됩니다.

우리가 논의한 열을 사용하여 두 개의 테이블을 연결해 보자.

선택 선택 *

이 계획에는 입력 또는 어린이로 두 개의 테이블 스캔이있는 중첩 루프 조인 노드가 있습니다. 노드 요약 라인의 압입은 계획 트리 구조를 반영합니다.“외부”, 자식은 이전에 본 것과 비슷한 비트 맵 스캔입니다. 비용과 행 수는 우리가 얻은 것과 동일합니다선택 ... 여기서 고유 한 <10우리가 적용하고 있기 때문에여기서절고유 한 <10해당 노드에서. 그만큼t1.unique2 = t2.unique2절은 아직 관련이 없으므로 외부 스캔의 행 수에 영향을 미치지 않습니다. 중첩 루프 조인 노드가 두 번째로 실행됩니다.“내부”외부 아동으로부터 얻은 각 행에 대해 한 번 자식. 현재 외부 행의 열 값은 내부 스캔에 연결할 수 있습니다.t1.unique2외부 행의 값을 사용할 수 있으므로, 우리는 단순한 것에 대해 위에서 본 것과 유사한 계획과 비용을 얻습니다선택 ... 여기서 t2.unique2 =Constant케이스. (추정 비용은 실제로 위에서 보았던 것보다 약간 낮습니다. 반복 된 인덱스 스캔에서 발생할 것으로 예상되는 캐싱의 결과t2.) 루프 노드의 비용은 외부 스캔 비용과 각 외부 행에 대한 내부 스캔의 반복 (10 * 7.91, 여기)과 조인 처리를위한 약간의 CPU 시간을 기준으로 설정됩니다..

이 예에서 조인의 출력 행 카운트는 두 스캔 행 카운트의 제품과 동일하지만 추가가있을 수 있기 때문에 모든 경우에 해당되는 것은 아닙니다여기서두 테이블을 언급하는 클로스는 입력 스캔이 아닌 결합 지점에서만 적용 할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

선택 선택 *

조건T1. HUNDRED 테스트 할 수 없습니다Tenk2_unique2index, 결합 노드에 적용됩니다. 이렇게하면 결합 노드의 추정 출력 행 카운트가 줄어들지 만 입력 스캔 중 하나는 변경되지 않습니다.

선택 선택 *

선택 사항 *

set enable_sort = off;