Dev Notes [RU]
10 subscribers
10 links
Добро пожаловать на мой канал! 🌟
Здесь я делюсь своими мыслями, идеями, хаками и захватывающими открытиями.

EN версия здесь: @thedevnotes
Download Telegram
Разбираемся с командой EXPLAIN в PostgreSQL 🔍

Привет, коллеги! 👋🏻
Я сейчас активно ищу работу и прохожу собеседования. Не так давно было приятное собеседование (даже скорее душевный разговор) с одной компанией из Саудовской Аравии в ходе которого я открыл для себя кое-что новое и теперь хочу поделиться с вами этим знанием. Сегодня мы поговорим о том, как глубже понять, что происходит внутри вашей базы данных PostgreSQL при выполнении запросов. Для этого мы используем мощную команду EXPLAIN.

Что такое EXPLAIN?
EXPLAIN - это команда в PostgreSQL, которая позволяет анализировать и понимать запросы SQL. Просто поместите EXPLAIN перед вашим запросом, и вы получите описание плана выполнения запроса. Это помогает оптимизировать запросы и находить узкие места производительности.

Как это работает?
Когда вы выполняете EXPLAIN с вашим запросом, PostgreSQL возвращает план выполнения, который описывает:

1. Пути доступа к данным
2. Оценки стоимости (начальной и полной)
3. Предполагаемое количество строк, которые будут обработаны
4. Предполагаемый объем данных

Пример:
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE id = 1;

Получите что-то наподобие:
Seq Scan on users  (cost=0.00..1.25 rows=1 width=240)
Filter: (id = 1)

Это означает, что PostgreSQL планирует выполнить последовательное сканирование всей таблицы users, чтобы найти строки, где id = 1.

Расширенный анализ: EXPLAIN ANALYZE
Если добавить к команде EXPLAIN слово ANALYZE, то PostgreSQL выполнит запрос и покажет реальное время выполнения и другие метрики. Это полезно для измерения фактической производительности запроса.

Заключение:
Используйте EXPLAIN, чтобы лучше понять, как PostgreSQL исполняет ваши запросы. Это даст вам возможность оптимизировать их и улучшить общую производительность системы. Не забывайте, что правильная оптимизация начинается с понимания!

#PostgreSQL #DatabaseOptimization #SQLTips #советы
3👍1