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wzjs 2025/9/17 1:15:52
做购物网站怎么赚钱,做任务拿赏金的网站,google搜索引擎,公司建一个网站多少费用在本系列的前一篇文章中，我们探讨了如何解读执行计划输出的单行结构，并介绍了所有基本的数据获取操作（解释树中的节点）。今天，我们将深入讨论更复杂的操作。 函数扫描（Function Scan） 示例&am…

在本系列的前一篇文章中，我们探讨了如何解读执行计划输出的单行结构，并介绍了所有基本的数据获取操作（解释树中的节点）。今天，我们将深入讨论更复杂的操作。

函数扫描（Function Scan）

示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM generate_series(1,10) i;QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Function Scan on generate_series i  (cost=0.00..10.00 rows=1000 width=4) (actual time=0.057..0.057 rows=10 loops=1)

函数扫描是一个非常简单的节点 - 它执行一个返回记录集的函数（与lower()这类标量函数不同）。函数返回的行会被传递到执行计划树的上层节点，或者如果函数扫描是顶级节点，则直接返回给客户端。

函数扫描还可以对返回的行进行过滤：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM generate_series(1,10) i WHERE i < 3;QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Function Scan on generate_series i  (cost=0.00..12.50 rows=333 width=4) (actual time=0.008..0.009 rows=2 loops=1)Filter: (i < 3)Rows Removed by Filter: 8

排序操作（Sort）

排序操作获取输入记录集并按指定方式排序后输出。

示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM pg_class ORDER BY relname;QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------Sort  (cost=29.41..30.29 rows=352 width=226) (actual time=2.102..2.393 rows=357 loops=1)Sort Key: relnameSort Method: quicksort  Memory: 119kB->  Seq Scan on pg_class  (cost=0.00..14.52 rows=352 width=226) (actual time=0.126..0.415 rows=357 loops=1)

排序操作有几个重要特性：

  1. 当排序内存超过work_mem设置时，会切换到基于磁盘的排序：
EXPLAIN ANALYZE SELECT random() AS x FROM generate_series(1,14000) i ORDER BY x;Sort Method: quicksort  Memory: 1041kB

EXPLAIN ANALYZE SELECT random() AS x FROM generate_series(1,160000) i ORDER BY x;Sort Method: external merge  Disk: 2464kB
  1. 当排序与LIMIT结合使用时，会采用更高效的"top-N heapsort"算法：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM pg_class ORDER BY relfilenode LIMIT 5;Sort Method: top-N heapsort  Memory: 26kB

这种优化将排序复杂度从O(mlog(m))降低到O(mlog(n))，其中m是总行数，n是LIMIT指定的行数。

限制操作（Limit）

Limit操作执行其子操作，但只返回前N行。通常它会提前终止子操作的执行。

示例对比：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM pg_class;QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on pg_class  (cost=0.00..14.52 rows=352 width=226) (actual time=0.008..0.043 rows=357 loops=1)

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM pg_class LIMIT 2;QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------Limit  (cost=0.00..0.08 rows=2 width=226) (actual time=0.009..0.010 rows=2 loops=1)->  Seq Scan on pg_class  (cost=0.00..14.52 rows=352 width=226) (actual time=0.008..0.008 rows=2 loops=1)

哈希聚合（HashAggregate）

当查询包含GROUP BY或聚合函数（如sum()、avg()等）时，会使用此操作。

示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT relkind, COUNT(*) FROM pg_class GROUP BY relkind;QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------HashAggregate  (cost=16.28..16.34 rows=6 width=9) (actual time=0.151..0.153 rows=6 loops=1)Group Key: relkind->  Seq Scan on pg_class  (cost=0.00..14.52 rows=352 width=1) (actual time=0.009..0.042 rows=357 loops=1)

工作原理：

  1. 为每行计算GROUP BY键值
  2. 在哈希表中维护每个键的聚合状态
  3. 处理完所有行后输出结果

同样受work_mem限制，当哈希表过大时会使用磁盘存储。

哈希连接（Hash Join）

哈希连接用于连接两个数据集，包含两个子操作：一个总是"Hash"操作，另一个是任意操作。

示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM pg_class c JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid;QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Hash Join  (cost=1.25..20.61 rows=352 width=339) (actual time=0.028..0.217 rows=357 loops=1)Hash Cond: (c.relnamespace = n.oid)->  Seq Scan on pg_class c  (cost=0.00..14.52 rows=352 width=226) (actual time=0.006..0.037 rows=357 loops=1)->  Hash  (cost=1.11..1.11 rows=11 width=117) (actual time=0.015..0.015 rows=11 loops=1)Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 10kB->  Seq Scan on pg_namespace n  (cost=0.00..1.11 rows=11 width=117) (actual time=0.009..0.011 rows=11 loops=1)

工作流程：

  1. 先执行Hash子操作构建哈希表
  2. 然后执行另一侧操作，对每行在哈希表中查找匹配
  3. 找到匹配则输出连接结果

嵌套循环连接（Nested Loop）

嵌套循环连接有两个子操作，对左侧结果的每一行执行右侧操作。

示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT a.* FROM pg_class c JOIN pg_attribute a ON c.oid = a.attrelid
WHERE c.relname IN ('pg_class', 'pg_namespace');QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Nested Loop  (cost=8.84..55.73 rows=15 width=203) (actual time=0.018..0.043 rows=48 loops=1)->  Bitmap Heap Scan on pg_class c  (cost=8.56..14.03 rows=2 width=4) (actual time=0.011..0.012 rows=2 loops=1)Recheck Cond: (relname = ANY ('{pg_class,pg_namespace}'::name[]))Heap Blocks: exact=2->  Bitmap Index Scan on pg_class_relname_nsp_index  (cost=0.00..8.56 rows=2 width=0) (actual time=0.009..0.009 rows=2 loops=1)Index Cond: (relname = ANY ('{pg_class,pg_namespace}'::name[]))->  Index Scan using pg_attribute_relid_attnum_index on pg_attribute a  (cost=0.28..20.77 rows=8 width=203) (actual time=0.004..0.007 rows=24 loops=2)Index Cond: (attrelid = c.oid)

注意Index Scan的loops=2表示该操作执行了两次。

合并连接（Merge Join）

当连接的数据集已按连接键排序时使用此方法。

示例（强制使用排序）：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM(SELECT oid, * FROM pg_class ORDER BY oid) AS cJOIN(SELECT * FROM pg_attribute a ORDER BY attrelid) AS aON c.oid = a.attrelid;QUERY PLAN---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-------Merge Join  (cost=29.69..352.26 rows=2716 width=433) (actual time=0.347..10.218 rows=2749 loops=1)Merge Cond: (pg_class.oid = a.attrelid)->  Sort  (cost=29.41..30.29 rows=352 width=230) (actual time=0.299..0.363 rows=357 loops=1)Sort Key: pg_class.oidSort Method: quicksort  Memory: 119kB->  Seq Scan on pg_class  (cost=0.00..14.52 rows=352 width=230) (actual time=0.014..0.147 rows=357 loops=1)->  Materialize  (cost=0.28..283.62 rows=2716 width=203) (actual time=0.017..8.655 rows=2749 loops=1)->  Index Scan using pg_attribute_relid_attnum_index on pg_attribute a  (cost=0.28..249.67 rows=2716 width=203) (actual time=0.016..8.222 rows=2749 lo
ops=1)

工作流程：

  1. 同时扫描两个已排序的输入集
  2. 比较当前行的连接键
  3. 根据比较结果决定从哪一侧获取下一行

物化操作（Materialize）

物化操作将底层操作的结果存储在内存中，供多次使用。

示例：

EXPLAIN ANALYZE \dTSMaterialize  (cost=0.00..1.17 rows=11 width=68) (actual time=0.000..0.001 rows=11 loops=95)->  Seq Scan on pg_namespace n  (cost=0.00..1.11 rows=11 width=68) (actual time=0.004..0.006 rows=11 loops=1)

在这个例子中，物化避免了95次表扫描，只需扫描一次并将结果存储在内存中。

连接操作的变体

连接操作有以下变体：

  • 左/右连接：Hash Left Join, Merge Left Join等
  • 全连接：Hash Full Join, Merge Full Join
  • 反连接：Hash Anti Join（用于NOT EXISTS子查询）

示例（反连接）：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM pg_class c 
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM pg_attribute a WHERE a.attrelid = c.oid AND a.attnum = 10);Hash Anti Join  (cost=93.62..115.69 rows=298 width=226) (actual time=0.642..0.851 rows=303 loops=1)

反连接只返回在另一侧找不到匹配的行。

通过本文，我们详细探讨了PostgreSQL中的各种复杂操作。在后续文章中，我们将继续介绍其他操作类型和执行计划的统计信息。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yY86kVfTjC056xKB8_FCUw


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