Porównanie EXPLAIN ANALYZE i pg_stat_statements

Na tym etapie możesz się zastanawiać: po co nam dwa różne narzędzia do analizy? Czego używa się częściej: EXPLAIN ANALYZE czy pg_stat_statements? Sprawdźmy, czym różnią się te dwa podejścia, jakie mają mocne i słabe strony oraz gdzie i kiedy każde z nich się przydaje.

Zadania rozwiązywane przez narzędzia

EXPLAIN ANALYZE: narzędzie do głębokiej analizy jednego konkretnego zapytania. Jeśli chcesz wiedzieć, jak PostgreSQL wykonuje zapytanie, jakie nody są używane, ile wierszy jest przetwarzanych i ile czasu zajmuje każda operacja, to jest właśnie to. Pomaga odpowiedzieć na pytanie: "Dlaczego moje konkretne zapytanie działa wolno?"

pg_stat_statements: narzędzie do monitorowania na wyższym poziomie, które daje info o wydajności wszystkich zapytań wykonywanych w bazie. To twój wybór, jeśli chcesz mieć ogólny obraz wydajności: "Które zapytania w mojej bazie są najwolniejsze?" albo "Które zapytania najbardziej obciążają serwer?"

Kiedy używać EXPLAIN ANALYZE

EXPLAIN ANALYZE to twój debugowy tool, który pozwala zrozumieć, jak PostgreSQL wykonuje konkretne zapytanie. Używaj go w takich sytuacjach:

Optymalizacja pojedynczego zapytania Jeśli ktoś narzeka, że strona twojej apki ładuje się wieki, najpierw znajdziesz zapytanie odpowiedzialne za ten problem i użyjesz EXPLAIN ANALYZE. To pokaże ci plan wykonania zapytania i faktyczne metryki, jak czas wykonania i ilość przetworzonych wierszy.

Wybór odpowiedniego indeksu Gdy tworzysz nowy indeks albo zmieniasz istniejący, użyj EXPLAIN ANALYZE, żeby sprawdzić, czy PostgreSQL wybiera ten indeks do pracy. Jeśli nie, to może stworzyłeś indeks, który nie pomaga zoptymalizować zapytań.

Debugowanie złożonych zapytań Jeśli piszesz skomplikowane zapytanie z dużą ilością JOIN albo WHERE, analiza faktycznego planu wykonania przez EXPLAIN ANALYZE pozwoli ci znaleźć wąskie gardła, np. niepotrzebne sekwencyjne skanowania (hej, Seq Scan).

Przykład: Optymalizacja zapytania z EXPLAIN ANALYZE

-- Zapytanie, które działa wolno
SELECT *
FROM students
WHERE name = 'Alice';

-- Analizujemy plan wykonania
EXPLAIN ANALYZE
SELECT *
FROM students
WHERE name = 'Alice';

Jeśli widzisz, że używany jest Seq Scan, to pewnie zapomniałeś dodać indeks:

-- Tworzymy indeks na kolumnie name
CREATE INDEX idx_students_name ON students(name);

-- Sprawdzamy jeszcze raz
EXPLAIN ANALYZE
SELECT *
FROM students
WHERE name = 'Alice';

Kiedy używać pg_stat_statements

To narzędzie jest niezastąpione do analizy wydajności całego systemu. Używaj go w takich przypadkach:

Monitoring na produkcji pg_stat_statements pokazuje statystyki wykonania zapytań za określony czas. Możesz łatwo znaleźć najwolniejsze zapytania dzięki kolumnie total_time, która pokazuje łączny czas wykonania każdego zapytania.

Szukanie "ciężkich" zapytań Chcesz wiedzieć, które zapytania najczęściej obciążają twoją bazę? Sortuj zapytania po ilości odczytów z pamięci (shared_blks_hit) albo po ilości przetworzonych wierszy (rows).

Wykrywanie zapytań z wysoką częstotliwością wykonania Czasem nie tylko długie zapytanie może robić problemy, ale też takie, które jest wykonywane bardzo często. Na przykład, jeśli jakieś zapytanie leci 100 razy na minutę, nawet drobna optymalizacja może mocno odciążyć serwer.

Przykład: Szukanie wolnych zapytań z pg_stat_statements

-- Przeglądanie statystyk zapytań
SELECT query,
       calls,
       total_time,
       rows
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 5;

To zapytanie pokaże top 5 zapytań, które zużywają najwięcej czasu.

Porównanie podejść: gdzie jest różnica?

Używaj obu narzędzi razem

Jak to w programowaniu, nie ma magicznego guzika, który rozwiąże wszystkie problemy. Najlepsze podejście to używanie obu narzędzi razem. Na przykład:

1. Użyj pg_stat_statements, żeby znaleźć najwolniejsze albo najczęstsze zapytania w twoim systemie.

2. Potem przeanalizuj te zapytania przez EXPLAIN ANALYZE, żeby zrozumieć, czemu działają słabo.

Praktyczny przykład: podejście kompleksowe

-- Krok 1: Znajdź najwolniejsze zapytanie
SELECT query, total_time, calls
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 1;

-- Krok 2: Przeanalizuj to zapytanie
EXPLAIN ANALYZE
<skopiuj zapytanie z poprzedniego kroku>;

Typowe błędy przy używaniu

Przy pracy z EXPLAIN ANALYZE i pg_stat_statements początkujący często popełniają kilka błędów:

1. Zapominanie o aktualności danych. Jeśli analizujesz zapytanie na pustej tabeli, wynik EXPLAIN ANALYZE może być mylący. Upewnij się, że twoja testowa baza odzwierciedla realne ilości danych.

2. Ignorowanie kosztów monitoringu. Jeśli na produkcji masz włączone rozszerzenie pg_stat_statements, sprawdź, czy jest dobrze skonfigurowane i nie robi zbędnego obciążenia.

3. Czytanie teoretycznego planu zamiast faktycznego. Pamiętaj, że zwykły EXPLAIN daje tylko teoretyczny plan zapytania. Używaj EXPLAIN ANALYZE, żeby dostać realne dane.

Teraz masz już wszystkie potrzebne skille, żeby nie tylko walczyć z wolnymi zapytaniami, ale też zapobiegać ich powstawaniu. PostgreSQL daje ci potężne narzędzia, a umiejętne ich łączenie pozwala osiągnąć optymalną wydajność nawet na mocno obciążonych systemach.

1

Ankieta/quiz

Optymalizacja zapytań, poziom 42, lekcja 4

Niedostępny

Optymalizacja zapytań

Optymalizacja zapytań

Otwórz