面试题：PostgreSQL 复杂执行计划优化与调优

Question

现有一个复杂的 PostgreSQL 查询，涉及多个表的 JOIN 操作，并且存在子查询和窗口函数。查询执行缓慢，执行计划显示有大量的顺序扫描和不必要的中间结果集。请详细说明你将如何分析这个执行计划，找出性能瓶颈，并提出全面的优化方案，包括但不限于索引优化、查询重写、配置参数调整等方面。

Answer 1

分析执行计划

1. 查看扫描方式：大量顺序扫描意味着表可能没有合适的索引。重点关注参与 JOIN 的列以及 WHERE 子句中的过滤条件列。例如，如果一个表在 JOIN 时以顺序扫描进行，检查连接列是否有索引。
2. 中间结果集：不必要的中间结果集通常是由于查询结构不够优化。查看子查询和窗口函数部分，是否有重复计算或者过度聚合的情况。比如，子查询返回的数据量过大，导致后续操作处理数据过多。
3. 成本估计：执行计划中的成本值反映了每个操作的代价。关注高成本的操作，如排序、聚合等，这些操作可能是性能瓶颈所在。

优化方案

索引优化

1. 创建索引：
   • 对于 JOIN 条件中的列，在相关表上创建索引。例如，如果查询是 SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id，在 table1.id 和 table2.table1_id 上创建索引。
   • 对于 WHERE 子句中的过滤条件列，如果数据分布合适，创建索引。比如 WHERE column_name > 'value'，可以考虑在 column_name 上创建索引。但要注意，对于选择性差（重复值多）的列，索引效果可能不佳。
2. 覆盖索引：如果查询需要访问多个列，可以考虑创建覆盖索引。例如，查询 SELECT col1, col2 FROM table WHERE col3 = 'value'，可以创建包含 col1、col2、col3 的复合索引，这样查询可以直接从索引中获取数据，减少对表的扫描。

查询重写

1. 消除子查询：尽量将子查询转换为 JOIN。例如，子查询 SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT table1_id FROM table2) 可以重写为 SELECT table1.* FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.table1_id。
2. 优化窗口函数：如果窗口函数中有复杂的计算，可以考虑先在子查询中计算好，再应用窗口函数。比如，先计算出需要的聚合值，再在外部查询中使用窗口函数进行排序或分组操作。
3. CTE 优化：如果使用了公共表表达式（CTE），确保 CTE 不会产生过多的冗余数据。可以将多个相关的 CTE 合并，减少中间结果集的生成。

配置参数调整

1. 内存相关参数：
   • shared_buffers：增加此参数值可以让更多的数据缓存到内存中，减少磁盘 I/O。但要注意不要超过系统内存的合理范围，一般建议设置为系统内存的 25%左右。
   • work_mem：调整这个参数可以影响排序、哈希表等操作的内存使用。如果查询中有大量的排序或聚合操作，可以适当增加 work_mem 的值，避免临时文件的生成，提高性能。
2. 查询规划相关参数：
   • enable_seqscan：如果确定表上有合适的索引，可以尝试将此参数设置为 off，强制查询规划器优先使用索引扫描。但要谨慎使用，因为某些情况下顺序扫描可能更高效。
   • geqo：如果查询涉及多个表的复杂连接，可以调整 geqo（遗传查询优化器）相关参数，让其更有效地搜索最优查询计划。

其他优化

1. 表结构优化：确保表的设计合理，避免过度冗余和不必要的列。如果某些列很少使用，可以考虑分离到另外的表中。
2. 统计信息更新：定期更新表的统计信息，让查询规划器能生成更准确的执行计划。可以使用 ANALYZE 命令更新统计信息。