面试题：PostgreSQL执行计划中Cost值的计算与优化

Question

PostgreSQL执行计划中每个操作都有对应的Cost值，它影响着执行计划的选择。请说明Cost值是如何计算的，以及当执行计划的Cost值过高时，你会从哪些方面入手进行优化？

Answer 1

Cost值的计算

1. 顺序扫描（Seq Scan）：
   • 启动成本（Startup Cost）：主要与获取表的元数据等操作相关，一般相对固定。例如，对于简单的表结构获取，这部分成本可能是一个较小的常数。
   • 总运行成本（Total Cost）：计算方式为启动成本 + 表的行数估计值 * 行读取成本。行读取成本考虑了从存储介质读取一行数据的开销，包括磁盘I/O等操作的成本。如果表有1000行，行读取成本为0.1，启动成本为10，那么总运行成本就是10 + 1000 * 0.1 = 110。
2. 索引扫描（Index Scan）：
   • 启动成本：涉及到打开索引、定位索引起始位置等操作的成本。比如，对于B - Tree索引，需要找到合适的索引页开始扫描，这部分操作有一定的开销。
   • 总运行成本：启动成本 + 索引扫描返回的行数估计值 * 行获取成本 + 可能的回表成本。行获取成本是从索引中获取到所需数据行的成本，回表成本是当索引不能覆盖查询所需的所有列，需要根据索引记录去表中获取其他列数据的成本。例如，索引扫描预计返回100行，行获取成本为0.05，回表成本为0.1（假设回表比例为50%，即50行需要回表），启动成本为20，那么总运行成本就是20 + 100 * 0.05 + 50 * 0.1 = 20 + 5 + 5 = 30。
3. 连接操作（Join）：
   • 嵌套循环连接（Nested Loop Join）：启动成本相对较低，主要是初始化外层和内层循环的操作。总运行成本为启动成本 + 外层表行数估计值 * （内层表行数估计值 * 内层表行获取成本 + 连接操作成本）。连接操作成本包括比较连接条件等开销。例如，外层表有100行，内层表有200行，内层表行获取成本为0.1，连接操作成本为0.05，启动成本为15，那么总运行成本就是15 + 100 * （200 * 0.1 + 0.05） = 15 + 100 * 20.05 = 15 + 2005 = 2020。
   • 哈希连接（Hash Join）：启动成本较高，因为需要构建哈希表。总运行成本为启动成本 + 构建哈希表成本 + 探测哈希表成本。构建哈希表成本与构建哈希表的操作相关，探测哈希表成本是在内层表数据与哈希表进行匹配的操作成本。
   • 排序合并连接（Sort - Merge Join）：启动成本包含排序操作的成本。总运行成本为启动成本 + 排序成本 + 合并连接成本。排序成本取决于需要排序的数据量，合并连接成本是将排序后的两个数据集进行合并的操作成本。

执行计划Cost值过高时的优化方向

1. 查询层面：
   • 优化查询语句：
     • 检查是否有冗余的子查询或复杂的表达式，可以通过改写为更简洁的形式来降低计算成本。例如，将子查询转换为连接操作，或者简化复杂的CASE语句。
     • 避免使用SELECT *，明确指定所需的列，减少数据传输和处理的开销。
   • 添加合适的索引：
     • 分析查询条件，针对经常用于WHERE子句、连接条件的列创建索引。例如，如果经常按照customer_id和order_date进行查询，可以创建联合索引CREATE INDEX idx_customer_order ON orders (customer_id, order_date)。
     • 考虑部分索引，对于满足特定条件的数据子集创建索引，这样可以减少索引的存储和维护成本。比如，只对status = 'active'的订单数据创建索引。
2. 表结构层面：
   • 规范化与反规范化：
     • 如果表结构过度规范化，导致大量的连接操作，可以适当进行反规范化，减少连接数量。例如，将一些经常一起查询的关联表的部分字段冗余到主表中。
     • 反之，如果表结构过于反规范化，导致数据冗余和更新异常，可以重新进行规范化设计，优化数据存储和查询性能。
   • 分区表：
     • 对于大表，可以根据某些条件（如时间、地域等）进行分区。例如，按月份对订单表进行分区，查询特定月份的数据时，只需要扫描对应的分区，减少全表扫描的成本。
3. 配置层面：
   • 调整内存参数：
     • 增加shared_buffers参数的值，它用于设置PostgreSQL可以使用的共享内存缓冲区大小。更多的共享内存可以缓存更多的数据和索引，减少磁盘I/O，从而降低查询成本。
     • 调整work_mem参数，它控制排序操作和哈希表构建时使用的内存量。适当增加该值，可以减少临时文件的生成，提高排序和连接操作的性能。
   • 优化存储配置：
     • 采用更快的存储设备，如SSD替换HDD，减少磁盘I/O延迟，降低行读取成本。
     • 合理配置RAID阵列，提高数据的读写性能。例如，对于读密集型应用，可以选择RAID 10来提高读取速度。