面试题：PostgreSQL执行计划缓存机制与数据库性能调优的深度关联及实践应用

Question

结合实际项目经验，谈谈PostgreSQL执行计划缓存机制如何影响数据库性能调优。在进行性能优化时，怎样合理利用执行计划缓存机制？如果遇到因执行计划缓存导致的性能瓶颈，应如何进行排查和解决？

Answer 1

PostgreSQL执行计划缓存机制对数据库性能调优的影响

1. 查询性能提升：执行计划缓存机制可以避免重复解析和生成执行计划。在实际项目中，对于频繁执行的相同查询语句，PostgreSQL无需每次都生成新的执行计划，直接从缓存中获取，大大减少了查询的响应时间。例如在一个电商系统中，对热门商品的查询，由于商品信息更新频率低，查询条件基本固定，这种重复查询从执行计划缓存中受益显著。
2. 资源利用优化：减少了执行计划生成过程中对CPU、内存等资源的消耗。生成执行计划是一个相对复杂的过程，涉及到对查询语句的语法分析、语义分析以及基于统计信息的成本估算等。缓存机制使得数据库可以将这些资源用于其他更有价值的操作，提高整体系统的资源利用率。

合理利用执行计划缓存机制进行性能优化

1. 确保查询语句一致性：在编写应用程序时，尽量使用参数化查询。例如在Java中使用PreparedStatement，这样相同逻辑的查询语句（仅参数值不同）会被视为同一条查询，便于执行计划缓存复用。例如：

String sql = "SELECT * FROM users WHERE age =?";
PreparedStatement pstmt = connection.prepareStatement(sql);
pstmt.setInt(1, 25);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

2. 维护统计信息：准确的统计信息是生成高效执行计划的基础。定期运行ANALYZE命令更新表和索引的统计信息，使执行计划缓存中的计划能基于最新数据分布生成。例如在一个日志表中，如果数据量增长很快，及时ANALYZE能确保查询计划的准确性。
3. 避免频繁的架构变更：数据库架构变更（如添加、删除列，修改表结构等）可能导致执行计划缓存失效。在项目开发过程中，应尽量减少不必要的架构变更，如需变更，提前评估对执行计划缓存的影响，并在变更后及时重新生成执行计划。

因执行计划缓存导致性能瓶颈的排查和解决

1. 排查
   • 监控缓存命中率：使用pg_stat_statements扩展（需先安装和启用），它可以统计每个SQL语句的执行次数、缓存命中次数等信息。通过分析这些数据，判断是否存在缓存命中率低的查询。例如：

SELECT query, calls, total_time, rows, shared_blks_hit, shared_blks_read
FROM pg_stat_statements
ORDER BY calls DESC;

- **分析查询执行计划**：对于可能存在问题的查询，使用`EXPLAIN ANALYZE`获取实际执行计划，与预期执行计划对比，查看是否由于缓存的执行计划不合理导致性能问题。例如，可能缓存的执行计划选择了全表扫描，而实际上使用索引扫描会更高效。
- **检查统计信息**：通过`pg_stats`系统视图查看表和列的统计信息是否过时或不准确。例如，如果统计信息显示某列数据分布均匀，但实际数据已经倾斜，可能导致执行计划选择错误。

2. 解决 - 强制重新生成执行计划：可以使用PREPARE和EXECUTE语句重新生成执行计划。例如：

PREPARE my_query (int) AS SELECT * FROM users WHERE age = $1;
EXECUTE my_query (25);

- **调整查询语句**：对查询语句进行重写，使其更符合优化器的规则，从而生成更优的执行计划。例如，改写子查询为连接查询，可能会触发不同的执行计划。
- **更新统计信息**：如果确定是统计信息问题，及时运行`ANALYZE`更新统计信息，促使缓存中生成更准确的执行计划。同时，可以考虑使用`ANALYZE VERBOSE`获取更详细的统计信息更新报告。