Explain命令在解決數據庫性能上是第一推薦使用命令，大部分的性能問題可以通過此命令來簡單的解決，Explain可以用來查看 SQL 語句的執行效 果，可以幫助選擇更好的索引和優化查詢語句，寫出更好的優化語句。
Explain語法：
1explain select … from … [where ...]
例如：
1explain select * from dual;
這里有一個簡單的例子，如下：
EXPLAIN SELECT * FROM tenk1;
QUERY PLAN
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Seq Scan on tenk1 (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)
EXPLAIN引用的數據是：
1). 預計的啟動開銷(在輸出掃描開始之前消耗的時間，比如在一個排序節點里做排續的時間)。
2). 預計的總開銷。
3). 預計的該規劃節點輸出的行數。
4). 預計的該規劃節點的行平均寬度(單位：字節)。
這里開銷(cost)的計算單位是磁盤頁面的存取數量，如1.0將表示一次順序的磁盤頁面讀取。其中上層節點的開銷將包括其所有子節點的開銷。這里的輸出行數(rows)并不是規劃節點處理/掃描的行數，通常會更少一些。一般而言，頂層的行預計數量會更接近于查詢實際返回的行數。
現在我們執行下面基于系統表的查詢：
1SELECT relpages, reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'tenk1';
從查詢結果中可以看出tenk1表占有358個磁盤頁面和10000條記錄，然而為了計算cost的值，我們仍然需要知道另外一個系統參數值。
postgres=# show cpu_tuple_cost;
cpu_tuple_cost
----------------
0.01
(1 row)
cost = 458(磁盤頁面數) + 10000(行數) * 0.01(cpu_tuple_cost系統參數值
補充：postgresql SQL COUNT(DISTNCT FIELD) 優化
背景
統計某時段關鍵詞的所有總數，也包含null （statistics 有400w+的數據，表大小為 600M），故
寫出sql：
1select count(distinct keyword) +1 as count from statistics;
問題
雖然是后臺查詢，但是太慢了，執行時間為為 38.6s，那怎么優化呢？
解決
方法1（治標）
把這個定時執行，然后把sql結果緩存下，然后程序訪問緩存結果，頁面訪問是快了些，但是本質上還沒有解決sql執行慢的問題。
方法2（治本）
優化sql，首先說說 count( distinct FIELD) 為啥這么慢，此處不再贅述了，請看這篇：https://www.jb51.net/article/65680.htm
優化內容：
1select count( distinct FIELD ) from table
修改為
1select count(1) from (select distinct FIELD from table) as foo;
比較
執行過程比對，可以使用 explian anaylze sql語句 查看
文章來源：腳本之家
來源地址：https://www.jb51.net/article/205410.htm
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