EXPLAIN vs EXPLAIN ANALYZE：迷ったらこれで解決！PostgreSQLクエリのパフォーマンス徹底比較
2024-07-27
PostgreSQLにおけるEXPLAINとEXPLAIN ANALYZEの詳細比較
EXPLAIN
- 詳細:
- クエリの構文解析木
- 各ステップにおける推定コスト
- 行の読み取り数
- 書き込み行数
- 使用するテーブルとインデックス
- 実行される結合の種類
- 利点:
- クエリのボトルネックを迅速に特定できる
- クエリのパフォーマンス問題を解決するためのヒントを得られる
- シンプルで使いやすい
EXPLAIN ANALYZE
- 詳細:
- EXPLAINで提供される情報に加え、
- 実際に実行された各ステップにかかった時間
- 実際に読み取られた行数
- 実際に書き込まれた行数
- 使用されたCPU時間
- 使用されたメモリ量
- 利点:
- クエリの実際のパフォーマンスをより詳細に把握できる
- パフォーマンスチューニングに役立つより深い洞察を得られる
- 注意点:
- EXPLAINよりも実行時間が長くなる
- 複雑なクエリの場合は、結果の見解が難しくなる場合がある
使い分け
- パフォーマンス問題の迅速な発見: EXPLAINを使用
- 詳細なパフォーマンス分析とチューニング: EXPLAIN ANALYZEを使用
- 複雑なクエリの詳細な分析: EXPLAIN ANALYZEを使用
- 両方のコマンドは、
VERBOSEオプションを追加することで、より詳細な出力を生成できます。 - EXPLAIN ANALYZEの結果は、
pg_stat_statementsビューに保存することもできます。
例
EXPLAIN SELECT * FROM customers;
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM customers;
- 上記の例は、
customersテーブルに対するシンプルなSELECTクエリです。 - 実際の結果は、クエリの複雑さとデータベースの負荷によって異なります。
EXPLAIN SELECT * FROM customers;
出力例:
QUERY PLAN | ROWS | COST | WIDTH | BUFFERS | TIME
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ |══════════ |══════════ |══════════ |══════════ |════════════
Seq Scan on customers | 1000 | 4.31k | 26 | 16 | 0.261 ms
| | | | | |
PLAN | | | | | |
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ | | | | | |
Total cost: 4.31k rows, 26 width | | | | | |
(actual time=0.261 ms, rows=1000) | | | | | |
説明:
- この出力は、
customersテーブルに対してシーケンススキャンが実行されることを示しています。 - 推定コストは4.31k行、幅は26バイトです。
- 実際のクエリ実行時間は0.261ミリ秒で、1000行が返されました。
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM customers;
QUERY PLAN | ROWS | ACTUAL ROWS | COST | ACTUAL COST | WIDTH | BUFFERS | TIME | ACTUAL TIME
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ |══════════ |══════════════ |══════════ |══════════════ |══════════ |══════════ |════════════ |══════════════
Seq Scan on customers | 1000 | 1000 | 4.31k | 4.299k | 26 | 16 | 0.261 ms | 0.260 ms
| | | | | | | | |
PLAN | | | | | | | | |
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ | | | | | | | | |
Total cost: 4.31k rows, 26 width | | | | | | | | |
(actual time=0.260 ms, rows=1000) | | | | | | | | |
- この出力は、EXPLAINと同様の情報に加え、実際の実行コストと統計情報も提供しています。
- 推定コストと実際の結果は、ほぼ一致しています。
EXPLAINとEXPLAIN ANALYZEは、どちらもPostgreSQLにおけるクエリのパフォーマンスを分析するのに役立つツールです。
- EXPLAIN: パフォーマンス問題の迅速な発見に役立ちます。
- EXPLAIN ANALYZE: 詳細なパフォーマンス分析とチューニングに役立ちます。
- EXPLAINとEXPLAIN ANALYZEよりも詳細な情報を提供できます。
- 長時間実行されるクエリを特定するのに役立ちます。
- スロークエリのパフォーマンスを分析するのに役立ちます。
pg_query
pg_queryは、PostgreSQLの内部動作を可視化し、クエリのパフォーマンスを分析するツールです。
- クエリの実行計画を分析するのに役立ちます。
- クエリの実行におけるボトルネックを特定するのに役立ちます。
パフォーマンス監査ツール
- Datadog
- New Relic
- AppDynamics
これらのツールは、PostgreSQLを含むデータベースのパフォーマンスを監視および分析するのに役立ちます。
手動分析
- クエリログを分析することで、パフォーマンス問題を特定できます。
- システム統計を使用して、データベースのパフォーマンスを監視できます。
専門家の助け
複雑なパフォーマンス問題の場合は、PostgreSQLのパフォーマンス専門家に相談することを検討してください。
EXPLAINとEXPLAIN ANALYZEは、PostgreSQLにおけるクエリのパフォーマンスを分析するための優れたツールですが、状況によっては他の方法がより適している場合があります。
上記で紹介した代替方法は、それぞれ異なる長所と短所を持っています。
最適な方法は、個々のニーズと要件によって異なります。
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