sql执行计划是数据库用于展示sql语句执行方式的工具，通过它可发现性能瓶颈并优化查询。1. 关键点包括操作类型（如全表扫描、索引扫描、join、排序等）、访问路径、成本估算、基数和谓词信息；2. 不同数据库使用不同命令查看执行计划，如mysql用explain，postgresql用explain analyze，oracle用explain plan for；3. 避免全表扫描的方法包括为常用字段建索引、避免在where中使用函数或否定操作符、定期维护索引和更新统计信息；4. join优化需选择合适类型（nested loops、hash join、merge join）、确保连接字段有索引、减少join数量、先过滤后join，并可用join提示控制执行方式；5. 推荐使用性能分析工具如数据库自带的慢查询日志、pg_stat_statements、awr，以及第三方工具solarwinds dpa、datadog、new relic等，以识别慢查询、分析执行计划、监控资源和获取优化建议。
SQL查询执行计划，简单来说，就是数据库告诉你它准备如何执行你的sql语句。看懂它，能帮你发现SQL语句的性能瓶颈，进而优化你的代码。别把它想得太复杂，其实就是一张“寻宝图”，告诉你数据库准备怎么找到你想要的数据。
解决方案
要理解SQL执行计划，你需要关注几个关键点：
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操作类型（Operation）: 这是执行计划的核心，告诉你数据库做了什么。常见的操作类型包括：
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访问路径（Access Path）: 数据库如何访问数据。是全表扫描，还是通过索引？访问路径的选择直接影响查询性能。
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成本（cost）: 数据库估算的执行该操作的成本。成本越高，意味着消耗的资源越多，执行时间可能越长。这个成本是一个相对值，用于比较不同执行计划的优劣。
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基数（Cardinality）: 数据库估算的返回结果的行数。这个估算可能不准确，但可以帮助你了解数据分布情况。
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谓词信息（Predicate Information）: 查询条件，告诉你哪些条件被用于过滤数据。
要查看SQL执行计划，不同的数据库有不同的命令。比如，在mysql中，可以使用EXPLAIN语句：
EXPLAIN select * FROM orders WHERE customer_id = 123;
在PostgreSQL中，可以使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE。EXPLAIN ANALYZE会实际执行查询，并显示更详细的执行信息，包括实际执行时间和行数。
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;
oracle中，可以使用EXPLAIN PLAN FOR命令，然后通过SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.display);查看执行计划。
EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123; SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
理解了这些基本概念，你就可以开始分析执行计划了。关键是找到那些成本高、耗时长的操作，然后想办法优化它们。比如，如果发现全表扫描，可以考虑添加索引。如果发现连接操作很慢，可以考虑优化连接条件或使用更合适的连接方式。
如何避免SQL执行计划中的全表扫描？
全表扫描通常是性能杀手，尤其是在大表上。避免全表扫描的关键在于合理使用索引。
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为常用查询字段创建索引: 这是最基本的原则。比如，如果经常根据customer_id查询orders表，就应该为customer_id字段创建索引。
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避免在WHERE子句中使用函数或表达式: 数据库可能无法使用索引来优化这类查询。例如，WHERE YEAR(order_date) = 2023 可能会导致全表扫描。可以考虑将条件改写为 WHERE order_date >= ‘2023-01-01’ AND order_date
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避免使用NOT IN、!=等否定操作符: 这些操作符通常会导致全表扫描。可以考虑使用IN或重写查询。
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确保索引有效: 长时间的增删改操作可能会导致索引碎片，影响查询性能。定期维护索引，比如重建索引，可以提高查询效率。
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了解数据库的统计信息: 数据库使用统计信息来估算查询成本和选择执行计划。如果统计信息不准确，数据库可能会选择错误的执行计划。定期更新统计信息可以帮助数据库做出更明智的决策。在MySQL中，可以使用ANALYZE TABLE命令更新统计信息。在PostgreSQL中，可以使用ANALYZE命令。
举个例子，假设你有一个products表，包含product_id、product_name、category_id等字段。如果经常根据category_id查询产品，可以创建一个索引：
CREATE INDEX idx_category_id ON products (category_id);
然后，执行以下查询：
SELECT * FROM products WHERE category_id = 5;
如果没有idx_category_id索引，数据库可能会执行全表扫描。有了索引，数据库就可以使用INDEX RANGE SCAN快速定位到符合条件的产品。
优化SQL查询中JOIN操作的技巧有哪些？
JOIN操作是SQL查询中常见的性能瓶颈。优化JOIN操作需要考虑以下几个方面：
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选择合适的JOIN类型: 不同的JOIN类型适用于不同的场景。
- Nested Loops Join: 适用于小表连接大表，或者连接条件可以使用索引的情况。
- Hash Join: 适用于大表连接大表，连接条件没有索引的情况。数据库会先构建一个哈希表，然后扫描另一个表，查找匹配的行。
- Merge Join: 适用于两个表都已经排序的情况。数据库会合并两个排序后的表，找到匹配的行。
数据库通常会自动选择最优的JOIN类型，但有时需要手动干预。比如，在MySQL中，可以使用STRAIGHT_JOIN强制使用特定的JOIN顺序。
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确保连接字段上有索引: 这可以大大提高JOIN操作的效率。如果连接字段上没有索引，数据库可能会执行全表扫描，导致性能下降。
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避免在JOIN条件中使用函数或表达式: 这会阻止数据库使用索引。
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减少JOIN的表数量: JOIN的表越多，查询越复杂，性能越差。尽量避免不必要的JOIN操作。
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过滤数据后再进行JOIN: 先使用WHERE子句过滤数据，减少JOIN的数据量。
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使用JOIN提示（Hints）: 不同的数据库提供了不同的JOIN提示，可以用来指导数据库选择JOIN类型和顺序。例如，在Oracle中，可以使用/*+ USE_HASH(table1 table2) */提示强制使用Hash Join。
举个例子，假设你有orders表和customers表，需要查询每个客户的订单信息：
SELECT o.*, c.* FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;
如果orders.customer_id和customers.customer_id字段上都有索引，数据库可以选择Nested Loops Join，利用索引快速找到匹配的行。如果没有索引，数据库可能会执行Hash Join或Merge Join，效率较低。
SQL查询性能分析工具推荐
仅仅依靠EXPLAIN语句来分析SQL性能是不够的，尤其是在复杂的系统中。以下是一些常用的SQL查询性能分析工具：
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数据库自带的性能监控工具: 大多数数据库都提供了性能监控工具，可以实时监控SQL查询的执行情况。
- MySQL: Performance Schema、慢查询日志
- PostgreSQL: pg_stat_statements
- Oracle: Automatic Workload Repository (AWR)
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第三方性能监控工具: 这些工具通常提供更丰富的功能和更友好的界面。
- SolarWinds database Performance Analyzer (DPA)
- Datadog
- New Relic
- Dynatrace
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SQL Profiler: 可以捕获SQL查询的执行过程，并提供详细的性能数据。
- SQL Server Profiler (已弃用，推荐使用Extended Events)
- MySQL Workbench
这些工具可以帮助你：
- 识别慢查询: 找出执行时间超过阈值的SQL查询。
- 分析查询执行计划: 查看数据库如何执行查询，并找出性能瓶颈。
- 监控数据库资源使用情况: 了解CPU、内存、IO等资源的使用情况，找出资源瓶颈。
- 提供性能优化建议: 根据分析结果，给出性能优化建议。
选择合适的工具取决于你的具体需求和预算。数据库自带的工具通常是免费的，但功能可能有限。第三方工具通常提供更丰富的功能，但需要付费。
总之，理解SQL执行计划是优化SQL查询性能的关键。通过学习和实践，你可以掌握这项技能，并成为SQL性能优化的专家。记住，没有银弹，需要根据实际情况选择合适的优化方法。
