在PostgreSQL中批量优化查询的最佳实践。

该内容深入探讨了在PostgreSQL中优化SQL查询的复杂性。它通过介绍Explain Depesz工具脱颖而出，这在典型的SQL优化指南中并不常见。该工具提供了查询计划的可视化表示，允许更详细地分析性能问题。内容还强调了为开发人员提供可操作见解的重要性，这对于实际应用至关重要。如果您希望提升PostgreSQL查询性能并更好地理解执行计划，本文可能是一个宝贵的资源。它不仅仅重申标准的优化技术，还提供了特定的工具和方法进行更彻底的分析。这对于已熟悉PostgreSQL并希望完善优化技能的开发人员和数据库管理员可能特别有益。- PostgreSQL中分析SQL查询性能的技术 - 查询的常见问题：算法效率低、统计数据过时、资源不足、查询被锁定 - PostgreSQL中的查询执行计划是一种树形结构的算法 - 使用EXPLAIN语句查看查询执行计划 - Auto_explain模块捕获和记录查询计划数据 - 需要更好的计划可视化工具 - 发现Explain Depesz作为解决方案，但有限制 - 使用Node.js、Express、Bootstrap和D3.js开发了本地解决方案 - 带有突出显示的关键数据和每个节点上花费时间的饼图的计划模板 - 日志收集器用于收集查询执行的数据 - 对日志数据进行分区和使用COPY操作符进行更快的数据存储 - 聚合和哈希技术用于高效的数据写入 - 在模板和应用程序的上下文中分析查询计划 - 用于分析查询计划性能的指标 - 识别导致问题的计划节点中的模式 - 为开发人员提供查询优化的见解和建议