分析查询计划

Postgres 提供强大的工具，帮助理解查询运行的速度有多慢。你可以使用 EXPLAIN 执行简单的 SQL 语句，以询问数据库某条特定的查询为什么要运行很长时间。例如，在我们的 Slack 模型中，我们可以在控制台 Data 页面的 SQL 选项卡中进行以下查询：

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EXPLAIN (FORMAT JSON, ANALYZE, BUFFERS)
SELECT *
FROM channel
WHERE name = 'daily-standup';

上述查询将返回一个 JSON 响应，其中包含 Total Cost、Planning Time、Execution Time 等的数据以及其他指标。这些指标有助于理解一条查询运行多长时间以及需要优化哪些环节。例如，该查询返回了一个计划类型 Seq Scan（序列扫描），该计划对于大数据集可能会相对较慢。

PostgreSQL 索引

Postgres 索引是一种提高频繁查询的列的性能的方式。这个概念类似于书里的索引。通过维护额外的元数据，它有助于你更快地访问正在查找的数据。

假设数据库收到大量按名称查询选择信道的请求，例如：

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SELECT * FROM channel WHERE name = 'daily-standup';

在 API 浏览器中，进行以下查询，

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query {
    channel {
        id
        name
    }
}

然后单击 Analyze 按钮。

你会看到有一个序列扫描。如果数据库中有大量记录，这可能会变得比较慢。

现在我们可以在信道表的名称列上创建索引：

前往 Hasura 控制台上的数据选项卡，然后再次导航至 SQL 选项卡。

执行以下语句：

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CREATE INDEX channel_name_index ON channel (name);

由于数据库现在能够更快地查找这些查询的结果，查询性能将显著提高。