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前言何为PostgreSQL？ PostgreSQL简史格式约定更多信息臭虫汇报指导 I. 教程章1. 从头开始 1.1. 安装 1.2. 体系基本概念 1.3. 创建一个数据库 1.4. 访问数据库章2. SQL语言 2.1. 介绍 2.2. 概念 2.3. 创建新表 2.4. 向表中添加行 2.5. 查询一个表 2.6. 表间链接 2.7. 聚集函数 2.8. 更新 2.9. 删除章3. 高级特性 3.1. 介绍 3.2. 视图 3.3. 外键 3.4. 事务 3.5. 窗口函数 3.6. 继承 3.7. 结论 II. SQL语言章4. SQL语法 4.1. 词法结构 4.2. 值表达式 4.3. 调用函数章5. 数据定义 5.1. 表的基本概念 5.2. 缺省值 5.3. 约束 5.4. 系统字段 5.5. 修改表 5.6. 权限 5.7. 模式 5.8. 继承 5.9. 分区 5.10. 其它数据库对象 5.11. 依赖性跟踪章 6. 数据操作 6.1. 插入数据 6.2. 更新数据 6.3. 删除数据章7. 查询 7.1. 概述 7.2. 表表达式 7.3. 选择列表 7.4. 组合查询 7.5. 行排序 7.6. LIMIT和OFFSET 7.7. VALUES列表 7.8. WITH的查询（公用表表达式）章8. 数据类型 8.1. 数值类型 8.2. 货币类型 8.3. 字符类型 8.4. 二进制数据类型 8.5. 日期/时间类型 8.6. 布尔类型 8.7. 枚举类型 8.8. 几何类型 8.9. 网络地址类型 8.10. 位串类型 8.11. 文本搜索类型 8.12. UUID类型 8.13. XML类型 8.14. 数组 8.15. 复合类型 8.16. 对象标识符类型 8.17. 伪类型章 9. 函数和操作符 9.1. 逻辑操作符 9.2. 比较操作符 9.3. 数学函数和操作符 9.4. 字符串函数和操作符 9.5. 二进制字符串函数和操作符 9.6. 位串函数和操作符 9.7. 模式匹配 9.8. 数据类型格式化函数 9.9. 时间/日期函数和操作符 9.10. 支持枚举函数 9.11. 几何函数和操作符 9.12. 网络地址函数和操作符 9.13. 文本检索函数和操作符 9.14. XML函数 9.15. 序列操作函数 9.16. 条件表达式 9.17. 数组函数和操作符 9.18. 聚合函数 9.19. 窗口函数 9.20. 子查询表达式 9.21. 行和数组比较 9.22. 返回集合的函数 9.23. 系统信息函数 9.24. 系统管理函数 9.25. 触发器函数章10. 类型转换 10.3. 函数 10.2. 操作符 10.1. 概述 10.4. 值存储 10.5. UNION 章11. 索引 11.1. 介绍 11.2. 索引类型 11.3. 多字段索引 11.4. 索引和ORDER BY 11.5. 组合多个索引 11.6. 唯一索引 11.7. 表达式上的索引 11.8. 部分索引 11.9. 操作类和操作簇 11.10. 检查索引的使用章12. Full Text Search 12.1. Introduction 12.2. Tables and Indexes 12.3. Controlling Text Search 12.4. Additional Features 12.5. Parsers 12.6. Dictionaries 12.7. Configuration Example 12.8. Testing and Debugging Text Search 12.9. GiST and GIN Index Types 12.10. psql Support 12.11. Limitations 12.12. Migration from Pre-8.3 Text Search 章13. 并发控制 13.1. 介绍 13.2. 事务隔离 13.3. 明确锁定 13.4. 应用层数据完整性检查 13.5. 锁和索引章14. 性能提升技巧 14.1. 使用EXPLAIN 14.2. 规划器使用的统计信息 14.3. 用明确的JOIN语句控制规划器 14.4. 向数据库中添加记录 14.5. 非持久性设置 III. 服务器管理章15. 安装指导 15.1. 简版 15.2. 要求 15.3. 获取源码 15.4. 升级 15.5. 安装过程 15.6. 安装后的设置 15.7. 支持的平台 15.8. 特殊平台的要求章16. Installation from Source Code on Windows 16.1. Building with Visual C++ or the Platform SDK 16.2. Building libpq with Visual C++ or Borland C++ 章17. 服务器安装和操作 17.1. PostgreSQL用户帐户 17.2. 创建数据库集群 17.3. 启动数据库服务器 17.4. 管理内核资源 17.5. 关闭服务 17.6. 防止服务器欺骗 17.7. 加密选项 17.8. 用SSL进行安全的TCP/IP连接 17.9. Secure TCP/IP Connections with SSH Tunnels 章18. 服务器配置 18.1. 设置参数 18.2. 文件位置 18.3. 连接和认证 18.4. 资源消耗 18.5. 预写式日志 18.6. 查询规划 18.7. 错误报告和日志 18.8. 运行时统计 18.9. 自动清理 18.10. 客户端连接缺省 18.12. 版本和平台兼容性 18.11. 锁管理 18.13. 预置选项 18.14. 自定义的选项 18.15. 开发人员选项 18.16. 短选项章19. 用户认证 19.1. pg_hba.conf 文件 19.2. 用户名映射 19.3. 认证方法 19.4. 用户认证章20. 数据库角色和权限 20.1. 数据库角色 20.2. 角色属性 20.3. 权限 20.4. 角色成员 20.5. 函数和触发器章21. 管理数据库 21.1. 概述 21.2. 创建一个数据库 21.3. 临时库 21.4. 数据库配置 21.5. 删除数据库 21.6. 表空间章22. 本土化 22.1. 区域支持 22.2. 字符集支持章23. 日常数据库维护工作 23.1. Routine Vacuuming日常清理 23.2. 经常重建索引 23.3. 日志文件维护章24. 备份和恢复 24.1. SQL转储 24.2. 文件系统级别的备份 24.3. 在线备份以及即时恢复(PITR) 24.4. 版本间迁移章25. 高可用性与负载均衡，复制 25.1. 不同解决方案的比较 25.2. 日志传送备份服务器 25.3. 失效切换 25.4. 日志传送的替代方法 25.5. 热备章26. 恢复配置 26.1. 归档恢复设置 26.2. 恢复目标设置 26.3. 备服务器设置章27. 监控数据库的活动 27.1. 标准Unix工具 27.2. 统计收集器 27.3. 查看锁 27.4. 动态跟踪章28. 监控磁盘使用情况 28.1. 判断磁盘的使用量 28.2. 磁盘满导致的失效章29. 可靠性和预写式日志 29.1. 可靠性 29.2. 预写式日志(WAL) 29.3. 异步提交 29.4. WAL配置 29.5. WAL内部章30. Regression Tests 30.1. Running the Tests 30.2. Test Evaluation 30.3. Variant Comparison Files 30.4. Test Coverage Examination IV. 客户端接口章31. libpq-C库 31.1. 数据库联接函数 31.2. 连接状态函数 31.3. 命令执行函数 31.4. 异步命令处理 31.5. 取消正在处理的查询 31.6. 捷径接口 31.7. 异步通知 31.8. 与COPY命令相关的函数 31.9. Control Functions 控制函数 31.10. 其他函数 31.11. 注意信息处理 31.12. 事件系统 31.13. 环境变量 31.14. 口令文件 31.15. 连接服务的文件 31.16. LDAP查找连接参数 31.17. SSL支持 31.18. 在多线程程序里的行为 31.19. 制作libpq程序 31.20. 例子程序章32. 大对象 32.1. 介绍 32.2. 实现特点 32.3. 客户端接口 32.4. 服务器端函数 32.5. 例子程序章33. ECPG - Embedded SQL in C 33.1. The Concept 33.2. Connecting to the Database Server 33.3. Closing a Connection 33.4. Running SQL Commands 33.5. Choosing a Connection 33.6. Using Host Variables 33.7. Dynamic SQL 33.8. pgtypes library 33.9. Using Descriptor Areas 33.10. Informix compatibility mode 33.11. Error Handling 33.12. Preprocessor directives 33.13. Processing Embedded SQL Programs 33.14. Library Functions 33.15. Internals 章34. 信息模式 34.1. 关于这个模式 34.2. 数据类型 34.3. information_schema_catalog_name 34.4. administrable_role_authorizations 34.5. applicable_roles 34.6. attributes 34.7. check_constraint_routine_usage 34.8. check_constraints 34.9. column_domain_usage 34.10. column_privileges 34.11. column_udt_usage 34.12. 字段 34.13. constraint_column_usage 34.14. constraint_table_usage 34.15. data_type_privileges 34.16. domain_constraints 34.18. domains 34.17. domain_udt_usage 34.19. element_types 34.20. enabled_roles 34.21. foreign_data_wrapper_options 34.22. foreign_data_wrappers 34.23. foreign_server_options 34.24. foreign_servers 34.25. key_column_usage 34.26. parameters 34.27. referential_constraints 34.28. role_column_grants 34.29. role_routine_grants 34.30. role_table_grants 34.31. role_usage_grants 34.32. routine_privileges 34.33. routines 34.34. schemata 34.35. sequences 34.36. sql_features 34.37. sql_implementation_info 34.38. sql_languages 34.39. sql_packages 34.40. sql_parts 34.41. sql_sizing 34.42. sql_sizing_profiles 34.43. table_constraints 34.44. table_privileges 34.45. tables 34.46. triggered_update_columns 34.47. 触发器 34.48. usage_privileges 34.49. user_mapping_options 34.50. user_mappings 34.51. view_column_usage 34.52. view_routine_usage 34.53. view_table_usage 34.54. 视图 V. 服务器端编程章35. 扩展SQL 35.1. 扩展性是如何实现的 35.2. PostgreSQL类型系统 35.3. User-Defined Functions 35.4. Query Language (SQL) Functions 35.5. Function Overloading 35.6. Function Volatility Categories 35.7. Procedural Language Functions 35.8. Internal Functions 35.9. C-Language Functions 35.10. User-Defined Aggregates 35.11. User-Defined Types 35.12. User-Defined Operators 35.13. Operator Optimization Information 35.14. Interfacing Extensions To Indexes 35.15. 用C++扩展章36. 触发器 36.1. 触发器行为概述 36.3. 用 C 写触发器 36.2. 数据改变的可视性 36.4. 一个完整的例子章37. 规则系统 37.1. The Query Tree 37.2. 视图和规则系统 37.3. 在INSERT，UPDATE和DELETE上的规则 37.4. 规则和权限 37.5. 规则和命令状态 37.6. 规则与触发器得比较章38. Procedural Languages 38.1. Installing Procedural Languages 章39. PL/pgSQL - SQL过程语言 39.1. 概述 39.2. PL/pgSQL的结构 39.3. 声明 39.4. 表达式 39.5. 基本语句 39.6. 控制结构 39.7. 游标 39.8. 错误和消息 39.9. 触发器过程 39.10. PL/pgSQL Under the Hood 39.11. 开发PL/pgSQL的一些提示 39.12. 从OraclePL/SQL 进行移植章40. PL/Tcl - Tcl Procedural Language 40.1. Overview 40.2. PL/Tcl Functions and Arguments 40.3. Data Values in PL/Tcl 40.4. Global Data in PL/Tcl 40.5. Database Access from PL/Tcl 40.6. Trigger Procedures in PL/Tcl 40.7. Modules and the unknown command 40.8. Tcl Procedure Names 章41. PL/Perl - Perl Procedural Language 41.1. PL/Perl Functions and Arguments 41.2. Data Values in PL/Perl 41.3. Built-in Functions 41.4. Global Values in PL/Perl 41.6. PL/Perl Triggers 41.5. Trusted and Untrusted PL/Perl 41.7. PL/Perl Under the Hood 章42. PL/Python - Python Procedural Language 42.1. Python 2 vs. Python 3 42.2. PL/Python Functions 42.3. Data Values 42.4. Sharing Data 42.5. Anonymous Code Blocks 42.6. Trigger Functions 42.7. Database Access 42.8. Utility Functions 42.9. Environment Variables 章43. Server Programming Interface 43.1. Interface Functions Spi-spi-connect Spi-spi-finish Spi-spi-push Spi-spi-pop Spi-spi-execute Spi-spi-exec Spi-spi-execute-with-args Spi-spi-prepare Spi-spi-prepare-cursor Spi-spi-prepare-params Spi-spi-getargcount Spi-spi-getargtypeid Spi-spi-is-cursor-plan Spi-spi-execute-plan Spi-spi-execute-plan-with-paramlist Spi-spi-execp Spi-spi-cursor-open Spi-spi-cursor-open-with-args Spi-spi-cursor-open-with-paramlist Spi-spi-cursor-find Spi-spi-cursor-fetch Spi-spi-cursor-move Spi-spi-scroll-cursor-fetch Spi-spi-scroll-cursor-move Spi-spi-cursor-close Spi-spi-saveplan 43.2. Interface Support Functions Spi-spi-fname Spi-spi-fnumber Spi-spi-getvalue Spi-spi-getbinval Spi-spi-gettype Spi-spi-gettypeid Spi-spi-getrelname Spi-spi-getnspname 43.3. Memory Management Spi-spi-palloc Spi-realloc Spi-spi-pfree Spi-spi-copytuple Spi-spi-returntuple Spi-spi-modifytuple Spi-spi-freetuple Spi-spi-freetupletable Spi-spi-freeplan 43.4. Visibility of Data Changes 43.5. Examples VI. 参考手册 I. SQL命令 Sql-abort Sql-alteraggregate Sql-alterconversion Sql-alterdatabase Sql-alterdefaultprivileges Sql-alterdomain Sql-alterforeigndatawrapper Sql-alterfunction Sql-altergroup Sql-alterindex Sql-alterlanguage Sql-alterlargeobject Sql-alteroperator Sql-alteropclass Sql-alteropfamily Sql-alterrole Sql-alterschema Sql-altersequence Sql-alterserver Sql-altertable Sql-altertablespace Sql-altertsconfig Sql-altertsdictionary Sql-altertsparser Sql-altertstemplate Sql-altertrigger Sql-altertype Sql-alteruser Sql-alterusermapping Sql-alterview Sql-analyze Sql-begin Sql-checkpoint Sql-close Sql-cluster Sql-comment Sql-commit Sql-commit-prepared Sql-copy Sql-createaggregate Sql-createcast Sql-createconstraint Sql-createconversion Sql-createdatabase Sql-createdomain Sql-createforeigndatawrapper Sql-createfunction Sql-creategroup Sql-createindex Sql-createlanguage Sql-createoperator Sql-createopclass Sql-createopfamily Sql-createrole Sql-createrule Sql-createschema Sql-createsequence Sql-createserver Sql-createtable Sql-createtableas Sql-createtablespace Sql-createtsconfig Sql-createtsdictionary Sql-createtsparser Sql-createtstemplate Sql-createtrigger Sql-createtype Sql-createuser Sql-createusermapping Sql-createview Sql-deallocate Sql-declare Sql-delete Sql-discard Sql-do Sql-dropaggregate Sql-dropcast Sql-dropconversion Sql-dropdatabase Sql-dropdomain Sql-dropforeigndatawrapper Sql-dropfunction Sql-dropgroup Sql-dropindex Sql-droplanguage Sql-dropoperator Sql-dropopclass Sql-dropopfamily Sql-drop-owned Sql-droprole Sql-droprule Sql-dropschema Sql-dropsequence Sql-dropserver Sql-droptable Sql-droptablespace Sql-droptsconfig Sql-droptsdictionary Sql-droptsparser Sql-droptstemplate Sql-droptrigger Sql-droptype Sql-dropuser Sql-dropusermapping Sql-dropview Sql-end Sql-execute Sql-explain Sql-fetch Sql-grant Sql-insert Sql-listen Sql-load Sql-lock Sql-move Sql-notify Sql-prepare Sql-prepare-transaction Sql-reassign-owned Sql-reindex Sql-release-savepoint Sql-reset Sql-revoke Sql-rollback Sql-rollback-prepared Sql-rollback-to Sql-savepoint Sql-select Sql-selectinto Sql-set Sql-set-constraints Sql-set-role Sql-set-session-authorization Sql-set-transaction Sql-show Sql-start-transaction Sql-truncate Sql-unlisten Sql-update Sql-vacuum Sql-values II. 客户端应用程序 App-clusterdb App-createdb App-createlang App-createuser App-dropdb App-droplang App-dropuser App-ecpg App-pgconfig App-pgdump App-pg-dumpall App-pgrestore App-psql App-reindexdb App-vacuumdb III. PostgreSQL服务器应用程序 App-initdb App-pgcontroldata App-pg-ctl App-pgresetxlog App-postgres App-postmaster VII. 内部章44. PostgreSQL内部概览 44.1. 查询路径 44.2. 连接是如何建立起来的 44.3. 分析器阶段 44.4. ThePostgreSQL规则系统 44.5. 规划器/优化器 44.6. 执行器章45. 系统表 45.1. 概述 45.2. pg_aggregate 45.3. pg_am 45.4. pg_amop 45.5. pg_amproc 45.6. pg_attrdef 45.7. pg_attribute 45.8. pg_authid 45.9. pg_auth_members 45.10. pg_cast 45.11. pg_class 45.12. pg_constraint 45.13. pg_conversion 45.14. pg_database 45.15. pg_db_role_setting 45.16. pg_default_acl 45.17. pg_depend 45.18. pg_description 45.19. pg_enum 45.20. pg_foreign_data_wrapper 45.21. pg_foreign_server 45.22. pg_index 45.23. pg_inherits 45.24. pg_language 45.25. pg_largeobject 45.26. pg_largeobject_metadata 45.27. pg_namespace 45.28. pg_opclass 45.29. pg_operator 45.30. pg_opfamily 45.31. pg_pltemplate 45.32. pg_proc 45.33. pg_rewrite 45.34. pg_shdepend 45.35. pg_shdescription 45.36. pg_statistic 45.37. pg_tablespace 45.38. pg_trigger 45.39. pg_ts_config 45.40. pg_ts_config_map 45.41. pg_ts_dict 45.42. pg_ts_parser 45.43. pg_ts_template 45.44. pg_type 45.45. pg_user_mapping 45.46. System Views 45.47. pg_cursors 45.48. pg_group 45.49. pg_indexes 45.50. pg_locks 45.51. pg_prepared_statements 45.52. pg_prepared_xacts 45.53. pg_roles 45.54. pg_rules 45.55. pg_settings 45.56. pg_shadow 45.57. pg_stats 45.58. pg_tables 45.59. pg_timezone_abbrevs 45.60. pg_timezone_names 45.61. pg_user 45.62. pg_user_mappings 45.63. pg_views 章46. Frontend/Backend Protocol 46.1. Overview 46.2. Message Flow 46.3. Streaming Replication Protocol 46.4. Message Data Types 46.5. Message Formats 46.6. Error and Notice Message Fields 46.7. Summary of Changes since Protocol 2.0 47. PostgreSQL Coding Conventions 47.1. Formatting 47.2. Reporting Errors Within the Server 47.3. Error Message Style Guide 章48. Native Language Support 48.1. For the Translator 48.2. For the Programmer 章49. Writing A Procedural Language Handler 章50. Genetic Query Optimizer 50.1. Query Handling as a Complex Optimization Problem 50.2. Genetic Algorithms 50.3. Genetic Query Optimization (GEQO) in PostgreSQL 50.4. Further Reading 章51. 索引访问方法接口定义 51.1. 索引的系统表记录 51.2. 索引访问方法函数 51.3. 索引扫描 51.4. 索引锁的考量 51.5. 索引唯一性检查 51.6. 索引开销估计函数章52. GiST Indexes 52.1. Introduction 52.2. Extensibility 52.3. Implementation 52.4. Examples 52.5. Crash Recovery 章53. GIN Indexes 53.1. Introduction 53.2. Extensibility 53.3. Implementation 53.4. GIN tips and tricks 53.5. Limitations 53.6. Examples 章54. 数据库物理存储 54.1. 数据库文件布局 54.2. TOAST 54.3. 自由空间映射 54.4. 可见映射 54.5. 数据库分页文件章55. BKI后端接口 55.1. BKI 文件格式 55.2. BKI命令 55.3. 系统初始化的BKI文件的结构 55.4. 例子章56. 规划器如何使用统计信息 56.1. 行预期的例子 VIII. 附录 A. PostgreSQL错误代码 B. 日期/时间支持 B.1. 日期/时间输入解析 B.2. 日期/时间关键字 B.3. 日期/时间配置文件 B.4. 日期单位的历史 C. SQL关键字 D. SQL Conformance D.1. Supported Features D.2. Unsupported Features E. Release Notes Release-0-01 Release-0-02 Release-0-03 Release-1-0 Release-1-01 Release-1-02 Release-1-09 Release-6-0 Release-6-1 Release-6-1-1 Release-6-2 Release-6-2-1 Release-6-3 Release-6-3-1 Release-6-3-2 Release-6-4 Release-6-4-1 Release-6-4-2 Release-6-5 Release-6-5-1 Release-6-5-2 Release-6-5-3 Release-7-0 Release-7-0-1 Release-7-0-2 Release-7-0-3 Release-7-1 Release-7-1-1 Release-7-1-2 Release-7-1-3 Release-7-2 Release-7-2-1 Release-7-2-2 Release-7-2-3 Release-7-2-4 Release-7-2-5 Release-7-2-6 Release-7-2-7 Release-7-2-8 Release-7-3 Release-7-3-1 Release-7-3-10 Release-7-3-11 Release-7-3-12 Release-7-3-13 Release-7-3-14 Release-7-3-15 Release-7-3-16 Release-7-3-17 Release-7-3-18 Release-7-3-19 Release-7-3-2 Release-7-3-20 Release-7-3-21 Release-7-3-3 Release-7-3-4 Release-7-3-5 Release-7-3-6 Release-7-3-7 Release-7-3-8 Release-7-3-9 Release-7-4 Release-7-4-1 Release-7-4-10 Release-7-4-11 Release-7-4-12 Release-7-4-13 Release-7-4-14 Release-7-4-15 Release-7-4-16 Release-7-4-17 Release-7-4-18 Release-7-4-19 Release-7-4-2 Release-7-4-20 Release-7-4-21 Release-7-4-22 Release-7-4-23 Release-7-4-24 Release-7-4-25 Release-7-4-26 Release-7-4-27 Release-7-4-28 Release-7-4-29 Release-7-4-3 Release-7-4-30 Release-7-4-4 Release-7-4-5 Release-7-4-6 Release-7-4-7 Release-7-4-8 Release-7-4-9 Release-8-0 Release-8-0-1 Release-8-0-10 Release-8-0-11 Release-8-0-12 Release-8-0-13 Release-8-0-14 Release-8-0-15 Release-8-0-16 Release-8-0-17 Release-8-0-18 Release-8-0-19 Release-8-0-2 Release-8-0-20 Release-8-0-21 Release-8-0-22 Release-8-0-23 Release-8-0-24 Release-8-0-25 Release-8-0-26 Release-8-0-3 Release-8-0-4 Release-8-0-5 Release-8-0-6 Release-8-0-7 Release-8-0-8 Release-8-0-9 Release-8-1 Release-8-1-1 Release-8-1-10 Release-8-1-11 Release-8-1-12 Release-8-1-13 Release-8-1-14 Release-8-1-15 Release-8-1-16 Release-8-1-17 Release-8-1-18 Release-8-1-19 Release-8-1-2 Release-8-1-20 Release-8-1-21 Release-8-1-22 Release-8-1-23 Release-8-1-3 Release-8-1-4 Release-8-1-5 Release-8-1-6 Release-8-1-7 Release-8-1-8 Release-8-1-9 Release-8-2 Release-8-2-1 Release-8-2-10 Release-8-2-11 Release-8-2-12 Release-8-2-13 Release-8-2-14 Release-8-2-15 Release-8-2-16 Release-8-2-17 Release-8-2-18 Release-8-2-19 Release-8-2-2 Release-8-2-20 Release-8-2-21 Release-8-2-3 Release-8-2-4 Release-8-2-5 Release-8-2-6 Release-8-2-7 Release-8-2-8 Release-8-2-9 Release-8-3 Release-8-3-1 Release-8-3-10 Release-8-3-11 Release-8-3-12 Release-8-3-13 Release-8-3-14 Release-8-3-15 Release-8-3-2 Release-8-3-3 Release-8-3-4 Release-8-3-5 Release-8-3-6 Release-8-3-7 Release-8-3-8 Release-8-3-9 Release-8-4 Release-8-4-1 Release-8-4-2 Release-8-4-3 Release-8-4-4 Release-8-4-5 Release-8-4-6 Release-8-4-7 Release-8-4-8 Release-9-0 Release-9-0-1 Release-9-0-2 Release-9-0-3 Release-9-0-4 F. 额外提供的模块 F.1. adminpack F.2. auto_explain F.3. btree_gin F.4. btree_gist F.5. chkpass F.6. citext F.7. cube F.8. dblink Contrib-dblink-connect Contrib-dblink-connect-u Contrib-dblink-disconnect Contrib-dblink Contrib-dblink-exec Contrib-dblink-open Contrib-dblink-fetch Contrib-dblink-close Contrib-dblink-get-connections Contrib-dblink-error-message Contrib-dblink-send-query Contrib-dblink-is-busy Contrib-dblink-get-notify Contrib-dblink-get-result Contrib-dblink-cancel-query Contrib-dblink-get-pkey Contrib-dblink-build-sql-insert Contrib-dblink-build-sql-delete Contrib-dblink-build-sql-update F.9. dict_int F.10. dict_xsyn F.11. earthdistance F.12. fuzzystrmatch F.13. hstore F.14. intagg F.15. intarray F.16. isn F.17. lo F.18. ltree F.19. oid2name F.20. pageinspect F.21. passwordcheck F.22. pg_archivecleanup F.23. pgbench F.24. pg_buffercache F.25. pgcrypto F.26. pg_freespacemap F.27. pgrowlocks F.28. pg_standby F.29. pg_stat_statements F.30. pgstattuple F.31. pg_trgm F.32. pg_upgrade F.33. seg F.34. spi F.35. sslinfo F.36. tablefunc F.37. test_parser F.38. tsearch2 F.39. unaccent F.40. uuid-ossp F.41. vacuumlo F.42. xml2 G. 外部项目 G.1. 客户端接口 G.2. 过程语言 G.3. 扩展 H. 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テキスト

14.1. 使用`EXPLAIN`

PostgreSQL对每个查询产生一个查询规划。为匹配查询结构和数据属性选择正确的规划对性能绝对有关键性的影响。因此系统包含了一个复杂的规划器用于寻找最优的规划。你可以使用EXPLAIN命令察看规划器为每个查询生成的查询规划是什么。阅读查询规划是一门值得专门写一厚本教程的学问，而这份文档可不是这样的教程，但是这里有一些基本的信息

查询规划的结构是一个规划节点的树。最底层的节点是表扫描节点：它们从表中返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描、位图索引扫描。如果查询需要连接、聚集、排序、或者对原始行的其它操作，那么就会在扫描节点"之上"有其它额外的节点。并且，做这些操作通常都有多种方法，因此在这些位置也有可能出现不同的节点类型。 EXPLAIN给规划树中每个节点都输出一行，显示基本的节点类型和规划器为执行这个规划节点预计的开销值。第一行(最上层的节点)是对该规划的总执行开销的预计；这个数值就是规划器试图最小化的数值。

这里是一个简单的例子，只是用来显示输出会有些什么内容 [1]

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1;

                         QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tenk1  (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)

EXPLAIN引用的数值是:

预计的启动开销。在输出扫描开始之前消耗的时间，也就是在一个排序节点里执行排序的时间
预计所有行都被检索的总开销。不过事实可能不是这样：比如带有LIMIT子句的查询将会在limit规划节点的输入节点里很快停止
预计这个规划节点输出的行数。同样，只执行到完成为止
预计这个规划节点的行平均宽度(以字节计算)。

开销是用规划器根据成本参数(参见Section 18.6.2)捏造的单位来衡量的，习惯上以磁盘页面抓取为单位。也就是seq_page_cost将被按照习惯设为1.0(一次顺序的磁盘页面抓取)，其它开销参数将参照它来设置。本节的例子都假定这些参数使用默认值。

有一点很重要：一个上层节点的开销包括它的所有子节点的开销。还有一点也很重要：这个开销只反映规划器关心的东西，尤其是没有把结果行传递给客户端的时间考虑进去，这个时间可能在实际的总时间里占据相当重要的分量，但是被规划器忽略了，因为它无法通过修改规划来改变：我们相信，每个正确的规划都将输出同样的记录集。

输出的行数有一些小技巧，因为它不是规划节点处理/扫描过的行数，通常会少一些，反映对应用于此节点上的任意WHERE子句条件的选择性估计。通常而言，顶层的行预计会接近于查询实际返回、更新、删除的行数。

回到我们的例子：

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1;

                         QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tenk1  (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)

这个例子就像例子本身一样直接了当。如果你做一个

SELECT relpages，reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'tenk1';

你会发现tenk1有358磁盘页面和10000行。因此开销计算为358次页面读取，每次页面读取将消耗（页面读取数*seq_page_cost），加上（扫描的行数*cpu_tuple_cost）。默认，seq_page_cost是1.0，cpu_tuple_cost是0.01，因此将消耗(358 * 1.0) + (10000 * 0.01) = 458。

现在让我们修改查询并增加一个WHERE条件：

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 < 7000;

                         QUERY PLAN
------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tenk1  (cost=0.00..483.00 rows=7033 width=244)
   Filter: (unique1 < 7000)

请注意EXPLAIN输出显示WHERE子句当作一个""filter""条件。这意味着规划节点为它扫描的每一行检查该条件，并且只输出符合条件的行。预计的输出行数降低了，因为有WHERE子句。不过，扫描仍将必须访问所有 10000 行，因此开销没有降低；实际上它还增加了一些以反映检查WHERE条件的额外 CPU 时间

这条查询实际选择的行数是 7000，但是预计的数目只是个大概。如果你试图重复这个试验，那么你很可能得到不同的预计。还有，这个预计会在每次ANALYZE命令之后改变，因为ANALYZE生成的统计是从该表中随机抽取的样本计算的。

把查询限制条件改得更严格一些:

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 < 100;

                                  QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tenk1  (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244)
   Recheck Cond: (unique1 < 100)
   -> Bitmap Index Scan on tenk1_unique1  (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)
         Index Cond: (unique1 < 100)

这里，规划器决定使用两步的规划：最底层的规划节点访问一个索引，找出匹配索引条件的行的位置，然后上层规划节点真实地从表中抓取出那些行。独立地抓取数据行比顺序地读取它们的开销高很多，但是因为并非所有表的页面都被访问了，这么做实际上仍然比一次顺序扫描开销要少。使用两层规划的原因是因为上层规划节点把索引标识出来的行位置在读取它们之前按照物理位置排序，这样可以最小化独立抓取的开销。节点名称里面提到的"bitmap"是进行排序的机制。

如果WHERE条件有足够的选择性，规划器可能会切换到一个"简单的"索引扫描规划：

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 < 3;

                                  QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1  (cost=0.00..10.00 rows=2 width=244)
   Index Cond: (unique1 < 3)

在这个例子中，表的数据行是以索引顺序抓取的，这样就令读取它们的开销更大，但是这里的行少得可怜，因此对行位置的额外排序并不值得。最常见的就是看到这种规划类型只抓取一行，以及那些要求ORDER BY条件匹配索引顺序的查询。

向WHERE子句里面增加另外一个条件：

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 < 3 AND stringu1 = 'xxx';

                                  QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1  (cost=0.00..10.01 rows=1 width=244)
   Index Cond: (unique1 < 3)
   Filter: (stringu1 = 'xxx'::name)

新增的条件stringu1 = 'xxx'减少了预计的输出行，但是没有减少开销，因为我们仍然需要访问相同的行。请注意，stringu1 子句不能当做一个索引条件使用(因为这个索引只是在unique1列上有)。它被当做一个从索引中检索出的行的过滤器来使用。因此开销实际上略微增加了一些以反映这个额外的检查。

如果在 WHERE 里面使用的好几个字段上都有索引，那么规划器可能会使用索引的 AND 或 OR 的组合：

EXPLAIN SELECT * FROM tenk1 WHERE unique1 < 100 AND unique2 > 9000;

                                     QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tenk1  (cost=11.27..49.11 rows=11 width=244)
   Recheck Cond: ((unique1 < 100) AND (unique2 > 9000))
   ->  BitmapAnd  (cost=11.27..11.27 rows=11 width=0)
         ->  Bitmap Index Scan on tenk1_unique1  (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)
               Index Cond: (unique1 < 100)
         ->  Bitmap Index Scan on tenk1_unique2  (cost=0.00..8.65 rows=1042 width=0)
               Index Cond: (unique2 > 9000)

但是这么做要求访问两个索引，因此与只使用一个索引，而把另外一个条件只当作过滤器相比，这个方法未必是更优。如果你改变涉及的范围，你会看到规划器相应地发生变化。

让我们试着使用我们上面讨论的字段连接两个表：

EXPLAIN SELECT *
FROM tenk1 t1，tenk2 t2
WHERE t1.unique1 < 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

                                      QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
 Nested Loop  (cost=2.37..553.11 rows=106 width=488)
   ->  Bitmap Heap Scan on tenk1 t1  (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244)
         Recheck Cond: (unique1 < 100)
         ->  Bitmap Index Scan on tenk1_unique1  (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)
               Index Cond: (unique1 < 100)
   ->  Index Scan using tenk2_unique2 on tenk2 t2  (cost=0.00..3.01 rows=1 width=244)
         Index Cond: (t2.unique2 = t1.unique2)

在这个嵌套循环里，外层的扫描是我们前面看到的同样的位图索引，因此其开销和行计数是一样的，因为我们在该节点上附加了WHERE子句unique1 < 100。此时t1.unique2 = t2.unique2子句还没有什么关系，因此它不影响外层扫描的行计数。对于内层扫描，当前外层扫描的数据行的unique2被插入内层索引扫描生成类似 t2.unique2 =constant这样的索引条件。因此，我们拿到和从EXPLAIN SELECT * FROM tenk2 WHERE unique2 = 42那边拿到的一样的内层扫描计划和开销。然后，以外层扫描的开销为基础设置循环节点的开销，加上每个外层行的一个重复(这里是106*3.01)，然后再加上连接处理需要的一点点 CPU 时间。

在这个例子里，连接的输出行数与两个扫描的行数的乘积相同，但通常并不是这样的，因为通常你会有提及两个表的 WHERE 子句，因此它只能应用于连接(join)点，而不能影响两个关系的输入扫描。比如，如果我们加一条WHERE ... AND t1.hundred < t2.hundred，将减少输出行数，但是不改变任何一个输入扫描。

寻找另外一个规划的方法是通过设置每种规划类型的允许/禁止开关(在Section 18.6.1里描述)，强制规划器抛弃它认为优秀的(扫描)策略。这个工具目前比较原始，但很有用。参阅Section 14.3。

SET enable_nestloop = off;
EXPLAIN SELECT *
FROM tenk1 t1，tenk2 t2
WHERE t1.unique1 < 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Join  (cost=232.61..741.67 rows=106 width=488)
   Hash Cond: (t2.unique2 = t1.unique2)
   ->  Seq Scan on tenk2 t2  (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)
   ->  Hash  (cost=232.35..232.35 rows=106 width=244)
         ->  Bitmap Heap Scan on tenk1 t1  (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244)
               Recheck Cond: (unique1 < 100)
               ->  Bitmap Index Scan on tenk1_unique1  (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0)
                     Index Cond: (unique1 < 100)

这个规划仍然试图用同样的索引扫描从tenk1里面取出感兴趣的 100 行，把它们藏在一个内存 Hash 表里，然后对 tenk2做一次顺序扫描，对每一条 tenk2记录检测上面的 Hash 表，寻找可能匹配t1.unique2 = t2.unique2的行。读取 tenk1 和建立 Hash 表是此散列连接的全部启动开销，因为我们在开始读取 tenk2之前不可能获得任何输出行。这个连接的总预计时间同样还包括相当重的检测 Hash 表 10000 次的 CPU 时间。不过，请注意，我们不需要对 232.35 乘 10000，因为 Hash 表的在这个规划类型中只需要设置一次。

我们可以用EXPLAIN ANALYZE检查规划器的估计值的准确性。这个命令实际上执行该查询然后显示每个规划节点内实际运行时间的和以及单纯EXPLAIN显示的估计开销。比如，我们可以像下面这样获取一个结果：

EXPLAIN ANALYZE SELECT *
FROM tenk1 t1，tenk2 t2
WHERE t1.unique1 < 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

                                                            QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Nested Loop  (cost=2.37..553.11 rows=106 width=488) (actual time=1.392..12.700 rows=100 loops=1)
   ->  Bitmap Heap Scan on tenk1 t1  (cost=2.37..232.35 rows=106 width=244) (actual time=0.878..2.367 rows=100 loops=1)
         Recheck Cond: (unique1 < 100)
         ->  Bitmap Index Scan on tenk1_unique1  (cost=0.00..2.37 rows=106 width=0) (actual time=0.546..0.546 rows=100 loops=1)
               Index Cond: (unique1 < 100)
   ->  Index Scan using tenk2_unique2 on tenk2 t2  (cost=0.00..3.01 rows=1 width=244) (actual time=0.067..0.078 rows=1 loops=100)
         Index Cond: (t2.unique2 = t1.unique2)
 Total runtime: 14.452 ms

请注意"actual time"数值是以真实时间的毫秒计的，而cost估计值是以任意磁盘抓取的单元计的；因此它们很可能不一致。我们要关心的事是两组比值是否一致。

在一些查询规划里，一个子规划节点很可能运行多次。比如，在上面的嵌套循环的规划里，内层的索引扫描对每个外层行执行一次。在这种情况下，loops报告该节点执行的总数目，而显示的实际时间和行数目是每次执行的平均值。这么做的原因是令这些数字与开销预计显示的数字具有可比性。要乘以loops值才能获得在该节点花费的总时间。

EXPLAIN ANALYZE显示的Total runtime包括执行器启动和关闭的时间，以及花在处理结果行上的时间。它不包括分析、重写、规划的时间。对于INSERT，UPDATE和DELETE命令，总运行时间可能会显著增大，因为它包括花费在处理结果行上的时间。（这个节点之下的计划节点代表定位旧行和/或计算新行）。如果存在，在触发器之前的执行时间与相关的插入，更新或删除节点有关。在每个触发器（无论是之前还是之后）的时间会单独的显示，并且是包含在总执行时间中的。然后，需要注意的是，延迟约束触发器在事务结束之前是不回执行的，因此不会被EXPLAIN ANALYZE命令显示。

有两个显著的原因使EXPLAIN ANALYZE测试的运行时间偏离运行相同查询时的正常结果。一个是网络传输和I/O传输的花费，另一个是，EXPLAIN ANALYZE命令本身会增加开销，特别是机器的gettimeofday()内核调用很慢时。

如果EXPLAIN的结果除了在你实际测试的情况之外不能推导出其它的情况，那它就什么用都没有；比如，在一个小得像玩具的表上的结果不能适用于大表。规划器的开销计算不是线性的，因此它很可能对大些或者小些的表选择不同的规划。一个极端的例子是一个只占据一个磁盘页面的表，在这样的表上，不管它有没有索引可以使用，你几乎都总是得到顺序扫描规划。规划器知道不管在任何情况下它都要进行一个磁盘页面的读取，所以再扩大几个磁盘页面读取以查找索引是没有意义的。

Notes

[1]	例子来自执行完`VACUUM ANALYZE`后的回归测试数据库，只用8.2的开发源。如果自己测试，可以得到相似的结果，但由于`ANALYZE`的统计是随机的例子，而不是实际的，因此会有轻微的不同。

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