PostgreSQL 的 plan_cache_mode=auto 会先执行五次自定义计划，第六次若通用计划估算成本更低则切换。对拥有 80 万订单的大租户，通用计划误估为 216 行，改用嵌套循环并触发 320 万次缓冲命中，查询从 274 毫秒骤增至 2319 毫秒。单次 EXPLAIN 无法发现，需在同一连接重复运行并保留每次计划。修复方法是设置 plan_cache_mode=force_custom_plan。

文章讨论了PostgreSQL中的自动真空分析参数：autovacuum_analyze_scale_factor和autovacuum_analyze_threshold。这两个参数决定了何时对表进行ANALYZE。默认设置在大表上可能导致统计信息过时，影响查询性能。因此，建议针对大于一百万行的表调整这些参数，以提高分析频率，确保统计信息及时更新，从而优化查询效率。

即将发布的Postgres 19版本将通过采用RDTSC指令替代RDTSCP，降低EXPLAIN ANALYZE的时间开销，从而提高性能。这一改进使得在更多工作负载中启用auto_explain.log_timing成为可能。此外，新设置“timing_clock_source”允许用户选择时钟源，以优化查询性能。

本文讨论了PostgreSQL查询规划器如何依赖统计信息来估算查询成本。统计信息存储在pg_class和pg_statistic中，影响查询性能。过时的统计信息会导致错误的估算，影响查询效率。使用ANALYZE命令可以更新统计信息，确保规划器做出准确决策。文章还介绍了选择性、相关性及扩展统计等概念，以优化查询性能。

在PostgreSQL数据库中，发现一个复杂的SELECT查询执行缓慢，原因是表未被分析。手动运行ANALYZE后，查询时间从10分钟缩短至20秒，CPU使用率下降83%。保持统计信息更新对性能至关重要。

在 MySQL 中，EXPLAIN 关键字用于分析查询执行情况，显示执行计划、使用的索引及访问的行数。EXPLAIN ANALYZE 提供更详细的实际执行成本和时间。创建多列索引可以显著提高查询效率，减少访问行数，从而提升数据库性能。

在PostgreSQL中，分区表的统计信息需要手动执行ANALYZE来收集。缺乏这些统计信息可能导致查询计划不佳，因此建议定期分析分区表，以确保优化器能够准确估算执行成本。

EXPLAIN ANALYZE是PostgreSQL的工具，用于分析SQL查询的执行过程，识别低效操作。通过ActiveRecord的explain方法或原始SQL获取执行计划，从而优化Rails应用性能。它能发现缺失索引、N+1问题及昂贵的连接，确保应用在数据增长时依然高效。

PostgreSQL提供EXPLAIN、ANALYZE和索引优化工具，帮助诊断和修复慢查询。EXPLAIN展示执行计划，ANALYZE提供实时性能数据。合理创建索引可以加速查询，但需避免过度索引，以免影响性能。有效使用这些工具可显著提升查询效率。

PostgreSQL 14 引入了 ANALYZE 命令的预取功能，使统计采样速度提高了 6-7 倍。对于高性能的本地 NVME 存储，建议将 maintenance_io_concurrency 增加到 20-50 或更高。

本文介绍了使用ANALYZE TABLE命令可能出现的问题及解决方法。MySQL 8.0.24+和MariaDB 10.5.4+已解决该问题，但可使用Percona Server for MySQL。Percona Distribution for MySQL是免费的MySQL解决方案，提供企业级数据库环境。

PostgreSQL的VACUUM功能用于从表中删除逻辑上删除的数据并保持最新的统计信息。VACUUM可以手动或通过自动清理守护程序自动运行。VACUUM进程还可以与ANALYZE进程结合使用以更新统计信息。VACUUM和ANALYZE都可以在服务器或表级别进行自定义和控制。注意这些过程对于确保数据库健康和优化查询性能非常重要。

这篇博客是前一篇的续篇，作者在处理一个数据库性能问题时犯了一个错误，最终通过运行ANALYZE解决了问题。