SVCS_PLAN_INFO
Use a tabela SVCS_PLAN_INFO para ver a saída EXPLAIN para uma consulta em termos de um conjunto de linhas. Essa é uma forma alternativa de ver os planos de consulta.
nota
Visualizações do sistema com o prefixo SVCS fornecem detalhes sobre consultas nos clusters principal e de escalabilidade da simultaneidade. As visualizações são semelhantes às tabelas com o prefixo STL, exceto que as tabelas STL fornecem informações somente para consultas executadas no cluster principal.
SVCS_PLAN_INFO permanece visível para todos os usuários. Os superusuários podem ver todas as linhas; usuários regulares podem ver somente seus próprios dados. Para obter mais informações, consulte Visibilidade de dados em tabelas e visualizações de sistema.
Colunas da tabela
| Nome da coluna | Tipo de dados | Descrição |
|---|---|---|
| userid | inteiro | O ID do usuário que gerou a entrada. |
| consulta | inteiro | ID da consulta. A coluna de consulta pode ser usada para unir outras tabelas e exibições do sistema. |
| nodeid | inteiro | O identificador do nó de plano, onde o nó mapeia para uma ou mais etapas na execução da consulta. |
| segment | inteiro | O número que identifica o segmento da consulta. |
| etapa | inteiro | O número que identifica a etapa da consulta. |
| locus | inteiro | Local onde a etapa é executada: 0 se estiver em um nó de computação e 1 se estiver no nó líder. |
| plannode | inteiro | O valor enumerado do nó de plano. Veja a tabela a seguir com os valores enumerados dos nós de plano. (A coluna PLANNODE na tabela SVCS_EXPLAIN contém o texto do nó de plano). |
| startupcost | double precision | O custo relativo estimado de retorno da primeira linha para esta etapa. |
| totalcost | double precision | O custo relativo estimado de execução da etapa. |
| rows | bigint | O número estimado de linhas que serão produzidas pela etapa. |
| bytes | bigint | O número estimado de bytes que serão produzidos pela etapa. |
Consultas de exemplo
Os exemplos a seguir comparam os planos de consulta retornados de uma consulta SELECT simples usando o comando EXPLAIN e consultando a tabela SVCS_PLAN_INFO.
explain select * from category; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------- XN Seq Scan on category (cost=0.00..0.11 rows=11 width=49) (1 row) select * from category; catid | catgroup | catname | catdesc -------+----------+-----------+-------------------------------------------- 1 | Sports | MLB | Major League Baseball 3 | Sports | NFL | National Football League 5 | Sports | MLS | Major League Soccer ... select * from svcs_plan_info where query=256; query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost | totalcost | rows | bytes -------+--------+---------+------+-------+----------+-------------+-----------+------+------- 256 | 1 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539 256 | 1 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539 (2 rows)
Neste exemplo, o PLANNODE 104 refere-se à varredura sequencial da tabela CATEGORY.
select distinct eventname from event order by 1; eventname ------------------------------------------------------------------------ .38 Special 3 Doors Down 70s Soul Jam A Bronx Tale ... explain select distinct eventname from event order by 1; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------- XN Merge (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17) Merge Key: eventname -> XN Network (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17) Send to leader -> XN Sort (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17) Sort Key: eventname -> XN Unique (cost=0.00..109.98 rows=576 width=17) -> XN Seq Scan on event (cost=0.00..87.98 rows=8798 width=17) (8 rows) select * from svcs_plan_info where query=240 order by nodeid desc; query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost | totalcost | rows | bytes -------+--------+---------+------+-------+----------+------------------+------------------+------+-------- 240 | 5 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566 240 | 5 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566 240 | 4 | 0 | 2 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 4 | 0 | 3 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 4 | 1 | 0 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 4 | 1 | 1 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 3 | 1 | 2 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 240 | 3 | 2 | 0 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 240 | 2 | 2 | 1 | 0 | 123 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 240 | 1 | 3 | 0 | 0 | 122 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 (10 rows)
