对于一个系统而言，稳定性、性能、安全是很重要的几点。运维的一些工作也是围绕着这些去做。对于某些时候，业务层可能会向数据库层提出种种质疑：为什么数据库这么慢？为什么数据库挂了？为什么我这么用，SQL走不了索引？诸如此类。

其实对于了解数据库和运维的大家都知道，这些使用关系型数据库的应用系统，SQL语句的好坏会直接影响系统的性能，很多系统性能很差最后发现都是因为SQL写得很烂的缘故。
有时候可能一条SQL在业务设计之初就存在问题，每次跑的时候每次都走全表扫描，耗费大量的系统资源，亦或者在业务运行到现在的期间内数据量猛增，数据量导致SQL的运行结果远远大于原来的，导致业务受影响。甚至设计的一些SQL，他本身存在过多的复杂操作，各种聚合、连接加到一起，这一条SQL跑起来可能就会造成很大的资源占用，甚至严重导致数据库的内存溢出、数据库宕机等等。或者业务层并不了解各种索引的实际原理，并不能在合适的场景选择合适的索引，这可能导致，原本SQL查询对应的想要他走索引的字段，没走索引。从而影响性能。

对所有的关系型数据库而言，优化器无疑是其中最核心的部分，因为优化器负责解析SQL，而我们又都是通过SQL来访问存储在关系型数据库中的数据的。所以优化器的好坏会直接决定该关系型数据库的强弱。

通常来说，优化器分为两种，一种是CBO，即Cost-BasedOptimizer 的缩写，直译过来就是“ 基于成本的优化器”。一种是RBO，是Rule-BasedOptimizer 的缩写，直译过来就是“基于规则的优化器”。

在得到最终的执行计划时，RBO会根据一组内置的规则，去选择执行计划，这就导致了RBO选择的执行计划可能不是最优的，不是执行时间最短的，因为他只根据对应的规则去选取执行计划。而CBO所用的判断原则为成本，CBO会从目标SQL诸多可能的执行路径中选择成本值最小的一条来作为其执行计划。在CBO模式下，由于开销都是估算值，所以精确性严重依赖于统计信息，如果统计信息越接近表的真实数据时,CBO优化器的估算值则越准确,产生的执行计划也更佳准确。但是如果统计信息和实际表数据差的很远，那么可能通过CBO得出的执行计划也可能不是最优的，这个时候就有可能因为这条错误的执行计划，引起性能问题或者相关故障。而目前主流数据库均采用CBO模式，因为相较于RBO来说，CBO还是更加倾向于得到这个对的执行计划的。

PostgreSQL数据库里也是采用的这种CBO的优化器。下面这部分，我就针对上面所说的PostgreSQL里常见的字段有索引但没有使用索引的现象，进行了几个举例，供大家参考。对于如下的几个案例的执行计划选择，其实归根到最后，都是基于CBO得出的代价最小的，或是影响了CBO的判断得到的最后的结果。

一、索引列存在多个or连接
二、数据量太小
三、选择性不好
四、查询条件模糊
五、表的一个列上有重复索引
六、优化器选项关闭了索引扫描
七、统计信息不准确
八、Hints影响执行计划
九、查询条件中使用函数
十、查询条件中有不等于运算符

一、索引列存在多个or连接

当查询条件中存在多个OR连接时，PostgreSQL需要将所有条件的结果集进行合并，而这个合并操作可能会导致索引失效。

1.模拟环境

postgres=# create table idxidx as select * from pg_class;
SELECT 445
postgres=# create index idx_11 on idxidx(oid);
CREATE INDEX

2.测试情况

一个or连接两个索引列（走索引）

postgres=# explain analyze select oid,relname,relnamespace  from idxidx where oid =17726  or oid=17743;
                                                     QUERY PLAN                                                      
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on idxidx  (cost=8.56..14.14 rows=2 width=72) (actual time=0.018..0.019 rows=1 loops=1)
   Recheck Cond: ((oid = '17726'::oid) OR (oid = '17743'::oid))
   Heap Blocks: exact=1
   ->  BitmapOr  (cost=8.56..8.56 rows=2 width=0) (actual time=0.012..0.013 rows=0 loops=1)
         ->  Bitmap Index Scan on idx_11  (cost=0.00..4.28 rows=1 width=0) (actual time=0.011..0.011 rows=1 loops=1)
               Index Cond: (oid = '17726'::oid)
         ->  Bitmap Index Scan on idx_11  (cost=0.00..4.28 rows=1 width=0) (actual time=0.001..0.001 rows=0 loops=1)
               Index Cond: (oid = '17743'::oid)
 Planning Time: 0.061 ms
 Execution Time: 0.038 ms
(10 rows)

两个or连接三个索引列（走全表扫描）

postgres=# explain analyze select oid,relname,relnamespace  from idxidx where oid =17726 or oid=17765 or oid=17743;
                                            QUERY PLAN                                            
--------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on idxidx  (cost=0.00..19.79 rows=3 width=72) (actual time=0.012..0.064 rows=1 loops=1)
   Filter: ((oid = '17726'::oid) OR (oid = '17765'::oid) OR (oid = '17743'::oid))
   Rows Removed by Filter: 444
 Planning Time: 0.059 ms
 Execution Time: 0.079 ms
(5 rows)

要避免这种情况，可以尝试对查询条件进行重写，例如使用UNION ALL连接多个查询条件,例如如如下这种方式

postgres=# explain analyze select oid,relname,relnamespace  from idxidx where oid =17726 union all  select oid,relname,relnamespace  from idxidx where oid=17765 union all  select oid,relname,relnamespace  from idxidx where oid=17743;
                                                          QUERY PLAN                                                           
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Append  (cost=0.27..24.92 rows=3 width=72) (actual time=0.041..0.046 rows=1 loops=1)
   ->  Index Scan using idx_11 on idxidx  (cost=0.27..8.29 rows=1 width=72) (actual time=0.041..0.042 rows=1 loops=1)
         Index Cond: (oid = '17726'::oid)
   ->  Index Scan using idx_11 on idxidx idxidx_1  (cost=0.27..8.29 rows=1 width=72) (actual time=0.002..0.002 rows=0 loops=1)
         Index Cond: (oid = '17765'::oid)
   ->  Index Scan using idx_11 on idxidx idxidx_2  (cost=0.27..8.29 rows=1 width=72) (actual time=0.001..0.001 rows=0 loops=1)
         Index Cond: (oid = '17743'::oid)
 Planning Time: 0.169 ms
 Execution Time: 0.082 ms
(9 rows)

二、数据量太小

对于非常小的表或者索引，使用索引可能会比全表扫描更慢。这是因为使用索引需要进行额外的 I/O 操作，而这些操作可能比直接扫描表更慢。

1.模拟环境

postgres=# create table tn(id int,name varchar);
CREATE TABLE
postgres=# insert into tn values(1,'ysl');
INSERT 0 1
postgres=# insert into tn values(2,'ysl');
INSERT 0 1
postgres=# insert into tn values(2,'ysll');
INSERT 0 1
postgres=# insert into tn values(2,'ysll');
INSERT 0 1

postgres=# create index idx_tn on tn(id);
CREATE INDEX
postgres=# \d tn
                      Table "public.tn"
 Column |       Type        | Collation | Nullable | Default 
--------+-------------------+-----------+----------+---------
 id     | integer           |           |          | 
 name   | character varying |           |          | 
Indexes:
    "idx_tn" btree (id)

postgres=# select * from tn;
 id | name 
----+------
  1 | ysl
  2 | ysl
  2 | ysll
  2 | ysll
(4 rows)

2.测试

postgres=# explain analyze select * from tn where id=2;
                                         QUERY PLAN                                          
---------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tn  (cost=0.00..1.05 rows=1 width=36) (actual time=0.007..0.007 rows=3 loops=1)
   Filter: (id = 2)
   Rows Removed by Filter: 1
 Planning Time: 0.053 ms
 Execution Time: 0.021 ms
(5 rows)

postgres=# explain analyze select * from tn where id=1;
                                         QUERY PLAN                                          
---------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tn  (cost=0.00..1.05 rows=1 width=36) (actual time=0.011..0.012 rows=1 loops=1)
   Filter: (id = 1)
   Rows Removed by Filter: 3
 Planning Time: 0.057 ms
 Execution Time: 0.026 ms
(5 rows)

三.选择性不好

如果索引列中有大量重复的数据，或者一个字段全是一个值，这个时候，索引可能并不能发挥它的作用，起到加快检索的作用，因为这个索引并不能显著地减少需要扫描的行数，所以计算的代价可能远远大于走别的执行计划的代价。

基数：数据库基数是指数据库中不同值的数量
select count(distinct column_name) from table_name;

选择性：基数和总行数的比值再乘以100%就是某个列的选择性。
select count(distinct column_name) /count（column_name）* 100% from table_name;

1.模拟环境

postgres=# create table tb_t1 as select * from pg_class;
SELECT 465
postgres=# create index idx_tb_t1 on tb_t1(oid);
CREATE INDEX

2.测试

可以看到，原本oid这一列，选择性较好，分布较均匀的时候，可以正常使用到索引。而选择性不好的情况下，则

postgres=# explain analyze select * from tb_t1 where oid=17726;
                                                    QUERY PLAN                                                    
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tb_t1  (cost=4.29..9.86 rows=2 width=236) (actual time=0.024..0.025 rows=1 loops=1)
   Recheck Cond: (oid = '17726'::oid)
   Heap Blocks: exact=1
   ->  Bitmap Index Scan on idx_tb_t1  (cost=0.00..4.29 rows=2 width=0) (actual time=0.021..0.021 rows=1 loops=1)
         Index Cond: (oid = '17726'::oid)
 Planning Time: 0.220 ms
 Execution Time: 0.059 ms
(7 rows)

postgres=# update tb_t1 set oid=1;
UPDATE 465
postgres=# reindex  index idx_tb_t1;
REINDEX

postgres=# explain analyze select * from tb_t1 where oid=1;
                                              QUERY PLAN                                              
------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tb_t1  (cost=0.00..29.81 rows=465 width=274) (actual time=0.013..0.080 rows=465 loops=1)
   Filter: (oid = '1'::oid)
 Planning Time: 0.344 ms
 Execution Time: 0.111 ms
(4 rows)

上边的这个例子，在我做完update后，列的基数是select count(distinct oid) from tb_t1;也就是1。而选择性是select count(distinct oid)/count(oid)* 100% from tb_t1;也就是1/465 *100% 选择性特别低。索引不能起到减少扫描的行数，反而在原本的基础上多了回表的动作，代价就增多了。因此CBO没有选择走这个索引的执行计划。

四、查询条件模糊

如果查询条件模糊，例如使用了不等于（<>）、LIKE等运算符或者使用了函数等，那么索引可能无法被使用。

因为正常情况下，等于（=）操作符可以直接利用B-tree或哈希索引进行查找。这是因为，这些操作符只需要在索引树中查找与给定值相等的项，就可以快速地定位到符合条件的记录。

而不等于（<>）操作符则需要查找所有不符合条件的记录，这会导致需要遍历整个索引树来找到匹配的记录，因此使用索引的成本比全表扫描更高。
LIKE操作符也可能导致不使用索引。这是因为，LIKE操作符通常需要执行模糊匹配，即查找包含你给的关键字的记录。虽然可以使用B-tree索引进行模糊匹配，但是如果模式以通配符开头（例如’%abc’），则索引将不会被使用，因为这种情况下需要遍历整个索引树来查找符合条件的记录。

这两种方式在列上有索引的时候，都是不能显著地减少需要扫描的行数。甚至加大SQL执行的代价，因此可能上边的索引不会被CBO选择为最后最优的执行计划。

1.模拟环境

postgres=# create table tb_l1 as select * from pg_class;
SELECT 465
postgres=# create index idx_tb_l1 on tb_l1(oid);
CREATE INDEX

2.测试

postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid=17726;
                                                    QUERY PLAN                                                     
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_tb_l1 on tb_l1  (cost=0.27..8.29 rows=1 width=274) (actual time=0.029..0.030 rows=1 loops=1)
   Index Cond: (oid = '17726'::oid)
 Planning Time: 0.473 ms
 Execution Time: 0.083 ms
(4 rows)

postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid<>17726;
                                              QUERY PLAN                                              
------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tb_l1  (cost=0.00..17.81 rows=464 width=274) (actual time=0.007..0.103 rows=464 loops=1)
   Filter: (oid <> '17726'::oid)
   Rows Removed by Filter: 1
 Planning Time: 0.069 ms
 Execution Time: 0.132 ms
(5 rows)

五、表的一个列上有重复索引

在PostgreSQL里，是允许在一列上建立多个索引的，也就是如下这种方式，是不会报错说索引重复的，这也就导致了，使用过程中表上可能存在多余的重复索引，索引不会全部被使用到，而且可能引起性能问题。

postgres=# create index idx_tb_l1 on tb_l1(oid);
CREATE INDEX
postgres=# create index idx_tb_l2 on tb_l1(oid);
CREATE INDEX

1.模拟环境

postgres=# create table tb_l1 as select * from pg_class;
SELECT 465
postgres=# create index idx_tb_l1 on tb_l1(oid);
CREATE INDEX
postgres=# create index idx_tb_l2 on tb_l1(oid);
CREATE INDEX
postgres=# \d tb_l1
                        Table "public.tb_l1"
       Column        |     Type     | Collation | Nullable | Default 
---------------------+--------------+-----------+----------+---------
 oid                 | oid          |           |          | 
 relname             | name         |           |          | 
 relnamespace        | oid          |           |          | 
 reltype             | oid          |           |          | 
 reloftype           | oid          |           |          | 
 relowner            | oid          |           |          | 
 ... ...
 ... ...
Indexes:
    "idx_tb_l1" btree (oid)
    "idx_tb_l2" btree (oid)

2.测试

postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid=17726;                                                    QUERY PLAN                                                     
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_tb_l2 on tb_l1  (cost=0.27..8.29 rows=1 width=274) (actual time=0.025..0.025 rows=1 loops=1)
   Index Cond: (oid = '17726'::oid)
 Planning Time: 0.364 ms
 Execution Time: 0.043 ms
(4 rows)

测试可以看到，在一个表的同一列上的两个索引其实作用是一样的，仅仅名字不一样，属于重复索引，这种情况下，就算用到索引，同一时刻也就会使用到一个索引。

使用如下的SQL可以找到数据库里的重复索引，可以定期巡检的时候进行检查，并在确认后合理优化掉重复的索引

SELECT
  indrelid :: regclass              AS table_name,
  array_agg(indexrelid :: regclass) AS indexes
FROM pg_index
GROUP BY
  indrelid, indkey
HAVING COUNT(*) > 1;

一个执行的结果如下所示：

postgres=# SELECT
  indrelid :: regclass              AS table_name,
  array_agg(indexrelid :: regclass) AS indexes
FROM pg_index
GROUP BY
  indrelid, indkey
HAVING COUNT(*) > 1;
 table_name |        indexes        
------------+-----------------------
 tb_l1      | {idx_tb_l1,idx_tb_l2}
 t1         | {ind1,idx2}
(2 rows)

postgres=# \di+ idx_tb_l1 
                                        List of relations
 Schema |   Name    | Type  |  Owner  | Table | Persistence | Access method | Size  | Description 
--------+-----------+-------+---------+-------+-------------+---------------+-------+-------------
 public | idx_tb_l1 | index | xmaster | tb_l1 | permanent   | btree         | 32 kB | 
(1 row)

postgres=# \di+ idx_tb_l2 
                                        List of relations
 Schema |   Name    | Type  |  Owner  | Table | Persistence | Access method | Size  | Description 
--------+-----------+-------+---------+-------+-------------+---------------+-------+-------------
 public | idx_tb_l2 | index | xmaster | tb_l1 | permanent   | btree         | 32 kB | 
(1 row)

六、优化器选项关闭了索引扫描

PostgreSQL里有着很多的可以影响优化器的参数，例如enable_indexscan,enable_bitmapscan,enable_hashjoin,enable_sort等等，这些参数可以在session，用户，数据库级别进行设置。可以通过设置这些参数的值，来改变相关SQL执行时的执行计划。但是需要注意的是，为了个别的SQL，去盲目改变这些参数的值，往往是得不偿失的，操作的时候需要严谨并且仔细考虑，否则，这些类型的参数的改变，对于数据库的性能影响可能是巨大的。

1.模拟环境

postgres=# create table tb_l1 as select * from pg_class;
SELECT 465
postgres=# create index idx_tb_l1 on tb_l1(oid);
CREATE INDEX

2.测试

开启了对应优化器选项

postgres=# show enable_indexscan ;
 enable_indexscan 
------------------
 on
(1 row)

postgres=# show enable_bitmapscan ;
 enable_bitmapscan 
-------------------
 on
(1 row)

postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid=17721;
                                                    QUERY PLAN                                                     
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_tb_l2 on tb_l1  (cost=0.27..8.29 rows=1 width=274) (actual time=0.017..0.018 rows=1 loops=1)
   Index Cond: (oid = '17721'::oid)
 Planning Time: 0.088 ms
 Execution Time: 0.038 ms
(4 rows)

关闭对应的优化器选项，可以看到CBO受到设置的参数的影响，选择了seq scan的执行计划，而没有用到字段上的索引。

postgres=# set enable_indexscan=off;
SET
postgres=# set enable_bitmapscan=off;
SET
postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid=17721;
                                            QUERY PLAN                                            
--------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tb_l1  (cost=0.00..17.81 rows=1 width=274) (actual time=0.024..0.137 rows=1 loops=1)
   Filter: (oid = '17721'::oid)
   Rows Removed by Filter: 464
 Planning Time: 0.079 ms
 Execution Time: 0.192 ms
(5 rows)

七、统计信息不准确

因为CBO本身是基于代价的优化器，而计算代价要根据统计信息去做计算，统计信息不准确，得到的执行计划可能不是最优，这一点不做具体的举例。

八、Hints影响执行计划

PostgreSQL数据库里有着像ORACLE里类似的Hints功能，即pg_hint_plan工具，用Hints能够改变sql语句的执行计划，hint就是优化器的一种指示。虽然功能上和效果是类似的，但是PostgreSQL和ORACLE的Hints并不完全一致的，例如全表扫描等的关键字是不同的，需要进行区分。

1、准备环境

数据库需安装pg_hint_plan插件

postgres=# create table test_hint(id int,c varchar(100));
CREATE TABLE
postgres=# insert into test_hint select i,'test'||i from generate_series(1,10000) i;
INSERT 0 10000
postgres=# create index idx_test_hint_id on test_hint(id);
CREATE INDEX

2、测试

默认会走索引扫描，但是使用了hint，让其走了seqscan，没有使用到对应的字段上的索引。

postgres=# explain analyze select * from test_hint where id=10;
                                                         QUERY PLAN                                                          
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_test_hint_id on test_hint  (cost=0.29..8.30 rows=1 width=12) (actual time=0.008..0.008 rows=1 loops=1)
   Index Cond: (id = 10)
 Planning Time: 0.111 ms
 Execution Time: 0.024 ms
(4 rows)

postgres=# explain analyze select /*+seqscan(t) */ * from test_hint t where id=10;
                                               QUERY PLAN                                               
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on test_hint t  (cost=0.00..180.00 rows=1 width=12) (actual time=0.022..2.691 rows=1 loops=1)
   Filter: (id = 10)
   Rows Removed by Filter: 9999
 Planning Time: 0.311 ms
 Execution Time: 2.712 ms
(5 rows)

九、查询条件中使用函数

当查询条件中包含函数调用时，PostgreSQL里可能无法使用索引，因为它需要对所有数据进行计算，而不是只计算索引值。

1、准备环境

postgres=# CREATE TABLE test_table (
postgres(#     id SERIAL PRIMARY KEY,
postgres(#     name TEXT,
postgres(#     age INTEGER
postgres(# );
CREATE TABLE
postgres=# 
postgres=# CREATE INDEX age_index ON test_table(age);
CREATE INDEX
postgres=# INSERT INTO test_table (name, age) VALUES 
postgres-#     ('Alice', 25),
postgres-#     ('Bob', 30),
postgres-#     ('Charlie', 35),
postgres-#     ('David', 40),
postgres-#     ('Eve', 45),
postgres-#     ('Frank', 50);
INSERT 0 6
postgres=# CREATE OR REPLACE FUNCTION search_age(p_age INTEGER) RETURNS SETOF test_table AS $$
postgres$# BEGIN
postgres$#     RETURN QUERY SELECT * FROM test_table WHERE age > p_age;
postgres$# END;
postgres$# $$ LANGUAGE plpgsql;
CREATE FUNCTION

2、测试

可以看到，当查询条件中包含函数调用时，没有使用到索引，而是使用了一个 Function Scan。这个Function Scan也是一种特殊的扫描方式，是从函数中获取数据。PostgreSQL会调用指定的函数来处理查询结果，并且会为函数的输出结果创建一个虚拟的关系表，以便后续的节点可以使用这个关系表继续执行查询。

postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM test_table WHERE age > 35;
                                                     QUERY PLAN                                                     
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on test_table  (cost=7.25..22.25 rows=400 width=40) (actual time=0.008..0.009 rows=3 loops=1)
   Recheck Cond: (age > 35)
   Heap Blocks: exact=1
   ->  Bitmap Index Scan on age_index  (cost=0.00..7.15 rows=400 width=0) (actual time=0.004..0.004 rows=3 loops=1)
         Index Cond: (age > 35)
 Planning Time: 0.075 ms
 Execution Time: 0.027 ms
(7 rows)

postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM search_age(35);
                                                  QUERY PLAN                                                  
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Function Scan on search_age  (cost=0.25..10.25 rows=1000 width=40) (actual time=0.147..0.147 rows=3 loops=1)
 Planning Time: 0.027 ms
 Execution Time: 0.162 ms
(3 rows)

十、查询条件中有不等于运算符

因为在索引扫描期间，不等于运算符会导致索引中的每一行都需要进行比较，因此需要走全表扫描，不会走索引。

1.环境准备

postgres=# create table tb_l1 as select * from pg_class;
SELECT 465
postgres=# create index idx_tb_l1 on tb_l1(oid);
CREATE INDEX

2.测试

postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid<>17721;
                                              QUERY PLAN                                              
------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tb_l1  (cost=0.00..17.81 rows=464 width=274) (actual time=0.007..0.063 rows=464 loops=1)
   Filter: (oid <> '17721'::oid)
   Rows Removed by Filter: 1
 Planning Time: 0.064 ms
 Execution Time: 0.091 ms
(5 rows)

postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid =17721;
                                                    QUERY PLAN                                                     
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_tb_l2 on tb_l1  (cost=0.27..8.29 rows=1 width=274) (actual time=0.019..0.021 rows=1 loops=1)
   Index Cond: (oid = '17721'::oid)
 Planning Time: 0.107 ms
 Execution Time: 0.051 ms
(4 rows)

postgres=# explain analyze select * from tb_l1 where oid !=17721;
                                              QUERY PLAN                                              
------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on tb_l1  (cost=0.00..17.81 rows=464 width=274) (actual time=0.012..0.072 rows=464 loops=1)
   Filter: (oid <> '17721'::oid)
   Rows Removed by Filter: 1
 Planning Time: 0.071 ms
 Execution Time: 0.102 ms
(5 rows)