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这篇文章将以实战的方式结合笔者在项目中真实遇到的情况来讲解。说到SQL，大家可能会遇到一些写法稍微复杂的写法。比如SQL中遇到的有聚合函数sum等，也有遇到使用group by / order by的情况，其实这种情况下SQL的性能可能不是特别好。至少有两种大的解决思路：
减少SQL的压力，把SQL实现的逻辑计算相关，用code的方式去解决。即释放数据库后端宝贵的计算资源。算是重构SQL，这种方式代价稍微要高些，因为要更改code的实现逻辑，也要规划好新的SQL的结构。目的就是为了在SQL中去掉order排序/group分组这类比较耗费资源的部分。
如果前提是我们的SQL不能动，那么要怎么去优化呢？下面会一步步和大家解释在postgres中怎么调优order by SQL语句。
step1:
在Postgres中创建测试表，创建表SQL如下：
CREATE TABLE public.sort_test ( id bigint NOT NULL, salary numeric NOT NULL, CONSTRAINT sort_test_pkey PRIMARY KEY (id) ) TABLESPACE pg_default;
step2:
在测试表中插入多条数据，如下SQL,可以往上表中插入500万条数据。
insert into sort_test select generate_series(1,5000000),generate_series(1,5000000);
step3:
评估order by 性能问题，假设要评估select语句如下，SQL不是很复杂，可以说明问题即可。
select * from sort_test order by salary;
step4:
分析SQL执行计划，获取执行计划的SQL语句如下：
explain analyze select * from sort_test order by salary;
step5:
执行计划如下（注：如果上面SQL语句没有analyze关键字，那么执行计划就不会有Sort Method详细信息和actual time的信息。
"Sort (cost=804270.42..816770.42 rows=5000000 width=14) (actual time=2688.920..3797.378 rows=5000000 loops=1)" " Sort Key: salary" " Sort Method: external merge Disk: 122344kB" " -> Seq Scan on sort_test (cost=0.00..77028.00 rows=5000000 width=14) (actual time=0.071..476.958 rows=5000000 loops=1)" "Planning Time: 0.193 ms" "Execution Time: 4038.509 ms"
从以上的执行计划可以看到最小的节点（上面"->"处）的执行时间是0.071 ms,而到上一层Sort，就会发现执行时间就变为了2688.92 ms （注：这边是以actual time作为分析依据，你也可以以cost时间，都是可以的。
以上有个关键信息如下，这就说明此sql在执行的时候，postgres分配的work_mem的内存大小不够，只能从disk处抓取数据处理。那么从内存的角度来优化SQL，就需要增大work_mem参数值，上面说是用了大致122MB disk。而postgres默认的work_mem是 4MB。
Sort Method: external merge Disk: 122344kB
那么修改work_mem,用下面方法，将work_mem大小设置为1GB.
SET work_mem = ‘1GB‘;
step6:
修改之后，再获取执行计划如下：
"Sort (cost=633365.42..645865.42 rows=5000000 width=14) (actual time=1241.768..1526.102 rows=5000000 loops=1)" " Sort Key: salary" " Sort Method: quicksort Memory: 430984kB" " -> Seq Scan on sort_test (cost=0.00..77028.00 rows=5000000 width=14) (actual time=0.046..498.029 rows=5000000 loops=1)" "Planning Time: 0.095 ms" "Execution Time: 1775.462 ms"
此时，可以看到关键字变为如下所示，sort操作现在是放在了内存中执行的，用了430MB左右的内存，然后执行时间为1241.768 ms，还不到原来执行时间的一半，性能还是有大幅度提升的。
Sort Method: quicksort Memory: 430984kB"
温馨提示：work_mem在调整时，还是要考虑实际情况，比如我数据库跑一些轻量级的sql比较多，那么设置work_mem值过大的话，反而会影响性能,此时可以小幅度地调整参数值，需要测试多轮，得到适合自己产品的最优解。如果都是哪种OLAP,SQL比较重的情况下，可以调整的幅度大一些，如从4MB调整到1GB.
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原文地址：https://www.cnblogs.com/summerstone/p/13716259.html
