# PLAN TRACE使用介绍 ![](https://support.huaweicloud.com/centralized-devg-v3-gaussdb/public_sys-resources/notice_3.0-zh-cn.png) 1. 该特性是数据库内核开发人员对慢SQL深度分析使用的特性，不建议非内核开发人员使用。 2. 该特性开启后，会在执行DML期间记录优化器相关信息到系统表中，这样会导致原本的读事务变成了写事务，从而导致要求必须在读事务里执行的函数无法执行，例如函数pg_create_logical_replication_slot等。 使用plan trace特性可以查看查询计划的优化过程。在plan trace中可以看到计划中路径的计算过程、路径的选择与淘汰过程等关键信息，以达到帮助分析慢SQL根因的目的。使用该特性有两种方式。 ``` --准备表 CREATE TABLE tb_a(c1 int); CREATE TABLE tb_b(c1 int); CREATE INDEX tb_a_idx_c1 ON tb_a(c1); CREATE INDEX idx_b ON tb_b(c1); ``` **方式一：**使用guc参数enable_plan_trace启用plan trace特性，操作步骤如下： 1. 打开plan trace guc开关： ``` set enable_plan_trace = on; ``` 2. 执行业务sql。例如业务sql如下： ``` select * from tb_a a, tb_b b where a.c1 = b.c1 and a.c1=1; ``` 3. 通过视图gs_my_plan_trace查看自己新生成的plan trace。 ``` select * from gs_my_plan_trace order by modifydate limit 1; ``` 由于plan trace的记录一般比较大，如果使用gsql连接数据库，建议使用\\x命令将gsql的查询结果展示方式改为Expanded方式。 由于plan trace通常比较大，这里只给出本示例执行结果的关键trace的部分片段，如下所示： 片段1：在trace中，可以看到当前执行的sql和计划。 ``` query_id | 69e138356181711a21de1211f639892b query | select * from tb_a a, tb_b b where a.c1 = b.c1 and a.c1=1; unique_sql_id | 3388945134 plan | Datanode Name: datanode | Nested Loop (cost=0.00..10.75 rows=144 width=8) | -> Index Only Scan using tb_a_idx_c1 on tb_a a (cost=0.00..4.46 rows=12 width=4) | Index Cond: (c1 = '***') | -> Materialize (cost=0.00..4.52 rows=12 width=4) | -> Index Only Scan using idx_b on tb_b b (cost=0.00..4.46 rows=12 width=4) | Index Cond: (c1 = '***') ``` 片段2：在trace中，可以看到当前sql使用的关键guc参数。 ``` plan_trace | [key_guc] | enable_pbe_optimization=1 | plan_cache_mode=0 | random_page_cost=4.000 | enable_hashjoin=1 | enable_mergejoin=1 | enable_nestloop=1 | enable_seqscan=1 | effective_cache_size=16385 | work_mem=65536 | default_statistics_target=100 | cost_param=0 | =[key_guc]= ``` 片段3：在trace中，可以看到当前sql的查询计划的路径代价的计算过程。 ``` | [btcostestimate] | cal: num_sa_scans,1.000000 | cal: num_index_tuples=btree_selectivity * index_tuples,48.629630,0.004863,10000.000000 | cal: num_index_tuples = rint(num_index_tuples / num_sa_scans),49.000000 | | [adt_genericcostestimate] | input: loop_count,1.000000 num_index_tuples,49.000000 index_total_pages,37.000000 | cal: num_sa_scans,1.000000 idx_local_tupls,10000.000000 | cal: index_selectivity,0.004863 | cal: num_index_pages=ceil(num_index_tuples/idx_local_tupls * index_total_pages),1.000000 | cal: num_scans=num_sa_scans * loop_count,1.000000 | cal: index_total_cost=num_index_pages * spc_random_page_cost,4.000000 | cal: index_total_cost += num_index_tuples * num_sa_scans * (cpu_index_tuple_cost + qual_op_cost),4.367500 | cal: index_total_cost += num_sa_scans * 100.0 * cpu_operator_cost,4.617500 | =[adt_genericcostestimate]= | =[btcostestimate]= ``` 片段4：在trace中，可以看到基表路径的淘汰过程：1. 老路径被淘汰；2. 老路径被淘汰的原因；3. 新路径的相关信息。 ``` | An old path is removed with cost = 881.806443 .. 932.541443; rows = 49.000000 | The old path and the comparison results are: | { | old pathid=00000005 Cost = NewBetter | PathKeys = Equal | BMS = Equal | Rows = Equal | } | A new path is accepted with cost = 284.629750 .. 341.718970; rows = 49.000000 | The detail information of the new path: | { | HashJoin(1:tb_a 2:tb_b ) pathid=00000011 hasparam=0 rows=49 multiple=1.000000 tuples=0.00 rpages=0.00 ipages=0.00 selec=0.00000000 ml=0 iscost=1 lossy=0 uidx=0) dop=1 cost=284.63..341.72 hint 0 trace_id=#3##4##11# clauses: a.id = b.id(norm_ ``` 片段5：在trace中，可以看到join路径的淘汰过程：1. 老路径被淘汰；2. 老路径淘汰的原因；3. 新路径的相关信息。 ``` | An old path is removed with cost = 4.629750 .. 7591.045220; rows = 49.000000 | The old path and the comparison results are: | { | old pathid=00000008 Cost = Equal | PathKeys = Equal | BMS = Equal | Rows = Equal | Small fuzzy factor is used! | } | A new path is accepted with cost = 4.629750 .. 7566.167720; rows = 49.000000 | The detail information of the new path: | { | NestLoop(1:tb_a 2:tb_b ) pathid=00000014 hasparam=0 rows=49 multiple=1.000000 tuples=0.00 rpages=0.00 ipages=0.00 selec=0.00000000 ml=0 iscost=1 lossy=0 uidx=0) dop=1 cost=4.63..7566.17 hint 0 trace_id=#4##13##14# clauses: a.id = b.id(norm_ | Small fuzzy factor is used! ``` trace内容非常多，但都比较通俗易懂，在这里不一一展开，请使用该特性的人员自行分析。 **方式二：**使用系统函数gs_plan_trace_watch_sqlid启用plan trace特性，操作步骤如下： 1. 通过系统表dbe_perf.statement获得感兴趣的sql 的 unique sql id，例如使用如下sql来获取unique sql id： ``` select * from dbe_perf.statement where query like '%tb_a%'; ``` 获取到的结果如下中的unique_sql_id字段： ``` node_name | datanode1 node_id | 0 user_name | qiumc user_id | 10 unique_sql_id | 1921680825 query | select * from tb_a a, tb_b b where a.id=b.id and a.c1=?; n_calls | 3 min_elapse_time | 8880 max_elapse_time | 12371 total_elapse_time | 32036 ``` 2. 具有sysadmin权限的用户调用gs_plan_trace_watch_sqlid函数侦听感兴趣的unique sql id。示例如下： ``` select gs_plan_trace_watch_sqlid(1921680825); ``` 3. 如果感兴趣的unique sql id没有开始生成plan trace，则该unique sql id会被保存在一个内存的列表中，且可以通过函数gs_plan_trace_show_sqlids()来查看当前待收集plan trace的unique sql id列表，例如示例sql如下： ``` select gs_plan_trace_show_sqlids(); ``` 该sql的执行结果结果如下： ``` -[ RECORD 1 ]-------------+------------ gs_plan_trace_show_sqlids | 1921680825, ``` 4. 如果此时执行一次sql： ``` select * from tb_a a, tb_b b where a.id=b.id and a.c1=1; ``` 同样可以针对该sql生成plan trace记录。 ![](https://support.huaweicloud.com/centralized-devg-v3-gaussdb/public_sys-resources/notice_3.0-zh-cn.png) 只有具有sysadmin/opradmin/monadmin权限的用户才可以调用gs_plan_trace_watch_sqlid、gs_plan_trace_show_sqlids这两个函数。如果普通用户执行了管理员侦听的unique sql id的sql，则可以使用视图gs_my_plan_trace来查看自己生成的plan trace。 ![](https://support.huaweicloud.com/centralized-devg-v3-gaussdb/public_sys-resources/notice_3.0-zh-cn.png) plan trace通常比较大，需要用户及时清理，否则会占用大量的磁盘空间，用户可以使用gs_plan_trace_delete函数来删除自己生成的plan trace。 例如使用sql： ``` select gs_plan_trace_delete(TIMESTAMPTZ '2023-01-10 17:16:42.652543+08') ``` 可以删除当前用户的小于等于2023-01-10 17:16:42.652543+08时间的所有plan trace，从而达到每个用户都可以清理自己plan trace数据的目的。