作者介绍

唐成: 网名 osdba，《PostgreSQL修炼之道：从小工到专家》的作者，中启乘数科技公司联合创始人，从业20年，从事PostgreSQL数据库超过10年，拥有十几年数据库、操作系统、存储领域的工作经验，历任过网易研究院技术专家、阿里巴巴高级数据库专家，从事过阿里巴巴PostgreSQL、Greenplum数据库的架构设计和运维。做过数个百TB以上的Greenplum集群的维护和扩容工作，解决过很多PostgreSQL、Greenplum方面的疑难杂症。

1. 绑定变量窥视的原理说明

Oracle DBA都知道，绑定变量窥视功能是Oracle数据库的一个特性，自ORACLE9i版本开始引入，是可以通过参数数“_optim_peek_user_binds”来控制是否开启，默认是开启，即为TRUE。这就意味着，第一次以变量的方式执行某类SQL时，会生成第一个执行计划，后续执行该类SQL语句，即使变量的传入值不同，但因变量窥视的作用，依然会沿用第一次SQL语句执行时生成的执行计划，这种特性非常适用于业务表数据分布比较均匀的场景，执行计划比较稳定。但对于数据分布严重倾斜的业务表，可能会出现错误的执行计划，在极端情况下，会引发严重的性能问题。

当”_optim_peek_user_binds”参数设置为FALSE，即将绑定变量窥视参数特性禁用。那么已经执行过的某类值的执行计划将不会发生变化，一旦传入某个新值时，优化器会自动根据被访问对象的统计、直方图等信息，产生它认为效率最高、成本最低的执行计划。也就是说，在特性关闭的情况下，该类SQL语句可能会产生更优的执行计划。

所以为了让系统的性能不至于大起大落，在很多用户那里会关闭绑定变量窥视的功能。

那么PostgreSQL数据库在绑定变量的执行计划这一块的行为是什么呢？

PostgreSQL数据库的行为有一些复杂：

· 当前5次执行时，每次都会根据实际传入的实际绑定变量新生成执行计划进行执行，即每次都是硬解析，同时会记录这5次的执行计划；

· 当第6次开始执行时，会生成一个通用的执行计划（generic plan），同时与前5次的执行计划进行比较，如果比较的结果是通用执行计划不比前5次的执行计划差，以后就会固定把这个通用的执行计划固定下来，这之后即使传入的值发生变化后，执行计划也不再变化。这就相当于Oracle打开了绑定变量窥视的功能。

· 当然，当第6次开始执行时，如果通用的执行计划（generic plan）比前5次的某一个执行计划差，则以后则每次都重新生成执行计划，即以后永远都是硬解析了。

从上面原理可以看出，PostgreSQL数据库能否不走硬解析，与前5次执行时传入的实际值有很大的关系，可以想象如果前5次执行时都是一个固定的值，第6次执行时的通用执行计划与前5次又一样，这时执行计划就会固定，如果以后传进来的值可以生成更好的执行计划，也不会生成了，这时可能会导致比较大的问题，这与Oracle打开了绑定变量窥视产生了一样的问题。只是因为PostgreSQL因为有先执行5次，然后第6次比较的机制，让这个问题出现的概率低了很多，但实际上还是会出现的。

当然，如果每次都是重新生成执行计划，对于高并发，会降低一些性能。实际上，对于一些重要的系统，每次重新生成执行计划，会更好一些，因为这种方式防止了系统的性能大起大落。

目前，网上很少有文章介绍这个原理，即使有也是把这个原理介绍的不清楚。

2. 实际测试

2.1 造测试表和数据

下面我们实际测试，来更深的理解这个原理。

1.create table test01(id serial, t text);2.insert into test01(t) select 'tang' from generate_series(1, 1000000);3.insert into test01(t) select 'osdba' from generate_series(1, 2);4.CREATE INDEX idx_test01_t ON test01(t);5.analyze test01;

上面的例子中我们创建了不均匀的数据，即为“tang”的数据是100万，而为“osdba”的数据是2条。

如果我们按常量来查，执行计划会走正确：

1.osdba=# explain SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = 'tang';2.                                        QUERY PLAN3.------------------------------------------------------------------------------------------4. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)5.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)6.         Workers Planned: 27.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)8.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)9.                     Filter: (t = 'tang'::text)10.(6 rows)11.12.Time: 1.532 ms13.14.osdba=# explain SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = 'osdba';15.                                      QUERY PLAN16.--------------------------------------------------------------------------------------17. Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)18.   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)19.         Index Cond: (t = 'osdba'::text)20.(3 rows)21.22.Time: 1.484 ms

上面可以看到，当按“tang”来查是，走的是全表扫描，而按“osdba”查询时走的是索引，说明执行计划都是正确的。

2.2 按绑定变量的第一次测试

下面我们按绑定变量的方式执行：

1.PREPARE myplan(text) AS SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = $1;

下面具体看：

1.osdba-mac:~ osdba$ psql2.psql (10.5)3.Type "help" for help.4.5.osdba=# PREPARE myplan(text) AS SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = $1;6.PREPARE7.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');8.                                        QUERY PLAN9.------------------------------------------------------------------------------------------10. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)11.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)12.         Workers Planned: 213.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)14.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)15.                     Filter: (t = 'tang'::text)16.(6 rows)17.18.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');19.                                        QUERY PLAN20.------------------------------------------------------------------------------------------21. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)22.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)23.         Workers Planned: 224.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)25.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)26.                     Filter: (t = 'tang'::text)27.(6 rows)28.29.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');30.                                        QUERY PLAN31.------------------------------------------------------------------------------------------32. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)33.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)34.         Workers Planned: 235.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)36.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)37.                     Filter: (t = 'tang'::text)38.(6 rows)39.40.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');41.                                        QUERY PLAN42.------------------------------------------------------------------------------------------43. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)44.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)45.         Workers Planned: 246.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)47.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)48.                     Filter: (t = 'tang'::text)49.(6 rows)50.51.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');52.                                        QUERY PLAN53.------------------------------------------------------------------------------------------54. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)55.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)56.         Workers Planned: 257.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)58.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)59.                     Filter: (t = 'tang'::text)60.(6 rows)61.62.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');63.                                        QUERY PLAN64.------------------------------------------------------------------------------------------65. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)66.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)67.         Workers Planned: 268.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)69.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)70.                     Filter: (t = $1)71.(6 rows)

注意上面执行中的第6次的执行计划和第5次的执行计划发生了变化，前5次都是“Filter: (t = ‘tang’::text)”，而第6次变成了“Filter: (t = $1)”，这说明执行计划变成了通用执行计划，这时我们把传进去的值改成“osdba”，发现也会是走全表扫描了，不会走索引了，这时的执行计划就错了：

1.osdba=# explain analyze EXECUTE myplan('osdba');2.                                                               QUERY PLAN3.----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8) (actual time=114.069..114.069 rows=1 loops=1)5.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8) (actual time=113.957..114.865 rows=3 loops=1)6.         Workers Planned: 27.         Workers Launched: 28.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8) (actual time=106.088..106.088 rows=1 loops=3)9.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0) (actual time=106.072..106.072 rows=1 loops=3)10.                     Filter: (t = $1)11.                     Rows Removed by Filter: 33333312. Planning time: 0.035 ms13. Execution time: 115.044 ms14.(10 rows)

2.3 按绑定变量的第二次测试

前面的测试时，我们前5次执行时传进去的值都是“tang”，我们这一次让前5次中四次传进去的值是“tang”，有一次是“osdba”:

1.osdba-mac:~ osdba$ psql2.psql (10.5)3.Type "help" for help.4.5.osdba=# PREPARE myplan(text) AS SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = $1;6.PREPARE7.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');8.                                        QUERY PLAN9.------------------------------------------------------------------------------------------10. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)11.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)12.         Workers Planned: 213.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)14.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)15.                     Filter: (t = 'tang'::text)16.(6 rows)17.18.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');19.                                        QUERY PLAN20.------------------------------------------------------------------------------------------21. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)22.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)23.         Workers Planned: 224.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)25.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)26.                     Filter: (t = 'tang'::text)27.(6 rows)28.29.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');30.                                        QUERY PLAN31.------------------------------------------------------------------------------------------32. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)33.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)34.         Workers Planned: 235.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)36.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)37.                     Filter: (t = 'tang'::text)38.(6 rows)39.40.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');41.                                        QUERY PLAN42.------------------------------------------------------------------------------------------43. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)44.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)45.         Workers Planned: 246.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)47.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)48.                     Filter: (t = 'tang'::text)49.(6 rows)50.51.osdba=# explain EXECUTE myplan('osdba');52.                                      QUERY PLAN53.--------------------------------------------------------------------------------------54. Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)55.   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)56.         Index Cond: (t = 'osdba'::text)57.(3 rows)

后面我们无论再怎么执行固定的值，发现每次都是生成新的执行计划了：

1.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');2.                                        QUERY PLAN3.------------------------------------------------------------------------------------------4. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)5.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)6.         Workers Planned: 27.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)8.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)9.                     Filter: (t = 'tang'::text)10.(6 rows)11.12.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');13.                                        QUERY PLAN14.------------------------------------------------------------------------------------------15. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)16.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)17.         Workers Planned: 218.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)19.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)20.                     Filter: (t = 'tang'::text)21.(6 rows)22....23....24....25.26.osdba=# explain EXECUTE myplan('osdba');27.                                      QUERY PLAN28.--------------------------------------------------------------------------------------29. Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)30.   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)31.         Index Cond: (t = 'osdba'::text)32.(3 rows)33....34....35.36.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');37.                                        QUERY PLAN38.------------------------------------------------------------------------------------------39. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)40.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)41.         Workers Planned: 242.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)43.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)44.                     Filter: (t = 'tang'::text)45.(6 rows)

上面的演示是前5次中前四次传进去的值是“tang”，最后一次是“osdba”，实际上只要前五次中，只要任意有1次或多次传进去的是“osdba”，不一定要求最后一次是“osdba”时，都不会走通用的执行计划，这个结果大家可以测试。

这就验证了我们前面的理论。

3. PostgreSQL 12的plan_cache_mode配置参数

在PostgreSQL11及一下的版本中，因为绑定变量窥视，虽然比Oracle出现的概率低，但还是有一定的概率导致执行计划走错。那么在PostgreSQL中是否也有类似Oracle的隐含参数把绑定变量窥视关掉的功能？答案是PostgreSQL12提供了这个功能。

在PostgreSQL 12提供了plan_cache_mode配置参数，可以取以下三个值：

· auto: 这时默认值，即默认情况下与PostgreSQL11及以下版本相同的行为。

· force_custom_plan: 相当于关闭绑定变量窥视，永远进行硬解析。

· force_generic_plan: 走通用的固定执行计划（generic plan）

所以对于一些非常重要的系统，可以把“plan_cache_mode”配置成“force_custom_plan”，避免执行计划的错误，如下所示：

1.osdba-mac:pgdata12 osdba$ psql2.psql (12.1)3.Type "help" for help.4.5.osdba=# PREPARE myplan(text) AS SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = $1;6.PREPARE7.osdba=# set plan_cache_mode to force_custom_plan;8.SET9.osdba=# explain EXECUTE myplan('osdba');10.                                      QUERY PLAN11.--------------------------------------------------------------------------------------12. Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)13.   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)14.         Index Cond: (t = 'osdba'::text)15.(3 rows)16.17.osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');18.                                        QUERY PLAN19.------------------------------------------------------------------------------------------20. Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)21.   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)22.         Workers Planned: 223.         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)24.               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)25.                     Filter: (t = 'tang'::text)26.(6 rows)

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PostgreSQL绑定变量窥视