关于PostgreSQL的绑定变量窥视的问题详解

中启乘数 2023-06-02

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：

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。

实际测试

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。

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

osdba=# explain SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = 'tang';
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
Time: 1.532 ms
osdba=# explain SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = 'osdba';
                                      QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)
   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)
         Index Cond: (t = 'osdba'::text)
(3 rows)
Time: 1.484 ms
复制

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。

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：

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

下面具体看：

osdba-mac:~ osdba$ psql
psql (10.5)
Type "help" for help.
osdba=# PREPARE myplan(text) AS SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = $1;
PREPARE
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = $1)
(6 rows)
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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：

osdba=# explain analyze EXECUTE myplan('osdba');
                                                               QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8) (actual time=114.069..114.069 rows=1 loops=1)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8) (actual time=113.957..114.865 rows=3 loops=1)
         Workers Planned: 2
         Workers Launched: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8) (actual time=106.088..106.088 rows=1 loops=3)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0) (actual time=106.072..106.072 rows=1 loops=3)
                     Filter: (t = $1)
                     Rows Removed by Filter: 333333
 Planning time: 0.035 ms
 Execution time: 115.044 ms
(10 rows)
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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次中前四次传进去的值是“tang”，最后一次是“osdba”:

osdba-mac:~ osdba$ psql
psql (10.5)
Type "help" for help.
osdba=# PREPARE myplan(text) AS SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = $1;
PREPARE
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('osdba');
                                      QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)
   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)
         Index Cond: (t = 'osdba'::text)
(3 rows)
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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：

osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
...
...
...
osdba=# explain EXECUTE myplan('osdba');
                                      QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)
   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)
         Index Cond: (t = 'osdba'::text)
(3 rows)
...
...
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
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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。

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：

osdba-mac:pgdata12 osdba$ psql
psql (12.1)
Type "help" for help.
osdba=# PREPARE myplan(text) AS SELECT count(*) FROM test01 WHERE t = $1;
PREPARE
osdba=# set plan_cache_mode to force_custom_plan;
SET
osdba=# explain EXECUTE myplan('osdba');
                                      QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=4.45..4.46 rows=1 width=8)
   ->  Index Only Scan using idx_test01_t on test01  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0)
         Index Cond: (t = 'osdba'::text)
(3 rows)
osdba=# explain EXECUTE myplan('tang');
                                        QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=12656.23..12656.24 rows=1 width=8)
   ->  Gather  (cost=12656.01..12656.22 rows=2 width=8)
         Workers Planned: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=11656.01..11656.02 rows=1 width=8)
               ->  Parallel Seq Scan on test01  (cost=0.00..10614.34 rows=416668 width=0)
                     Filter: (t = 'tang'::text)
(6 rows)
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