1、看执行计划
EXPLAIN, 此命令用于查看SQL的执行计划
总的来说sql的执行计划是一个树形层次结构， 一般来说阅读上遵从层级越深越优先， 同一层级由上到下的原则。
来跟着铁蛋老师读： 层级越深越优先， 同一层级上到下。
顺序知道了，得知道里面的意思了吧， 是的没错， 但是这个里面比较具体的一些细节这里就不再展开了，只介绍比较常关注的几个关键字：
重点来了，重点来了，睡觉的玩手机的停一停。王老师要开车了， 啊呸， 开课了。
第一行的括号中从左到右依次代表的是：
（估计）启动成本，在开始输出之前花费的时间，例如排序时间。
（估计）总成本， 这里有一个前提是计划节点会完整运行，即所有可用行都会被检索。实际上一些节点的父节点不会检索所有可用行（如LIMIT）。
（估计）输出的总行数，同样的是基于节点会完整运行的假设。
（估计）输出行的平均宽度（以字节为单位）
注意：
cost中描述的是启动成本和总成本，但是到目前为止我们还不知道这个数字代表的具体含义，因为我们不知道它的单位是什么。（所以说这里cost中的成本是具有相对意义，不具有绝对意义）
rows代表的是输出的总行数，他不是计划节点处理或扫描的行数，而是节点发出的行数。由于使用where子句过滤，这个值通常小于扫描的数目。理想情况下，顶级的rows近似于实际的查询返回，更新或删除的行数
2、索引优化
索引尽量建在数据比较分散的列上， 不要在变化很小的字段上加索引，比如性别之类的。
原因就是：
索引本质上是一种空间换时间的操作，通过B Tree这种数据结构减少io的操作次数以此来提升速度。如果在变化很小的字段上建立索引，那么可能单个叶子节点上的数据量也是庞大的，反而增加了io的次数（如果查询字段有包含非索引列，索引命中之后还需要回表）
3、缓存配置
仔细看了上图中的执行计划发现有三个个地方有嫌疑，一个是Hash节点， 一个是Sort， 还有一个是Buffers。
在Hash节点中Batches批处理的数量超过了1， 这说明用到了外存， 原来是内存不够了呀！
Sort节点中，排序方法是归并， 而且是磁盘排序， 原来也是内存不够了。
Buffers 节点中，同一个sql执行两次每次都有新的io，说明缓存空间也不够，最终这三个现象都指向了内存。
铁蛋打开pg的配置文件一看， 我靠，穷鬼呀，才分配了512MB的共享缓存总空间， 进程单独分配了4M空间用于hash，排序等操作，用于维护的分配了512MB。
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