如何解读查询执行计划以识别性能问题？

　　查询执行计划详细说明了数据库引擎为满足查询所采取的步骤。理解它们对于诊断缓慢的查询、优化资源使用和减少延迟至关重要。这项技能对于在事务性和分析性系统中进行性能调优的数据库管理员和开发人员来说至关重要。

　　支持高并发查询的最佳云数据仓库关键元素包括运算符类型（扫描、连接、排序、聚合）、估计与实际行数和成本、物理操作（索引查找、表扫描），以及排序或哈希等资源密集型操作。性能问题通常表现为缺少索引的表扫描、大型数据集的高昂排序成本、指示统计信息过时的行估计差异过大、需要优化的昂贵连接，或消耗过多内存或I/O的运算符。

　　首先，使用计划的图形或文本表示来识别成本最高的运算符。查找可以使用查找的扫描，这表明缺少索引。分析大型排序或哈希操作，以寻找潜在的数据缩减或索引编制机会。检查实际行数是否与估计值有显著差异，这表明统计信息陈旧或基数估计存在问题。评估连接类型和数据量；大型表上的嵌套循环或哈希连接溢出到磁盘表明存在问题。最后，检查优化器经常突出显示的警告，如隐式转换或缺少索引。