在一个（差）的PostgreSQL 查询中只要一个小小到改动(ANY(ARRAY[...])to ANY(VALUES(...)))就能把查询时间从20s缩减到0.2s。从最简单的学习使用 EXPLAIN ANALYZE开始，到学习使用 Postgres community 大量学习时间的投入将有百倍时间到回报。
使用Postgres监测慢的Postgres查询
在这周早些时候，一个用于我们的图形编辑器上的小表（10GB，1500万行）的主键查询，在我们的一个（多个）数据库上发生来大的查询性能问题。
99.9%到查询都是非常迅速流畅的，但是在一些使用大量的枚举值的地方，这些查询会需要20秒。花费如此多到时间在数据库上，意味着使用者必须在浏览器面前等待图形编辑器的响应。很明显只因为这0.01%就会造成很不好到影响。
查询和查询计划
下面是这个出问题的查询
表X有几千行数据，表C有1500万条数据。两张表的主键值“key”都有适当的索引。这是一个非常简单清晰的主键查询。但有趣的是，当增加主键内容的数量，如在主键有11,000个值的时候，通过在查询语句上加上 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)我们得到如下的查询计划。
在结果的最底部你可以看到，这个查询总共花费22秒。我们可以非常直观的通过下面的CPU使用率图观察到这22秒的花费。大部分的时间花费在 Postgres和 OS 上, 只有很少部分用于I/O . 
在最低的层面，这些查询看起来就像是这些CPU利用率的峰值。CPU图很少有用，但是在这种条件下它证实了关键的一点：数据库并没有等待磁盘去读取数据。它在做一些排序，哈希以及行比较之类的事情。
第二个有趣的度量，就是距离这些峰值很近的轨迹，它们是由Postgres“取得”的行数（本例中没有返回，就看看再忽略掉吧）。 
显然有些动作在规则的有条不紊的浏览过许多行：我们的查询。
Postgres 的问题所在：位图扫描
下面是行匹配的查询计划
这是我们喜欢开源和喜欢帮助用户的另外一个原因。Tom Lane是开源代码作者中最盛产的程序员之一，他建议我们做如下尝试：
把ARRAY改成VALUES，你能指出他们的不同点吗？
我们使用ARRAY[...]列举出所有的关键字以用来查询，但是这却欺骗了查询优化器。然而Values(...)却能够让优化器充分使用关键字索引。仅仅是一行代码的改变，并且没有产生任何语义的改变。
下面是新查询语句的写法，差别就在于第三和第十四行。
-> Index Scan using x_pkey on x (cost=0.00..8.27 row