Welche SQL-Datenbanken werden unterstützt?

Das Tool unterstützt EXPLAIN-Ausgaben von PostgreSQL (Text und JSON), MySQL (Text und JSON) sowie SQLite.

Was bedeutet eine hohe Abweichung bei den Zeilenzahlen?

Wenn die geschätzten Zeilen stark von den tatsächlichen abweichen (Faktor 10 oder mehr), sind oft die Tabellenstatistiken veraltet, was zu suboptimalen Abfrageplänen führt.

Muss ich die SQL-Abfrage zwingend eingeben?

Nein, die Angabe der SQL-Abfrage ist optional. Das Tool benötigt primär die EXPLAIN-Text- oder JSON-Ausgabe zur Visualisierung.

Wie erhalte ich die detaillierteste Analyse für PostgreSQL?

Führen Sie die Abfrage mit dem Befehl 'EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON)' aus, um präzise Laufzeit- und Puffer-Statistiken zu erhalten.

Zeigt das Tool konkrete Indexvorschläge an?

Ja, bei erkannten Sequential Scans oder unvollständigen Suchpfaden schlägt das Tool spezifische Indizes für die betroffenen Spalten vor.

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SQL Ausführungsplan-Visualisierer

Füge EXPLAIN-/EXPLAIN-ANALYZE-Ausgaben (PostgreSQL/MySQL/SQLite) ein, um einen Kostenbaum zu erhalten, Abweichungen zwischen geschätzten und tatsächlichen Zeilen zu markieren und Indexvorschläge zu erhalten

Einzelheiten

Wobei dieses Tool hilft

Dieses Tool parst die tatsächliche EXPLAIN-Ausgabe — nicht den statischen Abfragetext — und stellt den Ausführungsplan als eingerückten, nach Schweregrad eingefärbten Baum dar.

Unterstützte Eingaben (automatisch oder wählbar):

PostgreSQL: JSON aus EXPLAIN (FORMAT JSON, ANALYZE) oder die Standard-TEXT-Ausgabe mit Einrückung.
MySQL: Ausgabe von EXPLAIN FORMAT=JSON oder das klassische tabellarische EXPLAIN (id|select_type|table|type|key|rows|Extra).
SQLite: Text von EXPLAIN QUERY PLAN (SCAN/SEARCH … USING INDEX …).

Pro Knoten: Knotentyp, Relation, genutzter Index, geschätzte Kosten/Zeit, geschätzte Zeilen und — bei EXPLAIN ANALYZE — tatsächliche Zeilen und Zeit. Abweichungen ≥10× zwischen geschätzten und tatsächlichen Zeilen werden als Statistik-Hotspots markiert.

Diagnosen: Sequential/Full-Table-Scans auf großen Tabellen, Statistik-Divergenz (veralteter ANALYZE), Filesorts, temporäre Tabellen, teure Nested Loops, nicht-sargable Prädikate (Funktionen auf indizierten Spalten), SELECT *, ORDER BY ohne LIMIT — jeweils mit konkretem Index-/Rewrite-Vorschlag (z. B. „Index auf users(email) anlegen").

Tipp: Für die aussagekräftigste Ausgabe unter PostgreSQL EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) bzw. unter MySQL EXPLAIN ANALYZE ausführen, um Schätzung und Wirklichkeit zu vergleichen.

Ausführung

Dieses Tool ausführen

Fülle das Formular aus, starte das Tool und prüfe das Ergebnis an einem Ort.

Beispiele

Beispiele zu diesem Tool

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{ "explainOutput": "[{\"Plan\": {\"Node Type\": \"Seq Scan\", \"Relation Name\": \"users\", \"Filter\": \"((email)::text = '[email protected]')\", \"Plan Rows\": 1000, \"Actual Rows\": 95000}} ]", "dialect": "postgresql" }

SQL Ausführungsplan-Visualisierer

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Wichtige Fakten

Überblick

Wann verwenden

So funktioniert es

Anwendungsfälle

Beispiele

1. PostgreSQL Seq Scan Behebung

2. MySQL Filesort Optimierung

FAQ

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