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Visualizador de Plano de Execução SQL

· Última atualização：2026-06-18

Cole a saída do EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE (PostgreSQL/MySQL/SQLite) para renderizar uma árvore de custos, marcar divergências entre linhas estimadas e reais e sugerir índices

Detalhes

O que esta ferramenta ajuda você a fazer

Esta ferramenta analisa a saída real do EXPLAIN — não o texto estático da consulta — e renderiza o plano de execução como uma árvore indentada, colorida por severidade.

Entradas suportadas (auto-detectadas ou selecionáveis):

  • PostgreSQL: JSON de EXPLAIN (FORMAT JSON, ANALYZE), ou a saída TEXT indentada padrão.
  • MySQL: saída de EXPLAIN FORMAT=JSON, ou o EXPLAIN tabular clássico (id|select_type|table|type|key|rows|Extra).
  • SQLite: texto de EXPLAIN QUERY PLAN (SCAN/SEARCH … USING INDEX …).

Cada nó mostra: tipo de nó, relação, índice usado, custo/tempo estimado, linhas estimadas e — com EXPLAIN ANALYZE — linhas e tempos reais. Divergências ≥10× entre linhas estimadas e reais são marcadas como pontos quentes de estatísticas.

Diagnósticos cobrem: sequential/full table scans em tabelas grandes, divergência de estatísticas (ANALYZE desatualizado), filesorts, tabelas temporárias, nested loops caros, predicados não-sargable (funções sobre colunas indexadas), SELECT *, ORDER BY sem LIMIT — cada um com sugestão concreta de índice ou reescrita (ex. “adicione um índice em users(email)”).

Execução

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Exemplos

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Escrito pela equipe Elysia Tools
Texto311
JSON107
SQL43
Query23
Custo14

Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria
Development
Tipos de entrada
textarea, select, number
Tipo de saída
html
Cobertura de exemplos
4
API pronta
Sim

Visão geral

O Visualizador de Plano de Execução SQL ajuda desenvolvedores e administradores de banco de dados a otimizar consultas analisando saídas do EXPLAIN e EXPLAIN ANALYZE do PostgreSQL, MySQL e SQLite. A ferramenta transforma planos complexos em formato texto ou JSON em uma árvore de custos interativa e colorida, destacando gargalos de desempenho, divergências de estatísticas e sugerindo índices recomendados para acelerar suas consultas.

Quando usar

  • Quando uma consulta SQL apresenta lentidão em produção e você precisa identificar qual operação está consumindo mais tempo.
  • Ao analisar a diferença entre as linhas estimadas pelo planejador e as linhas reais retornadas para detectar estatísticas desatualizadas.
  • Para obter recomendações automáticas de criação de índices ou reescrita de consultas com base no plano de execução gerado pelo banco de dados.

Como funciona

  1. 1Cole a saída textual ou em formato JSON do comando EXPLAIN ou EXPLAIN ANALYZE gerada pelo seu banco de dados (PostgreSQL, MySQL ou SQLite).
  2. 2Selecione o dialeto correspondente ou deixe a detecção automática identificar a estrutura dos dados inseridos.
  3. 3Opcionalmente, insira a consulta SQL original para ajudar na associação de predicados e defina o limite de profundidade da árvore.
  4. 4Visualize a árvore de execução colorida por severidade, com alertas de divergência de linhas e sugestões práticas de índices.

Casos de uso

  • Identificação de varreduras sequenciais (Seq Scan) em tabelas grandes que necessitam de novos índices.
  • Diagnóstico de estatísticas desatualizadas comparando estimativas do planejador com a execução real.
  • Otimização de consultas complexas com múltiplos joins (Nested Loops) e ordenações caras (Filesort).

Exemplos

1. Otimização de Varredura Sequencial no PostgreSQL

Desenvolvedor Backend

Contexto

Um desenvolvedor percebeu lentidão ao buscar usuários por e-mail em uma tabela com mais de 100 mil registros.

Problema

O plano de execução mostrava um Seq Scan na tabela users com grande divergência entre as linhas estimadas e reais.

Como usar

Colou o JSON do EXPLAIN (FORMAT JSON, ANALYZE) no campo de entrada e selecionou o dialeto PostgreSQL.

{
  "explainOutput": "[\n  {\n    \"Plan\": {\n      \"Node Type\": \"Seq Scan\",\n      \"Relation Name\": \"users\",\n      \"Alias\": \"users\",\n      \"Filter\": \"((email)::text = '[email protected]')\",\n      \"Plan Rows\": 1000,\n      \"Actual Rows\": 95000\n    }\n  }\n]",
  "dialect": "postgresql",
  "sql": "SELECT * FROM users WHERE lower(email) = '[email protected]'"
}

Resultado

A ferramenta destacou o nó de Seq Scan em vermelho devido à divergência de 95x nas linhas e sugeriu a criação de um índice na coluna email da tabela users.

2. Identificação de Filesort no MySQL

Administrador de Banco de Dados

Contexto

Uma consulta de relatório com ordenação estava demorando muito para responder no ambiente de homologação.

Problema

A consulta utilizava ordenação em disco (filesort) sem aproveitar índices existentes.

Perguntas frequentes

Quais bancos de dados são suportados pelo visualizador?

A ferramenta suporta planos de execução do PostgreSQL (JSON e TEXT), MySQL (JSON e formato tabular clássico) e SQLite (EXPLAIN QUERY PLAN).

Como a ferramenta detecta divergências de estatísticas?

Ela compara o número de linhas estimadas pelo planejador com as linhas reais executadas (do EXPLAIN ANALYZE) e sinaliza diferenças iguais ou superiores a 10 vezes.

Posso colar a consulta SQL diretamente sem o EXPLAIN?

Não, a ferramenta analisa a saída do comando EXPLAIN gerada pelo banco de dados, e não apenas a consulta SQL estática.

O que significa um alerta de "Seq Scan" ou "Full Table Scan"?

Significa que o banco de dados leu a tabela inteira sequencialmente em vez de usar um índice, o que pode deixar a consulta lenta em tabelas grandes.

Como as sugestões de índices são geradas?

A ferramenta analisa os filtros aplicados (predicados) e as tabelas varridas no plano de execução para recomendar índices específicos nas colunas filtradas.

Tema

Revisão de consultas SQL para performance e integridade

Construa, formate e revise SQL com joins, evidencia de performance, explain plans, injecao, chaves estrangeiras e diferencas de schema.

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Visualizador de saves de jogos

Solte qualquer arquivo de save — NBT de Minecraft, GVAS de Unreal Engine, contêineres de Palworld, saves de texto JSON/XML/INI/Lua, perfis SQLite — e receba o formato detectado, versões da engine, campos-chave de progresso e uma árvore estrutural limitada.

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Planejador de migracao CSV para banco de dados

Infere um schema relacional a partir de CSV e gera planos CREATE TABLE e ALTER para PostgreSQL, MySQL, SQLite ou SQL Server

Data Processing

Analisador de logs estruturados

Detecta formatos comuns de logs, extrai campos principais e exporta em JSON, CSV ou SQL.

Development

Auditor de dependências do package.json

Audita um package.json quanto à higiene de dependências e qualidade das faixas de versão, e opcionalmente inspeciona a árvore transitiva a partir de package-lock.json ou yarn.lock. Sinaliza duplicatas, wildcard ou pre-release, chaves desordenadas, metadados ausentes e dependências runtime/dev mal classificadas.

Como usar

Executou EXPLAIN FORMAT=JSON no MySQL, copiou o resultado e colou no visualizador.

{
  "explainOutput": "{\n  \"query_block\": {\n    \"select_id\": 1,\n    \"ordering_operation\": {\n      \"using_filesort\": true,\n      \"table\": {\n        \"table_name\": \"orders\",\n        \"access_type\": \"ALL\"\n      }\n    }\n  }\n}",
  "dialect": "mysql"
}

Resultado

O visualizador exibiu um alerta crítico de filesort e recomendou um índice composto cobrindo as colunas de filtro e ordenação.