Skip to main content
Показывает план выполнения оператора SQL.
Синтаксис:
Пример:

Типы EXPLAIN

  • AST — Абстрактное синтаксическое дерево.
  • SYNTAX — Текст запроса после оптимизаций на уровне AST.
  • QUERY TREE — Дерево запроса после оптимизаций на уровне дерева запроса.
  • PLAN — План выполнения запроса.
  • PIPELINE — Конвейер выполнения запроса.
  • ANALYZE — Выполняет запрос и дополняет план выполнения измеренными метриками времени выполнения.
  • ESTIMATE — Оценочное количество строк, меток и частей, которые будут прочитаны из таблиц при обработке запроса.
  • TABLE OVERRIDE — Провалидированный результат переопределения таблицы в схеме табличной функции.

EXPLAIN AST

Выводит AST запроса. Поддерживает все типы запросов, а не только SELECT. Настройки:
  • graph – Выводит AST в виде графа, описанного на языке описания графов DOT. По умолчанию: 0.
Примеры:

EXPLAIN SYNTAX

Показывает абстрактное синтаксическое дерево (AST) запроса после синтаксического анализа. Для этого запрос разбирается, строятся AST запроса и дерево запроса, при необходимости запускаются анализатор запросов и оптимизационные проходы, после чего дерево запроса преобразуется обратно в AST запроса. Настройки:
  • oneline – Выводить запрос в одну строку. По умолчанию: 0.
  • run_query_tree_passes – Выполнять проходы по дереву запроса перед выводом дерева запроса. По умолчанию: 0.
  • query_tree_passes – Если задано run_query_tree_passes, указывает, сколько проходов выполнить. Если query_tree_passes не указано, выполняются все проходы.
Примеры:
Query
Response
С параметром run_query_tree_passes:
Query
Response

EXPLAIN QUERY TREE

Настройки:
  • run_passes — Выполнить все проходы по дереву запроса перед его выводом. По умолчанию: 1.
  • dump_passes — Вывести информацию об использованных проходах по дереву запроса перед выводом дерева запроса. По умолчанию: 0.
  • passes — Указывает, сколько проходов по дереву запроса выполнить. Если задано значение -1, выполняются все проходы по дереву запроса. По умолчанию: -1.
  • dump_tree — Показать дерево запроса. По умолчанию: 1.
  • dump_ast — Показать AST запроса, сгенерированное из дерева запроса. По умолчанию: 0.
Пример:

EXPLAIN PLAN

Выводит шаги плана запроса. Настройки:
  • optimize — Управляет тем, применять ли оптимизации плана запроса перед его отображением. Значение по умолчанию: 1.
  • header — Выводит заголовок для шага. Значение по умолчанию: 0.
  • description — Выводит описание шага. Значение по умолчанию: 1.
  • indexes — Показывает используемые индексы, количество отфильтрованных частей и количество отфильтрованных гранул для каждого применённого индекса. Значение по умолчанию: 0. Поддерживается для таблиц MergeTree. Начиная с ClickHouse >= v25.9, этот оператор показывает осмысленный результат только при использовании с SETTINGS use_query_condition_cache = 0, use_skip_indexes_on_data_read = 0.
  • projections — Показывает все проанализированные проекции и их влияние на фильтрацию на уровне частей на основе условий по первичному ключу проекции. Для каждой проекции в этом разделе приводится статистика, включая количество частей, строк, меток и диапазонов, оценённых с использованием первичного ключа проекции. Также показывается, сколько частей данных было пропущено благодаря этой фильтрации без чтения из самой проекции. Была ли проекция действительно использована для чтения или только проанализирована для фильтрации, можно определить по полю description. Значение по умолчанию: 0. Поддерживается для таблиц MergeTree.
  • actions — Выводит подробную информацию о действиях шага. Значение по умолчанию: 1.
  • sorting — Выводит описание сортировки для каждого шага плана, который формирует отсортированный вывод. Значение по умолчанию: 0.
  • keep_logical_steps — Сохраняет логические шаги плана для JOIN вместо преобразования их в физические реализации JOIN. Значение по умолчанию: 0.
  • json — Выводит шаги плана запроса как строку в формате JSON. Значение по умолчанию: 0. Чтобы избежать лишнего экранирования, рекомендуется использовать формат TabSeparatedRaw (TSVRaw).
  • input_headers — Выводит входные заголовки для шага. Значение по умолчанию: 0. В основном полезно только разработчикам для отладки проблем, связанных с несоответствием входных и выходных заголовков.
  • column_structure — Также выводит структуру столбцов в заголовках помимо их имени и типа. Значение по умолчанию: 0. В основном полезно только разработчикам для отладки проблем, связанных с несоответствием входных и выходных заголовков.
  • distributed — Показывает планы запроса, выполняемые на удалённых узлах для distributed таблиц или параллельных реплик. Не поддерживается вместе с json. Значение по умолчанию: 0.
  • compact — Если включено, скрывает из плана шаги выражений и подробную информацию о действиях (входы, функции, псевдонимы и позиции вывода). Действует только при actions = 1. Значение по умолчанию: 1.
  • pretty — Выводит дерево плана с использованием символов построения линий (├──, └──, │) вместо отступов для наглядного отображения иерархии. Также форматирует свойства шага JOIN в одну строку. Значение по умолчанию: 1.
По умолчанию explain_query_plan_default = 'pretty', поэтому actions, compact и pretty инициализируются значением 1, а план отображается в компактном, наглядном виде с аннотациями действий. Явное указание любого из этих параметров в операторе EXPLAIN (например, EXPLAIN actions = 0, compact = 0, pretty = 0 SELECT ...) всегда переопределяет значение по умолчанию.До ClickHouse 26.7 значениями по умолчанию для actions, compact и pretty были 0. Этот вывод по-прежнему можно получить, установив explain_query_plan_default = 'legacy' (глобально или в SETTINGS для отдельного запроса) либо задав compatibility любой версии старше 26.7.Параметры json и distributed не включают значения по умолчанию для pretty (actions, compact и pretty), даже когда explain_query_plan_default = 'pretty'. Чтобы включить подробности о действиях в их вывод, вручную задайте actions = 1.
Пример:
Оценка стоимости шагов и запроса не поддерживается.
При json = 1 план запроса представляется в формате JSON. Каждый узел — это словарь, который всегда содержит ключи Node Type, Node Id и Plans. Node Type — строка с именем шага, а Node Id — уникальный идентификатор шага (имя шага с числовым суффиксом, например Union_10). Plans — массив с описаниями дочерних шагов. В зависимости от типа узла и настроек могут добавляться и другие необязательные ключи. Пример:
При description = 1 в шаг добавляется ключ Description:
При header = 1 в шаг добавляется ключ Header в виде массива столбцов. Пример:
При indexes = 1 добавляется ключ Indexes. Он содержит массив использованных индексов. Каждый индекс описывается в формате JSON с ключом Type (строка Partition Min-Max, Partition, Statistics, PrimaryKey или Skip) и следующими необязательными ключами:
  • Name — имя индекса (в настоящее время используется только для индексов Skip).
  • Keys — массив столбцов, используемых индексом.
  • Condition — используемое условие.
  • Description — описание индекса (в настоящее время используется только для индексов Skip).
  • Parts — количество частей после/до применения индекса.
  • Granules — количество гранул после/до применения индекса.
  • Ranges — количество диапазонов гранул после применения индекса.
Пример:
При projections = 1 добавляется ключ Projections. Он содержит массив проанализированных проекций. Каждая проекция описывается в формате JSON со следующими ключами:
  • Name — Имя проекции.
  • Condition — Используемое условие по первичному ключу проекции.
  • Description — Описание того, как используется проекция (например, для фильтрации на уровне частей).
  • Selected Parts — Количество частей, выбранных проекцией.
  • Selected Marks — Количество выбранных меток.
  • Selected Ranges — Количество выбранных диапазонов.
  • Selected Rows — Количество выбранных строк.
  • Filtered Parts — Количество частей, пропущенных из-за фильтрации на уровне частей.
Пример:
При actions = 1 добавляемые ключи зависят от типа шага. Пример:
При compact = 0 и actions = 1 отображаются шаги Expression вместе с подробной информацией о выражениях:
При distributed = 1 вывод включает не только локальный план запроса, но и планы запросов, которые будут выполняться на удалённых узлах. Это полезно для анализа и отладки распределённых запросов.
distributed отображается только в формате legacy (без pretty), поскольку вывод pretty не встраивает планы удалённых сегментов в дерево плана. По этой причине включение distributed автоматически отключает связанные с pretty значения по умолчанию (actions, compact и pretty) независимо от explain_query_plan_default. Вы по-прежнему можете задать actions=1 вручную. Параметр distributed также не поддерживается вместе с json.
Пример с distributed таблицей:
Пример с параллельными репликами:
В обоих примерах план запроса отображает полный поток выполнения, включая локальные и удалённые этапы. При pretty = 1 дерево плана отображается с использованием символов псевдографики вместо отступов, а для ключевых шагов показывается дополнительная информация:
  • Выходные столбцы запроса выводятся в верхней части плана.
  • Выражения в фильтрах, ключах агрегации, описаниях сортировки и оконных функциях отображаются в человекочитаемой SQL-подобной нотации (например, a + 1 > 5 вместо greater(plus(a, 1), 5)). Для наглядности внутренние префиксы идентификаторов столбцов (например, __table1.) удаляются.
  • Исходные шаги (например, ReadFromMergeTree) отображают свои выходные столбцы.
  • Шаги фильтрации отображают условие фильтрации в SQL-нотации. Если присутствуют runtime-фильтры JOIN, они показываются отдельно.
  • Шаги агрегации отображают ключи и агрегатные функции с их аргументами (например, sum(c), count()).
  • Множества IN, заданные кортежными литералами, показывают свои значения (усечённые для больших множеств), множества на основе подзапросов помечаются как subquery1, subquery2 и т. д., а множества из таблиц с движком Set показывают имя таблицы.
  • Шаги JOIN отображают отношение JOIN в математической нотации, оценочное количество строк в результате, а также то, какие выходные столбцы поступают с левой, а какие — с правой стороны. Для представления различных типов JOIN используются следующие символы:
Например, t1 ⟕ t2 означает Left JOIN между таблицами t1 и t2. Число в скобках после имени таблицы (например, t1[100]) указывает на оценочное количество строк, если доступна статистика таблицы. Параметр pretty хорошо работает вместе с compact = 1, который скрывает шаги Expression и подробную информацию о действиях, делая план более удобным для чтения. Подробный пример с JOIN:

EXPLAIN PIPELINE

Настройки:
  • header — Выводит заголовок для каждого выходного порта. По умолчанию: 0.
  • graph — Выводит граф, описанный на языке описания графов DOT. По умолчанию: 0.
  • compact — Выводит граф в компактном режиме, если включена настройка graph. По умолчанию: 1.
  • compact_repeated_processor_chains — Объединяет соседние повторяющиеся цепочки процессоров в текстовом выводе, показывая одну копию цепочки с числом повторений. Это может упростить чтение параллельных конвейеров, когда одна и та же цепочка встречается много раз, например при JOIN. На вывод графа это не влияет. По умолчанию: 0.
Если compact=0 и graph=1, имена процессоров будут содержать дополнительный суффикс с уникальным идентификатором процессора. Пример:

EXPLAIN ANALYZE

EXPLAIN ANALYZE действительно выполняет запрос, отбрасывает строки результата и выводит то же дерево плана, что и EXPLAIN PLAN, добавляя к каждому шагу сведения о том, что реально произошло во время выполнения. Настройки: EXPLAIN ANALYZE поддерживает те же параметры отображения, что и EXPLAIN PLAN (они описаны в разделе EXPLAIN PLAN).
  • header — см. раздел EXPLAIN PLAN.
  • description — см. раздел EXPLAIN PLAN.
  • projections — см. раздел EXPLAIN PLAN.
  • sorting — см. раздел EXPLAIN PLAN.
  • input_headers — см. раздел EXPLAIN PLAN.
  • column_structure — см. раздел EXPLAIN PLAN.
  • actions — см. раздел EXPLAIN PLAN. По умолчанию: 1.
  • indexes — см. раздел EXPLAIN PLAN. По умолчанию: 1.
  • compact — см. раздел EXPLAIN PLAN. По умолчанию: 1.
  • pretty — см. раздел EXPLAIN PLAN. По умолчанию: 1.
  • processors — для EXPLAIN ANALYZE выводит дополнительную строку для каждого этапа с распределением времени выполнения по каждому процессору: min, median, max и sum. Это полезно для выявления перекоса нагрузки между параллельными процессорами. По умолчанию: 0.
Поскольку EXPLAIN ANALYZE действительно выполняет обёрнутый запрос, он ведёт себя как этот запрос — и, в отличие от форм EXPLAIN, которые не выполняют запрос, — в нескольких отношениях:
  • Квоты и ограничения. Он учитывается в тех же quotas и подпадает под те же limits (например, query_selects, read_rows), что и при прямом выполнении запроса. Источники, освобождённые от квот на этапе планирования (такие как system.one), не учитываются.
  • Неуспешные транзакции. Внутри transaction, которая уже завершилась ошибкой (ROLLED_BACK), он отклоняется с INVALID_TRANSACTION, так же как и обычный SELECT — сначала выполните ROLLBACK.
  • Потоковые чтения. При потоковом чтении (FROM ... STREAM) он отклоняется с NOT_IMPLEMENTED, потому что такое чтение никогда не завершается.
  • Распределённые запросы. Он не поддерживается для запросов, выполняемых в режиме distributed.
Пример:
Давайте разберём вывод. Сначала посмотрим на заголовок.
  • Time — общее время, разделённое на этапы планирования (то есть создание плана + оптимизация плана + построение конвейера) и выполнения (запуск конвейера).
  • Read — строки и несжатые байты, прочитанные из таблиц, с указанием пропускной способности — те же числа, которые нижний колонтитул обычного запроса показывает как “Processed”.
  • Peak memory — пиковое потребление памяти запросом.
Теперь рассмотрим новые строки, которые появляются в плане запроса.
Строки и байты указываются один раз для всего шага (строка I/O). Время и параллелизм указываются для каждой стадии шага в следующих строках с отступом.
  • rows <in> → <out> — строки, вошедшие в шаг и вышедшие из него; (<selectivity>%) показывает, насколько шаг отфильтровал (out/in) или расширил данные; не показывается, если число входных строк равно числу выходных строк или если число входных строк равно 0.
  • <bytes_in> → <bytes_out> — несжатые байты в памяти, проходящие через шаг (не указывается, если оба значения равны нулю).
  • time <t> (<share>%) — фактическое время, в течение которого стадия была активна, и её доля от времени выполнения запроса (то есть без времени сборки). Обратите внимание: сумма долей может превышать 100%, потому что стадии и шаги выполняются параллельно.
  • parallelism <avg>/<max> — среднее число потоков CPU, одновременно работающих в пределах этой стадии, из максимально возможного числа. Значение, близкое к максимуму, означает, что стадия хорошо распараллелена; близкое к 1 — что она выполнялась в основном последовательно.
  • Stage (<stage>) — имя стадии. Для шага с одной стадией строка времени выводится сразу, без метки Stage (...). Для шагов с несколькими стадиями выводится по одной помеченной строке на каждую стадию; например, для Aggregating показываются Stage (partial aggregation) и Stage (final aggregation), а для hash JOIN — Stage (build) и Stage (probe).
ClickHouse распараллеливает не только выполнение задач внутри шага плана, но и выполнение самих шагов плана. Метрика parallelism отражает только работу этого шага. Другие шаги могут выполняться параллельно, поэтому это число не показывает, как параллелизм шага соотносится со всем запросом.
Максимальное число в parallelism вычисляется как минимум из:
  1. общего числа задач внутри шага плана;
  2. максимального числа потоков обработки запроса, заданного в max_threads.
При processors = 1 под каждой стадией выводится дополнительная строка, показывающая распределение затраченного времени между процессорами этой стадии:
<n> — это количество процессоров на стадии. Большой разрыв между median и max указывает на неравномерное распределение нагрузки между параллельными процессорами.

EXPLAIN ESTIMATE

Показывает оценочное количество строк, меток и частей, которые будут прочитаны из таблиц при обработке запроса. Работает с таблицами семейства MergeTree. Пример Создание таблицы:
Query
Query
Response

EXPLAIN WHATIF

Оценивает, какую пользу гипотетический индекс пропуска данных может принести запросу SELECT, без материализации индекса на диске. Задайте один или несколько кандидатов с помощью CREATE HYPOTHETICAL INDEX, затем выполните EXPLAIN WHATIF SELECT ..., чтобы увидеть для каждого кандидата: применимость, оценочное количество прочитанных меток, оценочный объём данных в байтах и коэффициент пропуска. Синтаксис
Настройки
  • empirical1 (по умолчанию) запускает индекс в памяти на гранулах, отобранных после базовой фильтрации, чтобы измерить коэффициент пропуска (верхнюю границу). 0 пропускает этот этап. В любом случае, если empirical не даёт результата (отключён или индекс нельзя вычислить в памяти), оценщик переключается на статистику столбцов, а затем — на сводку только по применимости, если недоступно ни то, ни другое.
Вывод
  • source — как была получена оценка.
    • empirical: индекс строится в памяти по гранулам, оставшимся после базового pruning, и подсчитывается, сколько гранул индекс мог бы пропустить. Это верхняя граница — см. ограничения в CREATE HYPOTHETICAL INDEX.
    • statistical: вычисляется на основе статистики столбцов. Используется, когда empirical отключён (empirical = 0) или empirical не смог дать результат, а для соответствующих столбцов задана статистика.
    • applicability_only: индекс применим к предикату, но ни эмпирическая, ни статистическая оценка не дали результата (например, empirical = 0 и статистика столбцов не задана). Возвращает skip_ratio: 0.0% как консервативную границу.
  • sampled_parts / sampled_marks<baseline-pruned> / <total in the table>. Показывает, какая доля таблицы осталась после pruning по PK, партициям и существующим индексам, то есть какие данные поступают на вход гипотетическому индексу.
  • est_bytes — оценка количества прочитанных байтов, полученная на основе среднего размера строки в таблице, поэтому она приблизительна и зависит от хранилища и сжатия. Строка baseline появляется только тогда, когда запрос читает строки; строка для каждого кандидата — только когда известна базовая оценка объёма в байтах.
Настройка записывается inline между WHATIF и SELECT — ключевое слово SETTINGS отсутствует (это соответствует тому, как другие варианты EXPLAIN принимают свои параметры). Если для таблицы не определены гипотетические индексы, EXPLAIN WHATIF возвращает status: not_applicable с подсказкой создать индекс. Комбинированная строка (несколько кандидатов) Когда два или более кандидата оцениваются эмпирически, EXPLAIN WHATIF добавляет ещё один блок с именем (combined: idx_a, idx_b, ...) после строк отдельных кандидатов. Он показывает совокупную пользу от наличия всех этих индексов одновременно: при реальном чтении гранула сохраняется только в том случае, если проходит через каждый индекс пропуска данных, поэтому комбинированная оценка представляет собой пересечение гранул, оставшихся после кандидатов. Следовательно, его skip_ratio как минимум не ниже, чем у лучшего отдельного кандидата: взаимодополняющие индексы вместе отсекают больше, а избыточные не меняют результат. Учитываются только кандидаты с source: empirical, поскольку объединённая строка формируется путём пересечения их наборов выживания по гранулам. Кандидаты с оценкой statistical или applicability_only не имеют данных по гранулам и исключаются; соответственно, объединённый блок появляется только тогда, когда как минимум два кандидата дали эмпирическую оценку, и в остальных случаях опускается (например, при empirical = 0). Его поля оценки совпадают с полями эмпирического блока отдельного кандидата, за исключением elapsed_us, которое равно 0 — объединённая оценка выводится на основе сканирований отдельных кандидатов, а не нового сканирования. Синтетическое имя (combined: ...) служит только меткой в отчёте и не может использоваться с force_data_skipping_indices. Эмпирический пример
Гипотетический minmax сократил бы число меток со 100 до 1 — skip_ratio: 99.0%. (est_bytes — это оценка, основанная на среднем размере строки, поэтому точное значение может отличаться.) Статистический пример Статистика столбцов по умолчанию отключена. Чтобы задействовать вариант statistical, сначала задайте её для нужных столбцов и дождитесь завершения мутации materialize:
Затем отключите эмпирический режим, чтобы механизм оценки снова использовал статистику по столбцам:
Это число берётся из селективности статистики столбца для b < 10 (примерно 10 строк из 10000) и приводится как верхняя граница для skip_ratio. Значения sampled_parts / sampled_marks отсутствуют — данные не считывались. Если ни один из вариантов недоступен (например, empirical = 0 и статистика столбцов не определена), оценщик возвращает source: applicability_only и консервативное значение skip_ratio: 0.0%.

EXPLAIN TABLE OVERRIDE

Показывает результат переопределения таблицы в схеме таблицы, к которой обращаются через табличную функцию. Также выполняет проверку и генерирует исключение, если такое переопределение привело бы к какой-либо ошибке. Пример Предположим, у вас есть удалённая таблица MySQL следующего вида:
Query
Query
Response
Проверка не является исчерпывающей, поэтому успешный запрос не гарантирует, что переопределение не приведёт к проблемам.
Последнее изменение 23 июля 2026 г.