由该模块收集的统计信息可以通过一个名为 pg_stat_statements的视图使用。这个视图为每 一个可区分的数据库 ID、用户 ID 和查询 ID（最多到该模块可以追 踪的可区分语句的数量）的组合都包含一行。该视图的列如 表 F.21中所示。

由于安全性原因，只有超级用户和pg_read_all_stats 角色的成员被允许看到其他用户执行的查询 的 SQL 文本或者queryid。 不过，如果该视图被安装在其他用户的数据库中，那么他们就能够看见统 计信息。

只要可规划的查询（即SELECT、INSERT、UPDATE以及DELETE）根据一种内部哈希计算具有相同的查询结构，它们就会被组合到一个单一的pg_stat_statements项。通常，对于这里的目的，如果两个查询除了查询中的文本常量值之外在语义上等效，它们将会被认为是相同的。不过，功能性命令（即所有其他命令）会严格地以它们的文本查询字符串为基础进行比较。

当为了把一个查询与其他查询匹配，常数值会被忽略， 在pg_stat_statements显示中它会被一个参数符号， 比如$1所替换。查询文本的剩余部分就是具有与该pg_stat_statements项相关的特定queryid哈希值的第一个查询的文本。

在某些情况中，具有明显不同文本的查询可能会被融合到一个单一的pg_stat_statements项。通常这只会发生在语义等价的查询身上，但是也有很小的机会因为哈希碰撞的原因导致无关的查询被融合到一个项中（不过，对于属于不同用户或数据库的查询来说不会发生这种情况）。

由于queryid哈希值是根据查询被解析和分析后的表达计算的，对立的情况也可能存在：如果具有相同文本的查询由于参数（如不同的search_path设置）的原因而具有不同的含义，它们就可能作为不同的项存在。

pg_stat_statements的使用者可能希望使用 queryid（也许会与dbid和userid组合）作为一个项比查询文本更稳定和可靠的标识符。但是，有一点很重要的是，对于queryid哈希值稳定性只有有限的保障。因为该标识符是从解析分析后的树得来的，它的值是以这种形式出现的内部对象标识符的函数。这有一些违背直觉的含义。例如，如果有两个查询引用了同一个表，但是该表在两次查询之间被删除并且重建，显然这两个查询是完全一致的，但是pg_stat_statements将把它们认为是不同的。哈希处理也对机器架构以及平台的其他方面的差别很敏感。更进一步，认为PostgreSQL的不同主版本之间queryid将会保持稳定是不安全的。

根据经验，只有在底层服务器版本以及目录元数据细节保持完全相同时，queryid值才能被假定为稳定并且可比。两台参与到基于物理 WAL 重放的复制中的服务器会对相同的查询给出一样的queryid值。但是，逻辑复制模式并不保证在所有相关细节上都保持完全一样的复制，因此在逻辑复制机之间计算代价时，queryid并非是一个有用的标识符。如果有疑问，推荐直接进行测试。

代表性查询文本中用于替换常量的参数符号从原始查询文本中最高的 $n参数之后的下一个数字开始， 如果没有则为$1。值得注意的是，在某些情况下， 可能存在影响编号的隐藏参数符号。例如，PL/pgSQL 使用隐藏参数符号将函数局部变量的值插入到查询中，以便像 SELECT i + 1 INTO j的PL/pgSQL 语句将具有像SELECT i + $2这样的代表性文本。

有代表性的查询文本被保存在一个外部磁盘文件中，并且不会消耗共享内存。 因此，即便是很长的查询文本也能被成功的存储下来。不过，如果累积了很多 长的查询文本，该外部文件也会增长到很大。作为一种恢复方法，如果这样的 情况发生，pg_stat_statements可能会选择丢弃这些查询文本， 于是pg_stat_statements视图中的所有现有项将会显示空的 query域，不过与每个queryid相关联的 统计信息会被保留下来。如果发生这种情况，可以考虑减小 pg_stat_statements.max来防止复发。

该模块要求与pg_stat_statements.max成比例的额外共享内存。注意只要该模块被载入就会消耗这么多的内存，即便pg_stat_statements.track被设置为none。

这些参数必须在postgresql.conf中设置。典型的用法可能是：

# postgresql.conf
shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'

pg_stat_statements.max = 10000
pg_stat_statements.track = all

bench=# SELECT pg_stat_statements_reset();

$ pgbench -i bench
$ pgbench -c10 -t300 bench

bench=# \x
bench=# SELECT query, calls, total_time, rows, 100.0 * shared_blks_hit /
               nullif(shared_blks_hit + shared_blks_read, 0) AS hit_percent
          FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 5;
-[ RECORD 1 ]--------------------------------------------------------------------
query       | UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + $1 WHERE bid = $2
calls       | 3000
total_time  | 25565.855387
rows        | 3000
hit_percent | 100.0000000000000000
-[ RECORD 2 ]--------------------------------------------------------------------
query       | UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + $1 WHERE tid = $2
calls       | 3000
total_time  | 20756.669379
rows        | 3000
hit_percent | 100.0000000000000000
-[ RECORD 3 ]--------------------------------------------------------------------
query       | copy pgbench_accounts from stdin
calls       | 1
total_time  | 291.865911
rows        | 100000
hit_percent | 100.0000000000000000
-[ RECORD 4 ]--------------------------------------------------------------------
query       | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + $1 WHERE aid = $2
calls       | 3000
total_time  | 271.232977
rows        | 3000
hit_percent | 98.5723926698852723
-[ RECORD 5 ]--------------------------------------------------------------------
query       | alter table pgbench_accounts add primary key (aid)
calls       | 1
total_time  | 160.588563
rows        | 0
hit_percent | 100.0000000000000000


bench=# SELECT pg_stat_statements_reset(0,0,s.queryid) FROM pg_stat_statements AS s
            WHERE s.query = 'UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + $1 WHERE bid = $2';

bench=# SELECT query, calls, total_time, rows, 100.0 * shared_blks_hit /
               nullif(shared_blks_hit + shared_blks_read, 0) AS hit_percent
          FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 5;
-[ RECORD 1 ]--------------------------------------------------------------------
query       | UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + $1 WHERE tid = $2
calls       | 3000
total_time  | 20756.669379
rows        | 3000
hit_percent | 100.0000000000000000
-[ RECORD 2 ]--------------------------------------------------------------------
query       | copy pgbench_accounts from stdin
calls       | 1
total_time  | 291.865911
rows        | 100000
hit_percent | 100.0000000000000000
-[ RECORD 3 ]--------------------------------------------------------------------
query       | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + $1 WHERE aid = $2
calls       | 3000
total_time  | 271.232977
rows        | 3000
hit_percent | 98.5723926698852723
-[ RECORD 4 ]--------------------------------------------------------------------
query       | alter table pgbench_accounts add primary key (aid)
calls       | 1
total_time  | 160.588563
rows        | 0
hit_percent | 100.0000000000000000
-[ RECORD 5 ]--------------------------------------------------------------------
query       | vacuum analyze pgbench_accounts
calls       | 1
total_time  | 136.448116
rows        | 0
hit_percent | 99.9201915403032721

bench=# SELECT pg_stat_statements_reset(0,0,0);

bench=# SELECT query, calls, total_time, rows, 100.0 * shared_blks_hit /
               nullif(shared_blks_hit + shared_blks_read, 0) AS hit_percent
          FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 5;
-[ RECORD 1 ]---------------------------------------
query       | SELECT pg_stat_statements_reset(0,0,0)
calls       | 1
total_time  | 0.189497
rows        | 1
hit_percent | 

Takahiro Itagaki <itagaki.takahiro@oss.ntt.co.jp>。Peter Geoghegan <peter@2ndquadrant.com>为它加入了查询正规化的功能。