复杂的查询在PostgreSQL中可以通过分析来优化和提高查询的性能。下面将介绍一些分析复杂查询的方法和步骤。

1. 使用EXPLAIN分析查询计划

在执行复杂查询之前，可以使用EXPLAIN关键字来获取查询的执行计划。执行计划将显示查询的执行顺序、使用的索引、连接的方式等信息。可以通过分析执行计划来找出查询中的瓶颈，并对查询进行优化。

EXPLAIN SELECT * FROM table1 WHERE condition;

执行计划将返回一系列包含查询计划详细信息的行。对于每个执行查询的步骤，可以查看使用的索引、扫描的行数、Join的方式等。通过查看这些信息，可以确定是否有需要优化的地方，比如添加索引、调整表的顺序等。

2. 优化查询的Where条件

对于复杂的查询，Where条件是性能优化的关键。可以通过使用索引、避免大量的函数调用、避免使用非持久的表达式等方法来优化Where条件。

1） 索引：对于经常使用的Where条件，可以使用CREATE INDEX语句创建索引来加快查询速度。索引将减少查询需要扫描的行数，从而提高查询性能。

CREATE INDEX idx_name ON table1 (column1);

2） 避免函数调用：在查询的Where条件中，避免使用函数调用，特别是在列上进行函数计算。这样可以将查询条件转化为可使用索引的形式。

3） 避免非持久表达式：在Where条件中使用非持久的表达式，会导致查询时进行大量的计算。可以将这些表达式提前计算出结果，并存储为表的列。

3. 使用合适的连接方式

在复杂查询中，连接操作是常见的操作之一。连接方式的选择将直接影响到查询的性能。常见的连接方式包括嵌套循环连接、哈希连接和合并连接。

1） 嵌套循环连接：适用于一方表的大小相对较小，而另一方表的大小较大的情况。它会对较小的表进行扫描，并对每个扫描的结果与较大表进行匹配。

2） 哈希连接：适用于两个表的大小差异不大，并且需要连接的列没有索引的情况。哈希连接会对两个表进行哈希处理，然后将哈希结果进行匹配。

3） 合并连接：适用于两个表的大小相差较大，并且连接的列有索引的情况。合并连接会对两个表进行排序，然后对排序结果进行合并。

通过以上的方法和步骤，可以对PostgreSQL中复杂查询进行分析并进行优化。通过分析查询计划、优化查询的Where条件和选择合适的连接方式，可以提高查询的性能和效率，减少查询时间。