Да, приходилось работать с планами запросов (execution plans) в SQL, особенно при оптимизации производительности. В Python для этого можно использовать библиотеки вроде sqlalchemy или напрямую работать с СУБД.

Пример для PostgreSQL через psycopg2:

import psycopg2

conn = psycopg2.connect("dbname=test user=postgres")
cursor = conn.cursor()

Получаем план запроса

cursor.execute("EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30")
plan = cursor.fetchall()

for line in plan:
print(line[0])

Ключевые моменты при анализе:
1. Сканирование (Seq Scan vs Index Scan)
2. Время выполнения узлов
3. Фильтрация и JOIN-операции
4. Оценка количества строк

Для ORM типа SQLAlchemy можно включить логирование запросов или использовать специальные инструменты вроде `sqlalchemy.engine.Engine.echo`.