{"id":31905,"date":"2019-10-31T21:43:52","date_gmt":"2019-10-31T18:43:52","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/happy-party-ili-para-strok-vospominanij-o-znakomstve-s-sektsionirovaniem-v-postgresql10\/"},"modified":"2019-10-31T21:43:52","modified_gmt":"2019-10-31T18:43:52","slug":"happy-party-ili-para-strok-vospominanij-o-znakomstve-s-sektsionirovaniem-v-postgresql10","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/happy-party-ili-para-strok-vospominanij-o-znakomstve-s-sektsionirovaniem-v-postgresql10","title":{"rendered":"Happy Party oder ein paar Zeilen Erinnerungen an die Bekanntschaft mit der Partitionierung in PostgreSQL10","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Vorwort oder wie die Idee der Partitionierung entstand<\/h4>\n

\nDer Beginn der Geschichte hier: Erinnerst du dich, wie alles begann? Alles war zum ersten Mal und neu.<\/a><\/noindex> Nachdem fast alle Ressourcen zur Optimierung der Abfrage zu diesem Zeitpunkt ersch\u00f6pft waren, stellte sich die Frage \u2013 was nun? So entstand die Idee der Partitionierung. <\/p>\n

\"Happy
\n
\nLyrische Abschweifung:<\/b>
\nGenau ‘zu diesem Zeitpunkt’, weil wie sich herausstellte, gab es ungenutzte Optimierungsreserven<\/a><\/noindex>. Danke asmm<\/a><\/noindex> und Habr !<\/i><\/p>\n

Wie k\u00f6nnen wir den Auftraggeber also noch gl\u00fccklicher machen und gleichzeitig unsere F\u00e4higkeiten verbessern? <\/p>\n

Wenn wir alles so weit wie m\u00f6glich vereinfachen<\/b>, dann gibt es nur zwei grundlegende Wege, die Performance der Datenbank signifikant zu verbessern:
\n1) Extensiver Weg \u2013 Ressourcen aufstocken, Konfiguration \u00e4ndern;
\n2) Intensiver Weg \u2013 Abfragen optimieren.<\/p>\n

Da, ich wiederhole, zu diesem Zeitpunkt nicht klar war, was man noch an der Abfrage \u00e4ndern k\u00f6nnte, um sie zu beschleunigen, wurde der Weg gew\u00e4hlt \u2013 \u00c4nderungen im Tabellen-Design.<\/b><\/p>\n

Also \u2013 die zentrale Frage bleibt \u2013 was und wie wollen wir \u00e4ndern? <\/b>
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Anfangsbedingungen<\/h2>\n

\nErstens gibt es so ein ERD (symbolisch vereinfacht dargestellt):
\n\"Happy
\nHauptmerkmale:<\/p>\n

    \n
  1. die Beziehung 'viele zu viele'<\/li>\n
  2. die Tabelle hat bereits einen potenziellen Schl\u00fcssel f\u00fcr die Partitionierung <\/li>\n<\/ol>\n

    Urspr\u00fcngliche Abfrage:<\/p>\n

    SELECT\n            p.\"PARAMETER_ID\" as  parameter_id,\n            pc.\"PC_NAME\" AS pc_name,\n            pc.\"CUSTOMER_PARTNUMBER\" AS customer_partnumber,\n            w.\"LASERMARK\" AS lasermark,\n            w.\"LOTID\" AS lotid,\n            w.\"REPORTED_VALUE\" AS reported_value,\n            w.\"LOWER_SPEC_LIMIT\" AS lower_spec_limit,\n            w.\"UPPER_SPEC_LIMIT\" AS upper_spec_limit,\n            p.\"TYPE_CALCUL\" AS type_calcul,\n            s.\"SHIPMENT_NAME\" AS shipment_name,\n            s.\"SHIPMENT_DATE\" AS shipment_date,\n            extract(year from s.\"SHIPMENT_DATE\") AS year,\n            extract(month from s.\"SHIPMENT_DATE\") as month,\n            s.\"REPORT_NAME\" AS report_name,\n            p.\"SPARAM_NAME\" AS SPARAM_name,\n            p.\"CUSTOMERPARAM_NAME\" AS customerparam_name\n        FROM data w INNER JOIN shipment s ON s.\"SHIPMENT_ID\" = w.\"SHIPMENT_ID\"\n             INNER JOIN parameters p ON p.\"PARAMETER_ID\" = w.\"PARAMETER_ID\"\n             INNER JOIN shipment_pc sp ON s.\"SHIPMENT_ID\" = sp.\"SHIPMENT_ID\"\n             INNER JOIN pc pc ON pc.\"PC_ID\" = sp.\"PC_ID\"\n             INNER JOIN ( SELECT w2.\"LASERMARK\" , MAX(s2.\"SHIPMENT_DATE\") AS \"SHIPMENT_DATE\"\n                          FROM shipment s2 INNER JOIN data w2 ON s2.\"SHIPMENT_ID\" = w2.\"SHIPMENT_ID\" \n                          GROUP BY w2.\"LASERMARK\"\n                         ) md ON md.\"SHIPMENT_DATE\" = s.\"SHIPMENT_DATE\" AND md.\"LASERMARK\" = w.\"LASERMARK\"\n        WHERE \n             s.\"SHIPMENT_DATE\" >= '2018-07-01' AND s.\"SHIPMENT_DATE\" <= '2018-09-30';\n<\/code><\/pre>\n
    \nErgebnisse der Ausf\u00fchrung in der Testdatenbank:<\/b>
    \nKosten <\/b>: 502 997.55
    \nAusf\u00fchrungszeit<\/b>: 505 Sekunden.<\/p>\n
    Was sehen wir? Eine gew\u00f6hnliche Abfrage \u00fcber einen zeitlichen Ausschnitt. 
    \nWir treffen eine einfache logische Annahme: Wenn es eine Stichprobe eines zeitlichen Ausschnitts gibt, hilft uns das? Richtig \u2013 die Partitionierung.<\/p>\n
    Was zu partitionieren?<\/h2>\n
    \nAuf den ersten Blick scheint die Wahl offensichtlich \u2013 die deklarative Partitionierung der Tabelle \u201eshipment\u201c nach dem Schl\u00fcssel \u201eSHIPMENT_DATE\u201c (wenn wir zu weit vorausgreifen \u2013 am Ende kam es in der Produktion etwas anders.<\/i>). <\/p>\n
    Wie partitionieren?<\/h2>\n
    \nDiese Frage ist ebenfalls nicht allzu schwierig. Gl\u00fccklicherweise gibt es in PostgreSQL 10 jetzt einen benutzerfreundlichen Partitionierungsmechanismus. 
    \nAlso: <\/p>\n
      \n
    1.  Wir speichern das Dump der urspr\u00fcnglichen Tabelle \u2013 pg_dump source_table<\/i><\/li>\n
    2.  Wir l\u00f6schen die urspr\u00fcngliche Tabelle \u2013 drop table source_table<\/i><\/li>\n
    3. Wir erstellen die \u00fcbergeordnete Tabelle mit Partitionierung nach Bereich \u2013 create table source_table<\/i><\/li>\n
    4.  Wir erstellen Partitionen \u2013 create table source_table, create index<\/i><\/li>\n
    5.  Wir importieren das Dump, das in Schritt 1 erstellt wurde \u2013 pg_restore<\/i><\/li>\n<\/ol>\n
      <\/p>\n
      Skripte zur Partitionierung <\/h2>\n
      \nZur Vereinfachung wurden die Schritte 2, 3 und 4 in einem Skript zusammengefasst. <\/p>\n
      Also: 
      \nWir speichern das Dump der urspr\u00fcnglichen Tabelle<\/b><\/p>\n
      pg_dump postgres --file=\/dump\/shipment.dmp --format=c --table=shipment --verbose > \/dump\/shipment.log 2>&1<\/code><\/pre>\n
      \nWir l\u00f6schen die urspr\u00fcngliche Tabelle + wir erstellen die \u00fcbergeordnete Tabelle mit Partitionierung nach Bereich + wir erstellen Partitionen<\/b><\/p>\n
      --create_partition_shipment.sql\ndo language plpgsql $$\ndeclare \nrec_shipment_date RECORD;\npartition_name varchar;\nindex_name varchar;\ncurrent_year varchar;\ncurrent_month varchar;\nbegin_year varchar;\nbegin_month varchar;\nnext_year varchar;\nnext_month varchar;\nfirst_flag boolean;\ni integer;\nbegin\n  RAISE NOTICE 'TEMPOR\u00c4RE TABELLE F\u00dcR SHIPMENT_DATE ERSTELLEN';\n  CREATE TEMP TABLE tmp_shipment_date as select distinct \"SHIPMENT_DATE\" from shipment order by \"SHIPMENT_DATE\";\n\n  RAISE NOTICE 'TABELLE shipment L\u00d6SCHEN';\n  drop table shipment cascade;\n  \n  CREATE TABLE public.shipment\n  (\n    \"SHIPMENT_ID\" integer NOT NULL DEFAULT nextval('shipment_shipment_id_seq'::regclass),\n    \"SHIPMENT_NAME\" character varying(30) COLLATE pg_catalog.\"default\",\n    \"SHIPMENT_DATE\" timestamp without time zone,\n    \"REPORT_NAME\" character varying(40) COLLATE pg_catalog.\"default\"\n  )\n  PARTITION BY RANGE (\"SHIPMENT_DATE\")\n  WITH (\n      OIDS = FALSE\n  )\n  TABLESPACE pg_default;\n\n  RAISE NOTICE 'PARTITIONEN F\u00dcR TABELLE shipment ERSTELLEN';\n\n  current_year:='0';\n  current_month:='0';\n\n  begin_year := '0';\n  begin_month := '0';\n  next_year := '0';\n  next_month := '0';\n\n  FOR rec_shipment_date IN SELECT * FROM tmp_shipment_date LOOP\n      \n      RAISE NOTICE 'SHIPMENT_DATE=%',rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\";\n      \n      current_year := date_part('year', rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\");\n      current_month := date_part('month', rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\");\n\n      IF to_number(current_month,'99') = to_date(begin_year||'.'||begin_month, 'YYYY.MM') AND \n         to_date(current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM') < to_date(next_year||'.'||next_month, 'YYYY.MM') AND \n         NOT first_flag\n      THEN\n         CONTINUE;\n      ELSE\n       --NEUE Grenzen nur f\u00fcr das zweite und folgende Mal\n       begin_year := current_year;\n       begin_month := current_month;\n   \n        IF current_month = '12' THEN\n          next_year := date_part('year', rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 year');\n        ELSE\n          next_year := current_year;\n        END IF;\n     \n       next_month := date_part('month', rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 month');\n\n      END IF;\n\n      partition_name := 'shipment_shipment_date_'||begin_year||'-'||begin_month||'-01-'|| next_year||'-'||next_month||'-01';\n \n     EXECUTE format('CREATE TABLE ' || quote_ident(partition_name) || ' PARTITION OF shipment FOR VALUES FROM (%L) TO (%L)', current_year||'-'||current_month||'-01', next_year||'-'||next_month||'-01');\n\n      index_name := partition_name||'_shipment_id_idx';\n      RAISE NOTICE 'INDEX NAME =%', index_name;\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID") TABLESPACE pg_default');\n\n      --Erstes Flag zur\u00fccksetzen\n      first_flag := false;\n   \n  END LOOP;\n\nend\n$$;<\/code><\/pre>\n
      \nImportiere Dump<\/b><\/p>\n
      pg_restore -d postgres --data-only --format=c --table=shipment --verbose shipment.dmp > \/tmp\/data_dump\/shipment_restore.log 2>&1<\/code><\/pre>\n
      <\/p>\n
      \u00dcberpr\u00fcfen Sie die Ergebnisse der Partitionierung<\/h2>\n
      \nWas haben wir als Ergebnis? Der vollst\u00e4ndige Text des Implementierungsplans ist lang und langweilig, daher kann man sich ziemlich auf die abschlie\u00dfenden Zahlen beschr\u00e4nken.<\/p>\n
      War<\/h3>\n
      \nKosten:<\/b> 502 997.55
      \nAusf\u00fchrungszeit:<\/b> 505 Sekunden.<\/p>\n
      Wurde<\/h3>\n
      \nKosten:<\/b> 77 872.36
      \nAusf\u00fchrungszeit:<\/b> 79 Sekunden.<\/p>\n
      Ein durchaus gutes Ergebnis. Wir haben sowohl die Kosten als auch die Ausf\u00fchrungszeit reduziert. Dadurch zeigt die Verwendung von Partitionierung die erwartete Wirkung und insgesamt - ohne \u00dcberraschungen. <\/p>\n
      Den Auftraggeber erfreuen<\/h2>\n
      \nDie Testergebnisse wurden dem Auftraggeber zur Pr\u00fcfung vorgelegt. Und nach der Durchsicht wurde ihm ein etwas unerwartetes Urteil gef\u00e4llt: \u201eAusgezeichnet, partitionieren Sie die Tabelle \u201edata\u201c.\u201d<\/p>\n
      Ja, aber wir haben doch eine ganz andere Tabelle \u201eshipment\u201c untersucht, die Tabelle \u201edata\u201c hat kein Feld \u201eSHIPMENT_DATE\u201c.<\/p>\n
      Kein Problem, f\u00fcgen Sie es hinzu, \u00e4ndern Sie es. Hauptsache, der Auftraggeber ist mit dem Ergebnis zufrieden, die Details der Umsetzung sind nicht so wichtig.<\/p>\n
      Partitionieren wir die Haupttabelle \u201edata\u201c<\/h2>\n
      \nEs haben sich eigentlich keine besonderen Schwierigkeiten ergeben. Obwohl sich der Partitionierungsalgorithmus nat\u00fcrlich ein wenig ge\u00e4ndert hat.<\/p>\n
      F\u00fcgen wir die Spalte \u201eSHIPMENT_DATA\u201c zur Tabelle \u201edata\u201c hinzu<\/b><\/p>\n
      psql -h host -U database -d user\n=> ALTER TABLE data ADD COLUMN \"SHIPMENT_DATE\" timestamp without time zone ;<\/code><\/pre>\n
      F\u00fcllen wir die Werte der Spalte \u201eSHIPMENT_DATA\u201c in der Tabelle \u201edata\u201c mit den Werten der gleichnamigen Spalte aus der Tabelle \u201eshipment\u201c<\/b><\/p>\n
      -----------------------------\n--update_data.sql\n--Aktualisierung f\u00fcr die ge\u00e4nderte Tabelle \"data\" mit Werten von \"shipment_data\" aus der Tabelle \"shipment\"\n--Version 1.0\ndo language plpgsql $$\ndeclare \nrec_shipment_data RECORD ;\nshipment_date timestamp without time zone ; \nrow_count integer ;\ntotal_rows integer ;\nbegin\n\n  select count(*) into total_rows from shipment ; \n  RAISE NOTICE 'Insgesamt %', total_rows;\n  row_count:= 0 ;\n\n  FOR rec_shipment_data IN SELECT * FROM shipment LOOP\n\n   update data set \"SHIPMENT_DATE\" = rec_shipment_data.\"SHIPMENT_DATE\" where \"SHIPMENT_ID\" = rec_shipment_data.\"SHIPMENT_ID\";\n   \n   row_count:=  row_count +1 ;\n   RAISE NOTICE 'Zeilenanzahl = % , von %', row_count, total_rows;\n  END LOOP;\n\nend\n$$;<\/code><\/pre>\n
      \nSpeichern wir das Dump der Tabelle \u201edata\u201c<\/b><\/p>\n
      pg_dump postgres --file=\\\/dump\\\/data.dmp --format=c --table=data --verbose > \\\/dump\\\/data.log 2>&1<\\\/source<\/code><\/pre>\n
      Stellen wir die partitionierte Tabelle \u201edata\u201c neu her<\/b><\/p>\n
      --create_partition_data.sql\n--Erstellen von Partitionen f\u00fcr die Tabelle \"Waferdaten\" nach dem Bereich \"Versanddatum\" mit einer Dauer von einem Monat\n--Version 1.0\ndo language plpgsql $$\ndeclare \nrec_shipment_date RECORD ;\npartition_name varchar;\nindex_name varchar;\ncurrent_year varchar ;\ncurrent_month varchar ;\nbegin_year varchar ;\nbegin_month varchar ;\nnext_year varchar ;\nnext_month varchar ;\nfirst_flag boolean ;\ni integer ;\n\nbegin\n\n  RAISE NOTICE 'TEMPOR\u00c4RE TABELLE F\u00dcR VERSANDDATUM ERSTELLEN';\n  CREATE TEMP TABLE tmp_shipment_date as select distinct \"SHIPMENT_DATE\" from shipment order by \"SHIPMENT_DATE\" ;\n\n\n  RAISE NOTICE 'TABELLE Daten l\u00f6schen';\n  drop table data cascade ;\n\n\n  RAISE NOTICE 'PARTITIONIERTE TABELLE Daten ERSTELLEN';\n  \n  CREATE TABLE public.data\n  (\n    \"RUN_ID\" integer,\n    \"LASERMARK\" character varying(20) COLLATE pg_catalog.\"default\" NOT NULL,\n    \"LOTID\" character varying(80) COLLATE pg_catalog.\"default\",\n    \"SHIPMENT_ID\" integer NOT NULL,\n    \"PARAMETER_ID\" integer NOT NULL,\n    \"INTERNAL_VALUE\" character varying(75) COLLATE pg_catalog.\"default\",\n    \"REPORTED_VALUE\" character varying(75) COLLATE pg_catalog.\"default\",\n    \"LOWER_SPEC_LIMIT\" numeric,\n    \"UPPER_SPEC_LIMIT\" numeric , \n    \"SHIPMENT_DATE\" timestamp without time zone\n  )\n  PARTITION BY RANGE (\"SHIPMENT_DATE\")\n  WITH (\n    OIDS = FALSE\n  )\n  TABLESPACE pg_default ;\n\n\n  RAISE NOTICE 'PARTITIONEN F\u00dcR DIE TABELLE Daten ERSTELLEN';\n\n  current_year:='0';\n  current_month:='0';\n\n  begin_year := '0' ;\n  begin_month := '0'  ;\n  next_year := '0' ;\n  next_month := '0'  ;\n  i := 1;\n\n  FOR rec_shipment_date IN SELECT * FROM tmp_shipment_date LOOP\n      \n      RAISE NOTICE 'VERSANDDATUM=%',rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\";\n      \n      current_year := date_part('year' ,rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\");\n      current_month := date_part('month' ,rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\") ; \n\n      --Init Grenzen\n      IF   begin_year = '0' THEN\n       RAISE NOTICE '***Grenzen initialisieren';\n       first_flag := true ; --Flag f\u00fcr das erste Mal\n       begin_year := current_year ;\n       begin_month := current_month ;   \n   \n        IF current_month = '12' THEN\n          next_year := date_part('year' ,rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\" + interval '1 year') ;\n        ELSE\n          next_year := current_year ;\n        END IF;\n     \n       next_month := date_part('month' ,rec_shipment_date.\"SHIPMENT_DATE\" + interval '1 month') ;\n\n      END IF;\n\n--      RAISE NOTICE 'current_year=% , current_month=% ',current_year,current_month;\n--      RAISE NOTICE 'begin_year=% , begin_month=% ',begin_year,begin_month;\n--      RAISE NOTICE 'next_year=% , next_month=% ',next_year,next_month;\n\n      -- \u00dcberpr\u00fcfen Sie das aktuelle Datum in den Grenzen NICHT beim ersten Mal\n\n      RAISE NOTICE 'Aktuelle Daten = %',to_char( to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM'), 'YYYY.MM');\n      RAISE NOTICE 'Beginn Daten = %',to_char( to_date( begin_year||'.'||begin_month, 'YYYY.MM'), 'YYYY.MM');\n      RAISE NOTICE 'N\u00e4chste Daten = %',to_char( to_date( next_year||'.'||next_month, 'YYYY.MM'), 'YYYY.MM');\n\n      IF to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM') >= to_date( begin_year||'.'||begin_month, 'YYYY.MM') AND \n         to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM') < to_date( next_year||'.'||next_month, 'YYYY.MM') AND \n         NOT first_flag \n      THEN\n         RAISE NOTICE '***FORTSETZEN';\n         CONTINUE ; \n      ELSE\n       --NEUE Grenzen nur f\u00fcr das zweite und folgende Mal \n       RAISE NOTICE '***NEUE GRENZEN';\n       begin_year := current_year ;\n       begin_month := current_month ;   \n   \n        IF current_month = '12' THEN\n          next_year := date_part('year' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 year') ;\n        ELSE\n          next_year := current_year ;\n        END IF;\n     \n       next_month := date_part('month' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 month') ;\n\n\n      END IF;      \n\n      IF to_number(current_month,'99') < 10 THEN\n        current_month := '0'||current_month ; \n      END IF ;\n\n      IF to_number(begin_month,'99') < 10 THEN\n        begin_month := '0'||begin_month ; \n      END IF ;\n\n      IF to_number(next_month,'99') < 10 THEN\n        next_month := '0'||next_month ; \n      END IF ;\n\n      RAISE NOTICE 'current_year=% , current_month=% ',current_year,current_month;\n      RAISE NOTICE 'begin_year=% , begin_month=% ',begin_year,begin_month;\n      RAISE NOTICE 'next_year=% , next_month=% ',next_year,next_month;\n\n      partition_name := 'data_'||begin_year||begin_month||'01_'||next_year||next_month||'01'  ;\n\n      RAISE NOTICE 'PARTITION NUMMER % , TABELLENNAME =%',i , partition_name;\n      \n      EXECUTE format('CREATE TABLE ' || quote_ident(partition_name) || ' PARTITION OF data FOR VALUES FROM ( %L ) TO ( %L )  ' , begin_year||'-'||begin_month||'-01' , next_year||'-'||next_month||'-01'  ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_shipment_id_parameter_id_idx';\n      RAISE NOTICE 'INDEXNAME =%',index_name;\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID", "PARAMETER_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_lasermark_idx';\n      RAISE NOTICE 'INDEXNAME =%',index_name;\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("LASERMARK" COLLATE pg_catalog."default") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_shipment_id_idx';\n      RAISE NOTICE 'INDEXNAME =%',index_name;\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_parameter_id_idx';\n      RAISE NOTICE 'INDEXNAME =%',index_name;\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("PARAMETER_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_shipment_date_idx';\n      RAISE NOTICE 'INDEXNAME =%',index_name;\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_DATE") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      --Erstes Mal-Flag l\u00f6schen\n      first_flag := false ;\n\n  END LOOP;\nend\n$$;\n<\/code><\/pre>\n
      \nWir laden das Dump-File hoch, das in Schritt 3 erstellt wurde.<\/b><\/p>\n
      pg_restore -h host -u user -d datenbank --data-only --format=c --table=data --verbose data.dmp > data_restore.log 2>&1<\/code><\/pre>\n
      \nWir erstellen einen separaten Abschnitt f\u00fcr alte Daten<\/b><\/p>\n
      ---------------------------------------------------\n--create_partition_for_old_dates.sql\n--Erstelle Partitionen, um alte Daten zu behalten \n--Version 1.0\ndo language plpgsql $$\ndeclare \nrec_shipment_date RECORD ;\npartition_name varchar;\nindex_name varchar;\n\nbegin\n\n      SELECT min(\"SHIPMENT_DATE\") AS min_date INTO rec_shipment_date from data ;\n\n      RAISE NOTICE 'Das alte Datum ist %',rec_shipment_date.min_date ;\n\n      partition_name := 'data_old_dates'  ;\n\n      RAISE NOTICE 'PARTITIONSNAME IST %',partition_name;\n\n      EXECUTE format('CREATE TABLE ' || quote_ident(partition_name) || ' PARTITION OF data FOR VALUES FROM ( %L ) TO ( %L )  ' , '1900-01-01' , \n              to_char( rec_shipment_date.min_date,'YYYY')||'-'||to_char(rec_shipment_date.min_date,'MM')||'-01'  ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_shipment_id_parameter_id_idx';\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree (\"SHIPMENT_ID\", \"PARAMETER_ID\") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_lasermark_idx';\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree (\"LASERMARK\" COLLATE pg_catalog.\"default\") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_shipment_id_idx';\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree (\"SHIPMENT_ID\") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_parameter_id_idx';\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree (\"PARAMETER_ID\") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\n      index_name := partition_name||'_shipment_date_idx';\n      EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree (\"SHIPMENT_DATE\") TABLESPACE pg_default ' ) ; \n\nend\n$$;<\/code><\/pre>\n
      Zusammenfassende Ergebnisse:<\/h3>\n
      \nWar<\/b>
      \nKosten:<\/b> 502 997.55
      \nAusf\u00fchrungszeit<\/b>: 505 Sekunden.<\/p>\n
      Wurde<\/b>
      \nKosten:<\/b> 68 533.70
      \nAusf\u00fchrungszeit:<\/b> 69 Sekunden<\/p>\n
      Befriedigend, durchaus befriedigend. Und wenn man bedenkt, dass es gelungen ist, den Mechanismus der Partitionierung in PostgreSQL 10 mehr oder weniger zu erlernen \u2014 ein hervorragendes Ergebnis.<\/p>\n
      Lyrische Abschweifung<\/h2>\n
      \nKann man es noch besser machen — JA, MAN KANN!<\/b>Daf\u00fcr muss ein MATERIALIZED VIEW verwendet werden.
      \nCREATE MATERIALIZED VIEW LASERMARK_VIEW<\/b><\/p>\n
      CREATE MATERIALIZED VIEW LASERMARK_VIEW \nAS\nSELECT w.\"LASERMARK\" , MAX(s.\"SHIPMENT_DATE\") AS \"SHIPMENT_DATE\"\nFROM shipment s INNER JOIN data w ON s.\"SHIPMENT_ID\" = w.\"SHIPMENT_ID\" \nGROUP BY w.\"LASERMARK\" ;\n\nCREATE INDEX lasermark_vw_shipment_date_ind on lasermark_view USING btree (\"SHIPMENT_DATE\") TABLESPACE pg_default;\nanalyze lasermark_view ;\n<\/code><\/pre>\n
      \nEin weiteres Mal schreiben wir die Abfrage um:
      \nAbfrage unter Verwendung des materialized view<\/b><\/p>\n
      SELECT\n            p.\"PARAMETER_ID\" als parameter_id,\n            pc.\"PC_NAME\" AS pc_name,\n            pc.\"CUSTOMER_PARTNUMBER\" AS customer_partnumber,\n            w.\"LASERMARK\" AS lasermark,\n            w.\"LOTID\" AS lotid,\n            w.\"REPORTED_VALUE\" AS reported_value,\n            w.\"LOWER_SPEC_LIMIT\" AS lower_spec_limit,\n            w.\"UPPER_SPEC_LIMIT\" AS upper_spec_limit,\n            p.\"TYPE_CALCUL\" AS type_calcul,\n            s.\"SHIPMENT_NAME\" AS shipment_name,\n            s.\"SHIPMENT_DATE\" AS shipment_date,\n            extract(year from s.\"SHIPMENT_DATE\") AS year,\n            extract(month from s.\"SHIPMENT_DATE\") as month,\n            s.\"REPORT_NAME\" AS report_name,\n            p.\"STC_NAME\" AS STC_name,\n            p.\"CUSTOMERPARAM_NAME\" AS customerparam_name\n        VON data w INNER JOIN shipment s ON s.\"SHIPMENT_ID\" = w.\"SHIPMENT_ID\"\n             INNER JOIN parameters p ON p.\"PARAMETER_ID\" = w.\"PARAMETER_ID\"\n             INNER JOIN shipment_pc sp ON s.\"SHIPMENT_ID\" = sp.\"SHIPMENT_ID\"\n             INNER JOIN pc pc ON pc.\"PC_ID\" = sp.\"PC_ID\"\n             INNER JOIN LASERMARK_VIEW md ON md.\"SHIPMENT_DATE\" = s.\"SHIPMENT_DATE\" UND md.\"LASERMARK\" = w.\"LASERMARK\"\n        WO\n              s.\"SHIPMENT_DATE\" >= '2018-07-01' UND s.\"SHIPMENT_DATE\" <= '2018-09-30';\n<\/code><\/pre>\n
      \nUnd wir erhalten ein weiteres Ergebnis:<\/b>
      \nWar<\/b>
      \nKosten:<\/b> 502 997.55
      \nAusf\u00fchrungszeit<\/b>: 505 Sekunden<\/p>\n
      Wurde<\/b>
      \nKosten:<\/b> 42 481.16
      \nAusf\u00fchrungszeit:<\/b> 43 Sekunden.<\/p>\n
      Obwohl ein so vielversprechendes Ergebnis t\u00e4uschend sein kann, m\u00fcssen die Pr\u00e4sentationen aktualisiert werden. Das endg\u00fcltige Datenabrufzeit wird also nicht viel helfen. Aber als Experiment ist das durchaus interessant.<\/p>\n
      Tats\u00e4chlich, wie sich herausstellte, nochmals vielen Dank asmm<\/a><\/noindex> und Habr !- Die Anfrage kann noch verbessert werden. <\/a><\/noindex><\/p>\n
      Nachwort<\/h2>\n
      \nAlso, der Kunde ist zufrieden. Und wissen <\/b>soll die Situation nutzen. <\/p>\n
      Neue Aufgabe<\/b>: Was k\u00f6nnen wir uns einfallen lassen, um zu vertiefen und zu erweitern?<\/p>\n
      Und da f\u00e4llt mir ein \u2013 Leute, wir haben keine \u00dcberwachung unserer PostgreSQL-Datenbanken.<\/p>\n
      Ehrlich gesagt, es gibt eine gewisse \u00dcberwachung in Form von Cloud Watch auf AWS. Aber welchen Nutzen hat diese \u00dcberwachung f\u00fcr den DBA? Praktisch keinen.<\/p>\n
      Wenn sich die Chance bietet, etwas N\u00fctzliches und Interessantes auch f\u00fcr sich selbst zu tun, darf man diese Chance nicht ungenutzt lassen \u2026
      \nDENN
      \n<\/b>
      \n\"Happy
      \n
      \nSo sind wir zum Interessantesten gekommen:<\/p>\n
      3. Dezember 2018.<\/b>
      \nEntscheidung zur Einleitung von Arbeiten zur Untersuchung der bestehenden M\u00f6glichkeiten zur \u00dcberwachung der Abfrageleistung von PostgreSQL.\n<\/p><\/blockquote>\n
      Aber das ist eine ganz andere Geschichte.<\/b><\/p>\n
      Fortsetzung folgt…<\/i>
      \n
      Quelle:       habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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