PostgreSQL क्वेरी योजनाओं को और भी आसानी से समझना

आधा साल पहले हमने प्रस्तुत किया व्याख्या.टेंसर.आरयू - जनता क्वेरी योजनाओं को पार्स करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए सेवा पोस्टग्रेएसक्यूएल के लिए।

पिछले महीनों में हमने उसके बारे में किया है PGConf.Russia 2020 की रिपोर्ट, सारांश तैयार किया एसक्यूएल प्रश्नों को तेज करने पर लेख सिफारिशों के आधार पर यह देता है ... लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि हमने आपकी प्रतिक्रिया एकत्र की और वास्तविक उपयोग के मामलों को देखा।

और अब हम आपको उन नई सुविधाओं के बारे में बताने के लिए तैयार हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं।

विभिन्न योजना प्रारूपों के लिए समर्थन

लॉग से योजना, अनुरोध के साथ

सीधे कंसोल से, हम पूरे ब्लॉक का चयन करते हैं, जो लाइन से शुरू होता है प्रश्न पाठ, सभी प्रमुख स्थानों के साथ:

        Query Text: INSERT INTO  dicquery_20200604  VALUES ($1.*) ON CONFLICT (query)
                           DO NOTHING;
        Insert on dicquery_20200604  (cost=0.00..0.05 rows=1 width=52) (actual time=40.376..40.376 rows=0 loops=1)
          Conflict Resolution: NOTHING
          Conflict Arbiter Indexes: dicquery_20200604_pkey
          Tuples Inserted: 1
          Conflicting Tuples: 0
          Buffers: shared hit=9 read=1 dirtied=1
          ->  Result  (cost=0.00..0.05 rows=1 width=52) (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=1)

... और कुछ भी अलग किए बिना, योजना के लिए कॉपी की गई हर चीज़ को सीधे फ़ील्ड में फेंक दें:

बाहर निकलने पर, हमें अलग-अलग योजना के लिए बोनस भी मिलता है संदर्भ टैब, जहां हमारा अनुरोध इसकी सभी महिमा में प्रस्तुत किया गया है:

जेएसओएन और वाईएएमएल

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON)
SELECT * FROM pg_class;

"[
  {
    "Plan": {
      "Node Type": "Seq Scan",
      "Parallel Aware": false,
      "Relation Name": "pg_class",
      "Alias": "pg_class",
      "Startup Cost": 0.00,
      "Total Cost": 1336.20,
      "Plan Rows": 13804,
      "Plan Width": 539,
      "Actual Startup Time": 0.006,
      "Actual Total Time": 1.838,
      "Actual Rows": 10266,
      "Actual Loops": 1,
      "Shared Hit Blocks": 646,
      "Shared Read Blocks": 0,
      "Shared Dirtied Blocks": 0,
      "Shared Written Blocks": 0,
      "Local Hit Blocks": 0,
      "Local Read Blocks": 0,
      "Local Dirtied Blocks": 0,
      "Local Written Blocks": 0,
      "Temp Read Blocks": 0,
      "Temp Written Blocks": 0
    },
    "Planning Time": 5.135,
    "Triggers": [
    ],
    "Execution Time": 2.389
  }
]"

बाहरी उद्धरणों के साथ भी, pgAdmin प्रतिलिपि के रूप में, यहां तक ​​​​कि बिना - हम उसी क्षेत्र में फेंक देते हैं, आउटपुट सुंदरता है:

उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन

योजना समय / निष्पादन समय

अब आप बेहतर ढंग से देख सकते हैं कि क्वेरी निष्पादित करते समय अतिरिक्त समय कहाँ गया:

आई/ओ टाइमिंग

कभी-कभी आपको ऐसी स्थिति से निपटना पड़ता है, जहां संसाधनों के मामले में ऐसा लगता है कि बहुत अधिक पढ़ा और लिखा नहीं गया था, लेकिन ऐसा लगता है कि निष्पादन का समय किसी कारण से असंगत रूप से बड़ा है।

यहाँ यह कहना होगा:ओह, शायद, उस समय सर्वर पर डिस्क बहुत अधिक भारित थी, इसीलिए इसे पढ़ने में इतना समय लगा!"लेकिन किसी तरह यह बहुत सटीक नहीं है …

लेकिन यह बिल्कुल मज़बूती से निर्धारित किया जा सकता है। तथ्य यह है कि पीजी सर्वर के कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों में से हैं track_io_timing:

समयबद्ध I/O संचालन सक्षम करता है। यह सेटिंग डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम है, क्योंकि इसके लिए ऑपरेटिंग सिस्टम को वर्तमान समय को लगातार क्वेरी करने की आवश्यकता होती है, जो कुछ प्लेटफॉर्म पर चीजों को धीमा कर सकता है। आप अपने प्लेटफॉर्म पर समय के ऊपरी हिस्से का अनुमान लगाने के लिए pg_test_timing उपयोगिता का उपयोग कर सकते हैं। I/O आँकड़े pg_stat_database दृश्य के माध्यम से प्राप्त किए जा सकते हैं, EXPLAIN आउटपुट में (जब BUFFERS पैरामीटर का उपयोग किया जाता है) और pg_stat_statements दृश्य के माध्यम से।

यह विकल्प स्थानीय सत्र में भी सक्षम किया जा सकता है:

SET track_io_timing = TRUE;

खैर, अब सबसे अच्छी बात यह है कि हमने निष्पादन वृक्ष के सभी परिवर्तनों को ध्यान में रखते हुए इस डेटा को समझना और प्रदर्शित करना सीख लिया है:

यहाँ आप देख सकते हैं कि कुल निष्पादन समय के 0.790ms में से, 0.718ms ने डेटा के एक पृष्ठ को पढ़ा, 0.044ms - इसे लिखा, और अन्य सभी उपयोगी गतिविधियों पर केवल 0.028ms खर्च किया गया!

PostgreSQL 13 के साथ भविष्य

नया क्या है, इसके संपूर्ण अवलोकन के लिए, देखें एक विस्तृत लेख में, और हम विशेष रूप से योजनाओं में परिवर्तन के बारे में बात कर रहे हैं।

योजना बफ़र्स

अनुसूचक को आबंटित संसाधनों के लिए लेखांकन pg_stat_statements से संबंधित नहीं दूसरे पैच में परिलक्षित होता है। बफ़र्स विकल्प के साथ व्याख्या योजना चरण के दौरान उपयोग किए गए बफ़र्स की संख्या की रिपोर्ट करेगी:

 Seq Scan on pg_class (actual rows=386 loops=1)
   Buffers: shared hit=9 read=4
 Planning Time: 0.782 ms
   Buffers: shared hit=103 read=11
 Execution Time: 0.219 ms

वृद्धिशील छँटाई

ऐसे मामलों में जहां कई चाबियों (k1, k2, k3…) द्वारा सॉर्ट करने की आवश्यकता होती है, प्लानर अब यह जानने का लाभ उठा सकता है कि डेटा पहले से ही कई कुंजियों (जैसे k1 और k2) द्वारा सॉर्ट किया गया है। इस स्थिति में, आप सभी डेटा को फिर से क्रमबद्ध नहीं कर सकते हैं, लेकिन उन्हें k1 और k2 के समान मूल्यों के साथ क्रमिक समूहों में विभाजित कर सकते हैं, और कुंजी k3 द्वारा "पुनः क्रमबद्ध" कर सकते हैं।

इस प्रकार, संपूर्ण छँटाई एक छोटे आकार की क्रमिक छँटाई में टूट जाती है। यह आवश्यक मेमोरी की मात्रा को कम करता है, और आपको सभी सॉर्टिंग पूर्ण होने से पहले पहला डेटा वापस करने की अनुमति भी देता है।

 Incremental Sort (actual rows=2949857 loops=1)
   Sort Key: ticket_no, passenger_id
   Presorted Key: ticket_no
   Full-sort Groups: 92184 Sort Method: quicksort Memory: avg=31kB peak=31kB
   ->  Index Scan using tickets_pkey on tickets (actual rows=2949857 loops=1)
 Planning Time: 2.137 ms
 Execution Time: 2230.019 ms

यूआई/यूएक्स सुधार

स्क्रीनशॉट हर जगह हैं!

अब प्रत्येक टैब पर जल्दी से करने का अवसर है क्लिपबोर्ड पर टैब का स्क्रीनशॉट लें टैब की पूरी चौड़ाई और गहराई के लिए - "दृष्टि" राइट-टॉप:

वास्तव में, इस प्रकाशन के लिए अधिकांश चित्र इसी प्रकार प्राप्त किए गए थे।

नोड्स पर सिफारिशें

न केवल उनमें से अधिक हैं, बल्कि प्रत्येक के बारे में आप कर सकते हैं लेख को विस्तार से पढ़ेंलिंक का अनुसरण करके:

संग्रह से निकाला जा रहा है

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स्रोत: www.habr.com