🥇 PostgreSQL क्वेरी योजनाहरू अझ सहज रूपमा बुझ्दै

डेढ वर्षअघिको कुरा हो हामीले प्रस्तुत गरेका छौं व्याख्या.tensor.ru - सार्वजनिक क्वेरी योजनाहरू पार्सिङ र भिजुअलाइज गर्ने सेवा PostgreSQL मा।

पछिल्ला महिनाहरूमा हामीले उहाँको बारेमा गरेका छौं PGConf.Russia 2020 मा रिपोर्ट, एक सारांश तयार SQL प्रश्नहरूको गति बढाउने लेख यसले दिने सिफारिसहरूको आधारमा... तर सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, हामीले तपाईंको प्रतिक्रिया सङ्कलन गर्यौं र वास्तविक प्रयोगका केसहरू हेर्यौं।

र अब हामी तपाईले प्रयोग गर्न सक्ने नयाँ अवसरहरूको बारेमा कुरा गर्न तयार छौं।

विभिन्न योजना ढाँचाहरूको लागि समर्थन

लगबाट योजना, अनुरोध सहित

कन्सोलबाट सीधा, सम्पूर्ण ब्लक चयन गर्नुहोस्, रेखाबाट सुरु गर्दै प्रश्न पाठ, सबै प्रमुख स्थानहरु संग:

        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)

... र सबै चीजहरू सीधा योजना क्षेत्रमा राख्नुहोस्, केहि पनि अलग नगरी:

अन्तमा हामीले छुट्याइएको योजनामा बोनस पाउँछौं र "सन्दर्भ" ट्याब, जहाँ हाम्रो अनुरोध सबै महिमामा प्रस्तुत गरिएको छ:

JSON र YAML

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
  }
]"

या त बाह्य उद्धरणहरूको साथ, pgAdmin प्रतिलिपिहरूको रूपमा, वा बिना - हामी यसलाई एउटै क्षेत्रमा फ्याँक्छौं, र आउटपुट सुन्दरता हो:

उन्नत भिजुअलाइजेशन

योजना समय/कार्यान्वयन समय

अब तपाईले राम्रोसँग हेर्न सक्नुहुन्छ जहाँ अतिरिक्त समय क्वेरी कार्यान्वयन गर्न खर्च भयो:

I/O समय

कहिलेकाहीँ तपाईले यस्तो अवस्थाको सामना गर्नुपर्ने हुन्छ जहाँ, स्रोतको हिसाबले, यो धेरै पढ्न र लेखिएको थिएन, तर कार्यान्वयन समय असंगत रूपमा लामो छ जस्तो देखिन्छ।

यहाँ हामीले भन्नु पर्छ: "ओह, सायद त्यो क्षणमा सर्भरमा डिस्क धेरै ओभरलोड भएको थियो, त्यसैले यो पढ्न धेरै समय लाग्यो!"तर कुनै न कुनै रूपमा यो धेरै सही छैन ...

तर यो बिल्कुल भरपर्दो निर्धारण गर्न सकिन्छ। तथ्य यो हो कि PG सर्भर कन्फिगरेसन विकल्पहरू बीच त्यहाँ छ track_io_timing:

I/O सञ्चालनको समय सक्षम गर्दछ। यो विकल्पलाई पूर्वनिर्धारित रूपमा असक्षम गरिएको छ किनभने यसले हालको समयको लागि अपरेटिङ सिस्टमलाई निरन्तर क्वेरी गर्न आवश्यक छ, जसले केही प्लेटफर्महरूमा कार्यसम्पादनलाई उल्लेखनीय रूपमा कम गर्न सक्छ। तपाइँको प्लेटफर्ममा समयको लागत अनुमान गर्न, तपाइँ pg_test_timing उपयोगिता प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। I/O तथ्याङ्कहरू pg_stat_database दृश्य मार्फत प्राप्त गर्न सकिन्छ, EXPLAIN आउटपुटमा (जब बफर्स प्यारामिटर प्रयोग गरिन्छ) र pg_stat_statements दृश्य मार्फत।

यो विकल्प स्थानीय सत्र भित्र पनि सक्षम गर्न सकिन्छ:

SET track_io_timing = TRUE;

ठिक छ, अब सबैभन्दा राम्रो पक्ष यो हो कि हामीले कार्यान्वयन रूखको सबै रूपान्तरणहरूलाई ध्यानमा राख्दै यो डाटा बुझ्न र प्रदर्शन गर्न सिकेका छौं:

यहाँ तपाईले देख्न सक्नुहुन्छ कि कुल कार्यान्वयन समयको 0.790ms मध्ये, 0.718ms ले एउटा डेटा पृष्ठ पढ्न लगायो, 0.044ms ले यसलाई लेख्न लगायो, र अन्य सबै उपयोगी गतिविधिहरूमा मात्र 0.028ms खर्च गरियो!

PostgreSQL 13 को साथ भविष्य

तपाईं नवाचार को पूर्ण सिंहावलोकन पाउन सक्नुहुन्छ विस्तृत लेखमा, र हामी विशेष गरी योजनाहरूमा परिवर्तनहरूको बारेमा कुरा गर्दैछौं।

योजना बफरहरू

अनुसूचकमा आवंटित स्रोतहरूको लागि लेखा अर्को प्याचमा प्रतिबिम्बित हुन्छ जुन pg_stat_statements सँग सम्बन्धित छैन। BUFFERS विकल्पसँग व्याख्या गर्नुहोस् योजना चरणको समयमा प्रयोग गरिएका बफरहरूको संख्या रिपोर्ट गर्नेछ:
 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

बढ्दो क्रमबद्ध

धेरै कुञ्जीहरूमा क्रमबद्ध गर्न आवश्यक भएको अवस्थामा (k1, k2, k3...), योजनाकारले अब धेरै पहिलो कुञ्जीहरूमा (उदाहरणका लागि, k1 र k2) डाटा पहिले नै क्रमबद्ध गरिएको ज्ञानको फाइदा लिन सक्छ। यस अवस्थामा, तपाइँ सबै डाटा पुन: क्रमबद्ध गर्न सक्नुहुन्न, तर k1 र k2 को समान मानहरूसँग क्रमिक समूहहरूमा विभाजन गर्नुहोस्, र कुञ्जी k3 द्वारा "पुन: क्रमबद्ध" गर्नुहोस्।

यसरी, सम्पूर्ण क्रमबद्ध साना आकार को धेरै क्रमिक प्रकार मा विभाजित छ। यसले आवश्यक मेमोरीको मात्रा घटाउँछ र सम्पूर्ण क्रमबद्ध पूरा हुनु अघि पहिलो डेटालाई आउटपुट गर्न अनुमति दिन्छ।
 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

UI/UX सुधारहरू

स्क्रिनसटहरू, तिनीहरू जताततै छन्!

अब प्रत्येक ट्याबमा छिट्टै मौका छ क्लिपबोर्डमा ट्याबको स्क्रिनसट लिनुहोस् ट्याबको सम्पूर्ण चौडाइ र गहिराई - दायाँ-शीर्षमा "दृश्य":

वास्तवमा, यस प्रकाशनका लागि अधिकांश तस्विरहरू यसरी प्राप्त गरिएका थिए।

नोडहरूमा सिफारिसहरू

न केवल त्यहाँ तिनीहरूमध्ये धेरै बनेका छन्, तर तपाईं प्रत्येकको बारेमा पनि कुरा गर्न सक्नुहुन्छ विस्तृतमा लेख पढ्नुहोस्लिङ्क पछ्याएर:

अभिलेखबाट मेटाउँदै

केही व्यक्तिहरूले वास्तवमै विकल्प थप्न आग्रह गरे "पूर्ण रूपमा" मेट्नुहोस् अभिलेखमा प्रकाशित नभएका योजनाहरू पनि - कृपया उपयुक्त आइकनमा क्लिक गर्नुहोस्:

खैर, हामीसँग छ भनेर नबिर्सनुहोस् समर्थन समूहजहाँ तपाईं आफ्नो टिप्पणी र सुझावहरू लेख्न सक्नुहुन्छ।

स्रोत: www.habr.com

PostgreSQL क्वेरी योजनाहरू अझ सहज रूपमा बुझ्दै