پرو هوسٽر > بلاگ > انتظاميه > PostgreSQL ۾ متوازي سوال

PostgreSQL ۾ متوازي سوال

PostgreSQL ۾ متوازي سوال
جديد سي پي يوز ۾ ڪيترائي ڪور آھن. سالن تائين، ايپليڪيشنون موڪلي رهيون آهن سوالن کي ڊيٽابيس ۾ متوازي. جيڪڏهن اهو رپورٽ جو سوال آهي ته هڪ ٽيبل ۾ ڪيترن ئي قطارن تي، اهو تيز هلندو آهي جڏهن گھڻن سي پي يو استعمال ڪندي، ۽ PostgreSQL نسخو 9.6 کان وٺي اهو ڪرڻ جي قابل ٿي چڪو آهي.

متوازي سوال جي خصوصيت کي لاڳو ڪرڻ ۾ 3 سال لڳي ويا - اسان کي سوال جي عمل جي مختلف مرحلن تي ڪوڊ ٻيهر لکڻو پيو. PostgreSQL 9.6 متعارف ڪرايو انفراسٽرڪچر ڪوڊ کي وڌيڪ بهتر ڪرڻ لاءِ. ايندڙ ورزن ۾، سوالن جا ٻيا قسم متوازي طور تي عمل ڪيا ويا آھن.

پابنديون

  • متوازي عمل کي فعال نه ڪريو جيڪڏهن سڀئي ڪور اڳ ۾ ئي مصروف آهن، ٻي صورت ۾ ٻيون درخواستون سست ٿي وينديون.
  • سڀ کان وڌيڪ اهم، اعلي WORK_MEM قدرن سان متوازي پروسيسنگ تمام گهڻو ميموري استعمال ڪري ٿو - هر هيش شامل ٿيڻ يا ترتيب ڏيڻ work_mem ياداشت کي وٺي ٿو.
  • گھٽ دير واري OLTP سوالن کي متوازي عمل سان تيز نه ٿو ڪري سگھجي. ۽ جيڪڏهن سوال هڪ قطار واپسي، متوازي پروسيسنگ صرف ان کي سست ڪندو.
  • ڊولپرز TPC-H بينچ مارڪ استعمال ڪرڻ پسند ڪن ٿا. ٿي سگهي ٿو توهان وٽ ساڳيا سوال آهن مڪمل متوازي عمل لاءِ.
  • صرف SELECT سوالن کان سواءِ اڳڪٿي لاڪنگ کي متوازي طور تي عمل ڪيو وڃي ٿو.
  • ڪڏهن ڪڏهن مناسب انڊيڪسنگ متوازي موڊ ۾ ترتيب واري ٽيبل اسڪيننگ کان بهتر آهي.
  • سوالن کي روڪڻ ۽ ڪرسر کي سپورٽ نه آهي.
  • ونڊو افعال ۽ ترتيب ڏنل مجموعي افعال متوازي نه آھن.
  • توهان I/O ڪم لوڊ ۾ ڪجھ به حاصل نه ڪيو.
  • ڪو به متوازي ترتيب ڏيڻ وارو الگورتھم نه آهي. پر سوالن جي قسمن سان گڏ ڪجهه حصن ۾ متوازي طور تي عمل ڪري سگهجي ٿو.
  • متوازي پروسيسنگ کي فعال ڪرڻ لاءِ CTE (WITH ...) کي nested SELECT سان تبديل ڪريو.
  • ٽئين پارٽي ڊيٽا لفافي اڃا تائين متوازي پروسيسنگ جي حمايت نه ڪندا آهن (پر اهي ڪري سگھن ٿا!)
  • مڪمل ٻاھر شامل ٿيڻ سپورٽ نه آھي.
  • max_rows متوازي پروسيسنگ کي بند ڪري ٿو.
  • جيڪڏهن هڪ سوال ۾ هڪ فنڪشن آهي جنهن کي نشان لڳل نه آهي PARALLEL SAFE، اهو هڪ واحد موضوع هوندو.
  • SERIALIZABLE ٽرانزيڪشن آئسوليشن ليول متوازي پروسيسنگ کي غير فعال ڪري ٿو.

ٽيسٽ ماحول

PostgreSQL ڊولپرز TPC-H بينچ مارڪ سوالن جي جوابي وقت کي گھٽائڻ جي ڪوشش ڪئي. ڊائون لوڊ ڪريو معيار ۽ ان کي ترتيب ڏيو PostgreSQL. هي TPC-H بينچ مارڪ جو غير رسمي استعمال آهي - نه ڊيٽابيس يا هارڊويئر جي مقابلي لاءِ.

  1. ڊائون لوڊ ڪريو TPC-H_Tools_v2.17.3.zip (يا نئون ورزن) TPC آف سائيٽ کان.
  2. makefile.suite جو نالو تبديل ڪريو Makefile ۽ تبديل ڪريو جيئن هتي بيان ڪيو ويو آهي: https://github.com/tvondra/pg_tpch . ميڪ ڪمانڊ سان ڪوڊ گڏ ڪريو.
  3. ڊيٽا ٺاھيو: ./dbgen -s 10 23 GB ڊيٽابيس ٺاهي ٿو. متوازي ۽ غير متوازي سوالن جي ڪارڪردگي ۾ فرق ڏسڻ لاء اهو ڪافي آهي.
  4. فائلون تبديل ڪريو tbl в csv с for и sed.
  5. مخزن کي ڪلون ڪريو pg_tpch ۽ فائلن کي نقل ڪريو csv в pg_tpch/dss/data.
  6. ھڪڙي حڪم سان سوال ٺاھيو qgen.
  7. حڪم سان ڊيٽابيس ۾ ڊيٽا لوڊ ڪريو ./tpch.sh.

متوازي ترتيب واري اسڪيننگ

اهو تيز ٿي سگهي ٿو متوازي پڙهڻ جي ڪري نه، پر ڇاڪاڻ ته ڊيٽا ڪيترن ئي سي پي يو ڪور ۾ پکڙيل آهي. جديد آپريٽنگ سسٽم ۾، PostgreSQL ڊيٽا فائلون چڱيءَ طرح ڪيش ٿيل آهن. اڳتي پڙهڻ سان، اهو ممڪن آهي ته اسٽوريج مان هڪ وڏو بلاڪ حاصل ڪرڻ جي ڀيٽ ۾ PG ڊيمن جي درخواستن کان. تنهن ڪري، سوال جي ڪارڪردگي ڊسڪ I/O تائين محدود ناهي. اهو استعمال ڪري ٿو CPU سائيڪلن کي:

  • ٽيبل جي صفحن مان هڪ وقت ۾ هڪ قطار پڙهو؛
  • string جي قدرن ۽ حالتن جو مقابلو ڪريو WHERE.

اچو ته هڪ سادي سوال هلون select:

tpch=# explain analyze select l_quantity as sum_qty from lineitem where l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '105' day;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on lineitem (cost=0.00..1964772.00 rows=58856235 width=5) (actual time=0.014..16951.669 rows=58839715 loops=1)
Filter: (l_shipdate <= '1998-08-18 00:00:00'::timestamp without time zone)
Rows Removed by Filter: 1146337
Planning Time: 0.203 ms
Execution Time: 19035.100 ms

ترتيب وار اسڪين تمام گهڻيون قطارون پيدا ڪري ٿو بغير مجموعن جي، تنهنڪري سوال هڪ واحد سي پي يو ڪور ذريعي ڪيو ويندو آهي.

جيڪڏھن توھان شامل ڪريو SUM()، توهان ڏسي سگهو ٿا ته ٻه ڪم فلوز سوال کي تيز ڪرڻ ۾ مدد ڪندا:

explain analyze select sum(l_quantity) as sum_qty from lineitem where l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '105' day;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate (cost=1589702.14..1589702.15 rows=1 width=32) (actual time=8553.365..8553.365 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=1589701.91..1589702.12 rows=2 width=32) (actual time=8553.241..8555.067 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=1588701.91..1588701.92 rows=1 width=32) (actual time=8547.546..8547.546 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on lineitem (cost=0.00..1527393.33 rows=24523431 width=5) (actual time=0.038..5998.417 rows=19613238 loops=3)
Filter: (l_shipdate <= '1998-08-18 00:00:00'::timestamp without time zone)
Rows Removed by Filter: 382112
Planning Time: 0.241 ms
Execution Time: 8555.131 ms

متوازي جمع

متوازي سيڪ اسڪين نوڊ جزوي مجموعي لاءِ قطار پيدا ڪري ٿو. "جزوي مجموعي" نوڊ انهن لائينن کي استعمال ڪندي ٽريم ڪري ٿو SUM(). آخر ۾، هر ڪم ڪندڙ عمل مان SUM ڪائونٽر گڏ ڪيو ويندو آهي "گڏيل" نوڊ ذريعي.

حتمي نتيجو "فائنلائز ايگريگيٽ" نوڊ جي حساب سان ڪيو ويو آهي. جيڪڏھن توھان وٽ پنھنجون مجموعو ڪم آھن، انھن کي نشان ھڻڻ نه وساريو "متوازي محفوظ".

ڪم ڪندڙ عملن جو تعداد

سرور کي ٻيهر شروع ڪرڻ کان سواءِ ڪم ڪندڙ عملن جو تعداد وڌائي سگھجي ٿو:

explain analyze select sum(l_quantity) as sum_qty from lineitem where l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '105' day;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate (cost=1589702.14..1589702.15 rows=1 width=32) (actual time=8553.365..8553.365 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=1589701.91..1589702.12 rows=2 width=32) (actual time=8553.241..8555.067 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=1588701.91..1588701.92 rows=1 width=32) (actual time=8547.546..8547.546 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on lineitem (cost=0.00..1527393.33 rows=24523431 width=5) (actual time=0.038..5998.417 rows=19613238 loops=3)
Filter: (l_shipdate <= '1998-08-18 00:00:00'::timestamp without time zone)
Rows Removed by Filter: 382112
Planning Time: 0.241 ms
Execution Time: 8555.131 ms

هتي ڇا ٿي رهيو آهي؟ اتي 2 ڀيرا وڌيڪ ڪم جا عمل هئا، ۽ درخواست صرف 1,6599 ڀيرا تيز ٿي وئي. حساب دلچسپ آهن. اسان وٽ 2 ورڪر پروسيس ۽ 1 ليڊر هو. تبديلي کان پوء اهو 4 + 1 ٿي ويو.

متوازي پروسيسنگ کان اسان جي وڌ ۾ وڌ رفتار: 5/3 = 1,66 (6) ڀيرا.

ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟

پروسيس

درخواست تي عمل هميشه معروف عمل سان شروع ٿئي ٿو. اڳواڻ سڀ ڪجهه غير متوازي ۽ ڪجهه متوازي پروسيسنگ ڪندو آهي. ٻيا عمل جيڪي ساڳيون درخواستون انجام ڏين ٿا انهن کي ڪم ڪندڙ عمل سڏيو ويندو آهي. متوازي پروسيسنگ انفراسٽرڪچر استعمال ڪري ٿي متحرڪ پس منظر ڪم ڪندڙ عمل (نسخ 9.4 کان). جيئن ته PostgreSQL جا ٻيا حصا ٿريڊن جي بجاءِ پروسيس استعمال ڪندا آهن، 3 ورڪر پروسيسنگ سان هڪ سوال روايتي پروسيسنگ کان 4 ڀيرا تيز ٿي سگهي ٿو.

انجمن

ڪم ڪندڙ عمل ليڊر سان پيغام جي قطار ذريعي رابطو ڪن ٿا (شيئر ڪيل ياداشت جي بنياد تي). هر عمل ۾ 2 قطارون آهن: غلطين لاءِ ۽ ٽوپل لاءِ.

ڪيترا ڪم فلو گهربل آهن؟

گھٽ ۾ گھٽ حد پيٽرولر طرفان بيان ڪئي وئي آھي max_parallel_workers_per_gather. درخواست هلائيندڙ پوءِ ڪم ڪندڙ عملن کي پول کان محدود ڪري ٿو max_parallel_workers size. آخري حد آهي max_worker_processes، اهو آهي، پس منظر جي عملن جو ڪل تعداد.

جيڪڏهن اهو ممڪن نه هو ته هڪ ڪم ڪندڙ عمل کي مختص ڪرڻ، پروسيسنگ هڪ واحد عمل هوندو.

سوال پلانر ڪم جي فلوز کي گھٽائي سگھي ٿو ٽيبل يا انڊيڪس جي سائيز جي لحاظ سان. ھن لاءِ معيار آھن min_parallel_table_scan_size и min_parallel_index_scan_size.

set min_parallel_table_scan_size='8MB'
8MB table => 1 worker
24MB table => 2 workers
72MB table => 3 workers
x => log(x / min_parallel_table_scan_size) / log(3) + 1 worker

هر وقت ٽيبل کان 3 ڀيرا وڏو آهي min_parallel_(index|table)_scan_size، Postgres هڪ ڪم ڪندڙ عمل شامل ڪري ٿو. ڪم جي وهڪري جو تعداد قيمت تي ٻڌل ناهي. سرڪلر انحصار پيچيده عملن کي ڏکيو بڻائي ٿو. ان جي بدران، پلانر استعمال ڪري ٿو سادو ضابطو.

عملي طور تي، اهي ضابطا هميشه پيداوار لاء مناسب نه هوندا آهن، تنهنڪري توهان هڪ مخصوص ٽيبل لاء ڪم ڪندڙ عملن جو تعداد تبديل ڪري سگهو ٿا: ALTER TABLE ... SET (parallel_workers = N).

ڇو متوازي پروسيسنگ استعمال نه ڪيو ويو آهي؟

پابندين جي ڊگھي لسٽ کان علاوه، قيمت چيڪ پڻ آهن:

parallel_setup_cost - مختصر درخواستن جي متوازي پروسيسنگ کان بچڻ لاء. هي پيٽرولر ياداشت تيار ڪرڻ، عمل شروع ڪرڻ، ۽ شروعاتي ڊيٽا مٽائڻ جو وقت اندازو لڳائي ٿو.

parallel_tuple_cost: ليڊر ۽ ڪارڪنن جي وچ ۾ رابطي ۾ دير ٿي سگهي ٿي ڪم جي عملن جي تعداد جي تناسب ۾. هي پيٽرولر ڊيٽا جي بدلي جي قيمت جي حساب سان.

Nested Loop Joins

PostgreSQL 9.6+ может выполнять вложенные циклы параллельно — это простая операция.

explain (costs off) select c_custkey, count(o_orderkey)
                from    customer left outer join orders on
                                c_custkey = o_custkey and o_comment not like '%special%deposits%'
                group by c_custkey;
                                      QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize GroupAggregate
   Group Key: customer.c_custkey
   ->  Gather Merge
         Workers Planned: 4
         ->  Partial GroupAggregate
               Group Key: customer.c_custkey
               ->  Nested Loop Left Join
                     ->  Parallel Index Only Scan using customer_pkey on customer
                     ->  Index Scan using idx_orders_custkey on orders
                           Index Cond: (customer.c_custkey = o_custkey)
                           Filter: ((o_comment)::text !~~ '%special%deposits%'::text)

جمع آخري اسٽيج تي ٿئي ٿو، تنهنڪري Nested Loop Left Join هڪ متوازي آپريشن آهي. Parallel Index Only Scan صرف نسخو 10 ۾ متعارف ڪرايو ويو. اھو ڪم ڪري ٿو متوازي سيريل اسڪيننگ وانگر. حالت c_custkey = o_custkey هڪ آرڊر في ڪلائنٽ اسٽرنگ پڙهي ٿو. تنهنڪري اهو متوازي ناهي.

هاش شامل ٿيو

هر ڪم ڪندڙ عمل PostgreSQL 11 تائين پنهنجي هيش ٽيبل ٺاهي ٿو. ۽ جيڪڏهن انهن عملن مان چار کان وڌيڪ آهن، ڪارڪردگي بهتر نه ٿيندي. نئين ورزن ۾، هيش ٽيبل شيئر ڪئي وئي آهي. هر ڪم ڪندڙ عمل کي استعمال ڪري سگھي ٿو WORK_MEM هڪ هيش ٽيبل ٺاهڻ لاءِ.

select
        l_shipmode,
        sum(case
                when o_orderpriority = '1-URGENT'
                        or o_orderpriority = '2-HIGH'
                        then 1
                else 0
        end) as high_line_count,
        sum(case
                when o_orderpriority <> '1-URGENT'
                        and o_orderpriority <> '2-HIGH'
                        then 1
                else 0
        end) as low_line_count
from
        orders,
        lineitem
where
        o_orderkey = l_orderkey
        and l_shipmode in ('MAIL', 'AIR')
        and l_commitdate < l_receiptdate
        and l_shipdate < l_commitdate
        and l_receiptdate >= date '1996-01-01'
        and l_receiptdate < date '1996-01-01' + interval '1' year
group by
        l_shipmode
order by
        l_shipmode
LIMIT 1;
                                                                                                                                    QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=1964755.66..1964961.44 rows=1 width=27) (actual time=7579.592..7922.997 rows=1 loops=1)
   ->  Finalize GroupAggregate  (cost=1964755.66..1966196.11 rows=7 width=27) (actual time=7579.590..7579.591 rows=1 loops=1)
         Group Key: lineitem.l_shipmode
         ->  Gather Merge  (cost=1964755.66..1966195.83 rows=28 width=27) (actual time=7559.593..7922.319 rows=6 loops=1)
               Workers Planned: 4
               Workers Launched: 4
               ->  Partial GroupAggregate  (cost=1963755.61..1965192.44 rows=7 width=27) (actual time=7548.103..7564.592 rows=2 loops=5)
                     Group Key: lineitem.l_shipmode
                     ->  Sort  (cost=1963755.61..1963935.20 rows=71838 width=27) (actual time=7530.280..7539.688 rows=62519 loops=5)
                           Sort Key: lineitem.l_shipmode
                           Sort Method: external merge  Disk: 2304kB
                           Worker 0:  Sort Method: external merge  Disk: 2064kB
                           Worker 1:  Sort Method: external merge  Disk: 2384kB
                           Worker 2:  Sort Method: external merge  Disk: 2264kB
                           Worker 3:  Sort Method: external merge  Disk: 2336kB
                           ->  Parallel Hash Join  (cost=382571.01..1957960.99 rows=71838 width=27) (actual time=7036.917..7499.692 rows=62519 loops=5)
                                 Hash Cond: (lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey)
                                 ->  Parallel Seq Scan on lineitem  (cost=0.00..1552386.40 rows=71838 width=19) (actual time=0.583..4901.063 rows=62519 loops=5)
                                       Filter: ((l_shipmode = ANY ('{MAIL,AIR}'::bpchar[])) AND (l_commitdate < l_receiptdate) AND (l_shipdate < l_commitdate) AND (l_receiptdate >= '1996-01-01'::date) AND (l_receiptdate < '1997-01-01 00:00:00'::timestamp without time zone))
                                       Rows Removed by Filter: 11934691
                                 ->  Parallel Hash  (cost=313722.45..313722.45 rows=3750045 width=20) (actual time=2011.518..2011.518 rows=3000000 loops=5)
                                       Buckets: 65536  Batches: 256  Memory Usage: 3840kB
                                       ->  Parallel Seq Scan on orders  (cost=0.00..313722.45 rows=3750045 width=20) (actual time=0.029..995.948 rows=3000000 loops=5)
 Planning Time: 0.977 ms
 Execution Time: 7923.770 ms

TPC-H کان سوال 12 واضح طور تي هڪ متوازي هيش ڪنيڪشن ڏيکاري ٿو. هر ڪم ڪندڙ عمل هڪ عام هش ٽيبل ٺاهڻ ۾ حصو ڏئي ٿو.

شامل ٿيڻ

هڪ ضم ٿيڻ فطرت ۾ غير متوازي آهي. پريشان نه ڪريو جيڪڏهن هي سوال جو آخري مرحلو آهي - اهو اڃا به متوازي ۾ هلائي سگهي ٿو.

-- Query 2 from TPC-H
explain (costs off) select s_acctbal, s_name, n_name, p_partkey, p_mfgr, s_address, s_phone, s_comment
from    part, supplier, partsupp, nation, region
where
        p_partkey = ps_partkey
        and s_suppkey = ps_suppkey
        and p_size = 36
        and p_type like '%BRASS'
        and s_nationkey = n_nationkey
        and n_regionkey = r_regionkey
        and r_name = 'AMERICA'
        and ps_supplycost = (
                select
                        min(ps_supplycost)
                from    partsupp, supplier, nation, region
                where
                        p_partkey = ps_partkey
                        and s_suppkey = ps_suppkey
                        and s_nationkey = n_nationkey
                        and n_regionkey = r_regionkey
                        and r_name = 'AMERICA'
        )
order by s_acctbal desc, n_name, s_name, p_partkey
LIMIT 100;
                                                QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit
   ->  Sort
         Sort Key: supplier.s_acctbal DESC, nation.n_name, supplier.s_name, part.p_partkey
         ->  Merge Join
               Merge Cond: (part.p_partkey = partsupp.ps_partkey)
               Join Filter: (partsupp.ps_supplycost = (SubPlan 1))
               ->  Gather Merge
                     Workers Planned: 4
                     ->  Parallel Index Scan using <strong>part_pkey</strong> on part
                           Filter: (((p_type)::text ~~ '%BRASS'::text) AND (p_size = 36))
               ->  Materialize
                     ->  Sort
                           Sort Key: partsupp.ps_partkey
                           ->  Nested Loop
                                 ->  Nested Loop
                                       Join Filter: (nation.n_regionkey = region.r_regionkey)
                                       ->  Seq Scan on region
                                             Filter: (r_name = 'AMERICA'::bpchar)
                                       ->  Hash Join
                                             Hash Cond: (supplier.s_nationkey = nation.n_nationkey)
                                             ->  Seq Scan on supplier
                                             ->  Hash
                                                   ->  Seq Scan on nation
                                 ->  Index Scan using idx_partsupp_suppkey on partsupp
                                       Index Cond: (ps_suppkey = supplier.s_suppkey)
               SubPlan 1
                 ->  Aggregate
                       ->  Nested Loop
                             Join Filter: (nation_1.n_regionkey = region_1.r_regionkey)
                             ->  Seq Scan on region region_1
                                   Filter: (r_name = 'AMERICA'::bpchar)
                             ->  Nested Loop
                                   ->  Nested Loop
                                         ->  Index Scan using idx_partsupp_partkey on partsupp partsupp_1
                                               Index Cond: (part.p_partkey = ps_partkey)
                                         ->  Index Scan using supplier_pkey on supplier supplier_1
                                               Index Cond: (s_suppkey = partsupp_1.ps_suppkey)
                                   ->  Index Scan using nation_pkey on nation nation_1
                                         Index Cond: (n_nationkey = supplier_1.s_nationkey)

"Merge Join" node مٿان واقع آهي "Gather Merge". تنهنڪري ضم ڪرڻ متوازي پروسيسنگ استعمال نٿو ڪري. پر "متوازي انڊيڪس اسڪين" نوڊ اڃا تائين ڀاڱي سان مدد ڪري ٿو part_pkey.

حصن جي ذريعي ڪنيڪشن

PostgreSQL 11 ۾ حصن سان تعلق ڊفالٽ طور بند ٿيل: ان ۾ تمام قيمتي شيڊيولنگ ​​آھي. ساڳي طرح جي ورهاڱي سان جدولن کي ورهاڱي ذريعي ورهاڱي ۾ شامل ڪري سگهجي ٿو. هن طريقي سان پوسٽ گريس ننڍا هيش ٽيبل استعمال ڪندا. حصن جو هر ڪنيڪشن متوازي ٿي سگهي ٿو.

tpch=# set enable_partitionwise_join=t;
tpch=# explain (costs off) select * from prt1 t1, prt2 t2
where t1.a = t2.b and t1.b = 0 and t2.b between 0 and 10000;
                    QUERY PLAN
---------------------------------------------------
 Append
   ->  Hash Join
         Hash Cond: (t2.b = t1.a)
         ->  Seq Scan on prt2_p1 t2
               Filter: ((b >= 0) AND (b <= 10000))
         ->  Hash
               ->  Seq Scan on prt1_p1 t1
                     Filter: (b = 0)
   ->  Hash Join
         Hash Cond: (t2_1.b = t1_1.a)
         ->  Seq Scan on prt2_p2 t2_1
               Filter: ((b >= 0) AND (b <= 10000))
         ->  Hash
               ->  Seq Scan on prt1_p2 t1_1
                     Filter: (b = 0)
tpch=# set parallel_setup_cost = 1;
tpch=# set parallel_tuple_cost = 0.01;
tpch=# explain (costs off) select * from prt1 t1, prt2 t2
where t1.a = t2.b and t1.b = 0 and t2.b between 0 and 10000;
                        QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------
 Gather
   Workers Planned: 4
   ->  Parallel Append
         ->  Parallel Hash Join
               Hash Cond: (t2_1.b = t1_1.a)
               ->  Parallel Seq Scan on prt2_p2 t2_1
                     Filter: ((b >= 0) AND (b <= 10000))
               ->  Parallel Hash
                     ->  Parallel Seq Scan on prt1_p2 t1_1
                           Filter: (b = 0)
         ->  Parallel Hash Join
               Hash Cond: (t2.b = t1.a)
               ->  Parallel Seq Scan on prt2_p1 t2
                     Filter: ((b >= 0) AND (b <= 10000))
               ->  Parallel Hash
                     ->  Parallel Seq Scan on prt1_p1 t1
                           Filter: (b = 0)

بنيادي شيء اها آهي ته حصن ۾ ڪنيڪشن صرف متوازي آهي جيڪڏهن اهي حصا ڪافي وڏا آهن.

متوازي ضميمو

متوازي ضميمو مختلف ڪم فلوز ۾ مختلف بلاڪ جي بدران استعمال ڪري سگھجي ٿو. اهو عام طور تي يونين جي سڀني سوالن سان ٿئي ٿو. نقصان گهٽ متوازي آهي، ڇاڪاڻ ته هر ڪم ڪندڙ عمل صرف 1 درخواست تي عمل ڪري ٿو.

هتي 2 ڪم ڪندڙ عمل ھتي ھلندا آھن، جيتوڻيڪ 4 فعال آھن.

tpch=# explain (costs off) select sum(l_quantity) as sum_qty from lineitem where l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '105' day union all select sum(l_quantity) as sum_qty from lineitem where l_shipdate <= date '2000-12-01' - interval '105' day;
                                           QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------
 Gather
   Workers Planned: 2
   ->  Parallel Append
         ->  Aggregate
               ->  Seq Scan on lineitem
                     Filter: (l_shipdate <= '2000-08-18 00:00:00'::timestamp without time zone)
         ->  Aggregate
               ->  Seq Scan on lineitem lineitem_1
                     Filter: (l_shipdate <= '1998-08-18 00:00:00'::timestamp without time zone)

سڀ کان اهم variables

  • WORK_MEM ميموري في پروسيس کي محدود ڪري ٿو، نه صرف سوالن: work_mem عمل ڪنيڪشن = تمام گهڻي ياداشت.
  • max_parallel_workers_per_gather - ڪيترا ڪم ڪندڙ پروسيسنگ پروگرام کي پروسيسنگ منصوبي مان متوازي پروسيسنگ لاء استعمال ڪندو.
  • max_worker_processes - سرور تي سي پي يو ڪور جي تعداد ۾ ڪم ڪندڙ عملن جي ڪل تعداد کي ترتيب ڏئي ٿو.
  • max_parallel_workers - ساڳيو، پر متوازي ڪم جي عملن لاءِ.

نتيجو

نسخي 9.6 جي طور تي، متوازي پروسيسنگ پيچيده سوالن جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي سگھي ٿو جيڪي ڪيترن ئي قطارن يا انڊيڪس کي اسڪين ڪن ٿا. PostgreSQL 10 ۾، متوازي پروسيسنگ ڊفالٽ طور تي فعال ڪئي وئي آهي. وڏي OLTP ڪم لوڊ سان سرورز تي ان کي غير فعال ڪرڻ ياد رکو. ترتيب واري اسڪين يا انڊيڪس اسڪين تمام گهڻا وسيلا استعمال ڪن ٿا. جيڪڏهن توهان پوري ڊيٽا سيٽ تي رپورٽ نه هلائي رهيا آهيو، توهان صرف گم ٿيل انڊيڪس شامل ڪرڻ يا مناسب ورهاڱي کي استعمال ڪندي سوال جي ڪارڪردگي بهتر ڪري سگهو ٿا.

حوالن

جو ذريعو: www.habr.com

تبصرو شامل ڪريو