Fua mo fesili ma'i SQL

I nai masina talu ai мы анонсировали explain.tensor.ru — публичный сервис для разбора и визуализации планов запросов к PostgreSQL.

За прошедшее время вы уже воспользовались им более 6000 раз, но одна из удобных функций могла остаться незамеченной — это структурные подсказки, которые выглядят примерно так:

Fua mo fesili ma'i SQL

Прислушивайтесь к ним, и ваши запросы «станут гладкими и шелковистыми». 🙂

А если серьезно, то многие ситуации, которые делают запрос медленным и «прожорливым» по ресурсам, типичны и могут быть распознаны по структуре и данным плана.

В этом случае каждому отдельному разработчику не придется искать вариант оптимизации самостоятельно, опираясь исключительно на свой опыт — мы можем ему подсказать, что тут происходит, в чем может быть причина, и как можно подойти к решению. Что мы и сделали.

Fua mo fesili ma'i SQL

Давайте чуть подробнее рассмотрим эти кейсы — как они определяются и к каким рекомендациям приводят.

Для лучшего погружения в тему сначала можно послушать соответствующий блок из моего доклада на PGConf.Russia 2020, а уже потом перейти к детальному разбору каждого примера:

#1: индексная «недосортировка»

A tulai mai

Показать последний счет по клиенту «ООО Колокольчик».

Auala e iloa ai

-> Limit
   -> Sort
      -> Index [Only] Scan [Backward] | Bitmap Heap Scan

fautuaga

Используемый индекс расширить полями сортировки.

Faataitaiga:

CREATE TABLE tbl AS
SELECT
  generate_series(1, 100000) pk  -- 100K "фактов"
, (random() * 1000)::integer fk_cli; -- 1K разных внешних ключей

CREATE INDEX ON tbl(fk_cli); -- индекс для foreign key

SELECT
  *
FROM
  tbl
WHERE
  fk_cli = 1 -- отбор по конкретной связи
ORDER BY
  pk DESC -- хотим всего одну "последнюю" запись
LIMIT 1;

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Сразу можно заметить, что по индексу вычиталось больше 100 записей, которые потом все сортировались, а потом была оставлена единственная.

Исправляем:

DROP INDEX tbl_fk_cli_idx;
CREATE INDEX ON tbl(fk_cli, pk DESC); -- добавили ключ сортировки

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Даже на такой примитивной выборке — в 8.5 раз быстрее и в 33 раза меньше чтений. Эффект будет тем нагляднее, чем больше у вас «фактов» по каждому значению fk.

Замечу, что такой индекс будет работать как «префиксный» не хуже прежнего и по другим запросам с fk, где сортировки по pk не было и нет (подробнее про это можно прочитать в моей статье про поиск неэффективных индексов). В том числе, он обеспечит и нормальную поддержку явного foreign key по этому полю.

#2: пересечение индексов (BitmapAnd)

A tulai mai

Показать все договоры по клиенту «ООО Колокольчик», заключенные от имени «НАО Лютик».

Auala e iloa ai

-> BitmapAnd
   -> Bitmap Index Scan
   -> Bitmap Index Scan

fautuaga

faia составной индекс по полям из обоих исходных или расширить один из существующих полями из второго.

Faataitaiga:

CREATE TABLE tbl AS
SELECT
  generate_series(1, 100000) pk      -- 100K "фактов"
, (random() *  100)::integer fk_org  -- 100 разных внешних ключей
, (random() * 1000)::integer fk_cli; -- 1K разных внешних ключей

CREATE INDEX ON tbl(fk_org); -- индекс для foreign key
CREATE INDEX ON tbl(fk_cli); -- индекс для foreign key

SELECT
  *
FROM
  tbl
WHERE
  (fk_org, fk_cli) = (1, 999); -- отбор по конкретной паре

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Исправляем:

DROP INDEX tbl_fk_org_idx;
CREATE INDEX ON tbl(fk_org, fk_cli);

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Тут выигрыш меньше, поскольку Bitmap Heap Scan достаточно эффективен сам по себе. Но все-таки в 7 раз быстрее и в 2.5 раза меньше чтений.

#3: объединение индексов (BitmapOr)

A tulai mai

Показать первые 20 самых старых «своих» или неназначенных заявок для обработки, причем свои в приоритете.

Auala e iloa ai

-> BitmapOr
   -> Bitmap Index Scan
   -> Bitmap Index Scan

fautuaga

Faʻaaoga UNION [ALL] для объединения подзапросов по каждому из OR-блоков условий.

Faataitaiga:

CREATE TABLE tbl AS
SELECT
  generate_series(1, 100000) pk  -- 100K "фактов"
, CASE
    WHEN random() < 1::real/16 THEN NULL -- с вероятностью 1:16 запись "ничья"
    ELSE (random() * 100)::integer -- 100 разных внешних ключей
  END fk_own;

CREATE INDEX ON tbl(fk_own, pk); -- индекс с "вроде как подходящей" сортировкой

SELECT
  *
FROM
  tbl
WHERE
  fk_own = 1 OR -- свои
  fk_own IS NULL -- ... или "ничьи"
ORDER BY
  pk
, (fk_own = 1) DESC -- сначала "свои"
LIMIT 20;

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Исправляем:

(
  SELECT
    *
  FROM
    tbl
  WHERE
    fk_own = 1 -- сначала "свои" 20
  ORDER BY
    pk
  LIMIT 20
)
UNION ALL
(
  SELECT
    *
  FROM
    tbl
  WHERE
    fk_own IS NULL -- потом "ничьи" 20
  ORDER BY
    pk
  LIMIT 20
)
LIMIT 20; -- но всего - 20, больше и не надо

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Мы воспользовались тем, что все 20 нужных записей были сразу получены уже в первом блоке, поэтому второй, с более «дорогим» Bitmap Heap Scan, даже не выполнялся — в итоге в 22 раза быстрее, в 44 раза меньше чтений!

Более детальный рассказ о данном способе оптимизации на конкретных примерах можно прочитать в статьях PostgreSQL Antipatterns: So'oga leaga ma ORs и PostgreSQL Antipatterns: O se Tala o le Faʻaleleia atili o Suʻesuʻega ile Igoa, poʻo le "Faʻatonuina i tua ma luma".

Обобщенный вариант упорядоченного отбора по нескольким ключам (а не только по паре const/NULL) рассмотрен в статье SQL HowTo: tusi saʻo se taimi-faʻailoga i le fesili, poʻo le "Tolu-ala Tulaga".

#4: читаем много лишнего

A tulai mai

Как правило, возникает при желании «прикрутить еще один фильтр» к уже существующему запросу.

«А у вас нет такого же, но с перламутровыми пуговицами? » х/ф «Бриллиантовая рука»

Например, модифицируя задачу выше, показать первые 20 самых старых «критичных» заявок для обработки, независимо от их назначенности.

Auala e iloa ai

-> Seq Scan | Bitmap Heap Scan | Index [Only] Scan [Backward]
   && 5 × rows < RRbF -- отфильтровано >80% прочитанного
   && loops × RRbF > 100 -- и при этом больше 100 записей суммарно

fautuaga

Создать [более] специализированный индекс с WHERE-условием или включить в индекс дополнительные поля.

Если условие фильтрации является «статичным» для ваших задач — то есть не предполагает расширения перечня значений в будущем — лучше использовать WHERE-индекс. В эту категорию хорошо укладываются разные boolean/enum-статусы.

Если же условие фильтрации может принимать разные значения, то лучше расширить индекс этими полями — как в ситуации с BitmapAnd выше.

Faataitaiga:

CREATE TABLE tbl AS
SELECT
  generate_series(1, 100000) pk -- 100K "фактов"
, CASE
    WHEN random() < 1::real/16 THEN NULL
    ELSE (random() * 100)::integer -- 100 разных внешних ключей
  END fk_own
, (random() < 1::real/50) critical; -- 1:50, что заявка "критичная"

CREATE INDEX ON tbl(pk);
CREATE INDEX ON tbl(fk_own, pk);

SELECT
  *
FROM
  tbl
WHERE
  critical
ORDER BY
  pk
LIMIT 20;

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Исправляем:

CREATE INDEX ON tbl(pk)
  WHERE critical; -- добавили "статичное" условие фильтрации

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Как видим, фильтрация из плана полностью ушла, а запрос стал в 5 раз быстрее.

#5: разреженная таблица

A tulai mai

Разнообразные попытки сделать собственную очередь обработки задач, когда большое количество обновлений/удалений записей на таблице приводят к ситуации большого количества «мертвых» записей.

Auala e iloa ai

-> Seq Scan | Bitmap Heap Scan | Index [Only] Scan [Backward]
   && loops × (rows + RRbF) < (shared hit + shared read) × 8
      -- прочитано больше 1KB на каждую запись
   && shared hit + shared read > 64

fautuaga

Регулярно вручную проводить VACUUM [FULL] или добиться адекватно частой отработки masini masini с помощью тонкой настройки его параметров, в том числе для конкретной таблицы.

В большинстве случаев подобные проблемы оказываются вызваны плохой компоновкой запросов при вызовах с бизнес-логики вроде тех, которые были рассмотрены в PostgreSQL Antipatterns: tau le 'au o le "oti".

Но надо понимать, что даже VACUUM FULL может помочь не всегда. Для таких случаев стоит ознакомиться с алгоритмом из статьи DBA: когда пасует VACUUM — чистим таблицу вручную.

#6: чтение с «середины» индекса

A tulai mai

Вроде и прочитали немного, и все по индексу, и никого лишнего не фильтровали — а все равно прочитано существенно больше страниц, чем хотелось бы.

Auala e iloa ai

-> Index [Only] Scan [Backward]
   && loops × (rows + RRbF) < (shared hit + shared read) × 8
      -- прочитано больше 1KB на каждую запись
   && shared hit + shared read > 64

fautuaga

Внимательно посмотреть на структуру использовавшегося индекса и ключевые поля, заданные в запросе — скорее всего, часть индекса не задана. Скорее всего, вам придется создать похожий индекс, но без префиксных полей или научиться итерировать их значения.

Faataitaiga:

CREATE TABLE tbl AS
SELECT
  generate_series(1, 100000) pk      -- 100K "фактов"
, (random() *  100)::integer fk_org  -- 100 разных внешних ключей
, (random() * 1000)::integer fk_cli; -- 1K разных внешних ключей

CREATE INDEX ON tbl(fk_org, fk_cli); -- все почти как в #2
-- только вот отдельный индекс по fk_cli мы уже посчитали лишним и удалили

SELECT
  *
FROM
  tbl
WHERE
  fk_cli = 999 -- а fk_org не задано, хотя стоит в индексе раньше
LIMIT 20;

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Вроде бы все хорошо, даже по индексу, но как-то подозрительно — на каждую из 20 прочитанных записей пришлось вычитать по 4 страницы данных, 32KB на запись — не жирно ли? Да и имя индекса tbl_fk_org_fk_cli_idx наводит на размышления.

Исправляем:

CREATE INDEX ON tbl(fk_cli);

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Внезапно — в 10 раз быстрее, и в 4 раза меньше читать!

Другие примеры ситуаций неэффективного использования индексов можно увидеть в статье DBA: находим бесполезные индексы.

#7: CTE × CTE

A tulai mai

В запросе набрали «жирных» CTE из разных таблиц, а потом решили сделать между ними JOIN.

Кейс актуален для версий ниже v12 или запросов с WITH MATERIALIZED.

Auala e iloa ai

-> CTE Scan
   && loops > 10
   && loops × (rows + RRbF) > 10000
      -- слишком большое декартово произведение CTE

fautuaga

Внимательно проанализировать запрос — а нужны ли тут вообще CTE? Если все-таки да, то применить «ословаривание» в hstore/json по модели, описанной в PostgreSQL Antipatterns: Dictionary Hit Heavy JOIN.

#8: swap на диск (temp written)

A tulai mai

Разовая обработка (сортировка или уникализация) большого количества записей не влезает в выделенную для этого память.

Auala e iloa ai

-> *
   && temp written > 0

fautuaga

Если использованное операцией количество памяти не сильно превышает установленное значение параметра work_mem, стоит его скорректировать. Можно сразу в конфиге для всех, а можно через SET [LOCAL] для конкретного запроса/транзакции.

Faataitaiga:

SHOW work_mem;
-- "16MB"

SELECT
  random()
FROM
  generate_series(1, 1000000)
ORDER BY
  1;

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

Исправляем:

SET work_mem = '128MB'; -- перед выполнением запроса

Fua mo fesili ma'i SQL
[vaai i le explain.tensor.ru]

По понятным причинам, если используется только память, а не диск, то и запрос будет выполняться намного быстрее. При этом еще и часть нагрузки с HDD снимается.

Но надо понимать, что выделять много-много памяти всегда тоже не получится — ее банально не хватит на всех.

#9: неактуальная статистика

A tulai mai

В базу влили сразу много, но не успели прогнать ANALYZE.

Auala e iloa ai

-> Seq Scan | Bitmap Heap Scan | Index [Only] Scan [Backward]
   && ratio >> 10

fautuaga

Провести-таки ANALYZE.

Подробнее данная ситуация расписана в PostgreSQL Antipatterns: статистика всему голова.

#10: «что-то пошло не так»

A tulai mai

Случилось ожидание блокировки, наложенной конкурирующим запросом, или не хватило аппаратных ресурсов CPU/гипервизора.

Auala e iloa ai

-> *
   && (shared hit / 8K) + (shared read / 1K) < time / 1000
      -- RAM hit = 64MB/s, HDD read = 8MB/s
   && time > 100ms -- читали мало, но слишком долго

fautuaga

Используйте внешнюю систему для мониторинга сервера на предмет наличия блокировок или нештатного потребления ресурсов. Про наш вариант организации этого процесса для сотен серверов мы уже рассказывали iinei и iinei.

Fua mo fesili ma'i SQL
Fua mo fesili ma'i SQL

puna: www.habr.com

Faaopoopo i ai se faamatalaga