PostgreSQL并行计算算法及参数强制并行度设置方法
时间:2023-03-20 10:27:43|栏目:PostgreSQL|点击: 次
一、优化器并行计算的并行度计算方法
1、总worker进程数
postgres=# show ; max_worker_processes ---------------------- 128 (1 row)
2、所有会话,在同一时刻的QUERY,并行计算最大允许开启的WORKER数。
max_parallel_workers
3、单条QUERY中,每个node最多允许开启的并行计算WORKER数
postgres=# show max_parallel_workers_per_gather ; max_parallel_workers_per_gather --------------------------------- 0 (1 row)
4、单个query, node的并行度
Min(parallel_workers(表级设置,没有设置则,根据表大小计算得到), max_parallel_workers_per_gather)
5、表级并行度参数,默认不设置,从表大小计算。
postgres=# alter table pa set (parallel_workers =32); ALTER TABLE
6、真实并行度算法
min (max_worker_processes - 已运行workers , max_parallel_workers - 其他会话当前真实启用的并行度 , Min(parallel_workers(表级设置,没有设置则,根据表大小计算得到), max_parallel_workers_per_gather) )
二、优化器是否选择并行计算
优化器是否使用并行计算,取决于CBO,选择成本最低的方法,并行计算成本估算,成本因子参数如下:
postgres=# show parallel_tuple_cost ; parallel_tuple_cost --------------------- 0 (1 row) postgres=# show parallel_setup_cost ; parallel_setup_cost --------------------- 0 (1 row)
如果非并行计算的执行计划成本低于并行计算的成本,则不使用并行计算。
三、优化器是否忽略并行计算
如果表扫描或索引扫描的表或索引低于设置的阈值,这个表扫描或索引扫描则不启用并行计算。
postgres=# show min_parallel_table_scan_size ; min_parallel_table_scan_size ------------------------------ 0 (1 row) postgres=# show min_parallel_index_scan_size ; min_parallel_index_scan_size ------------------------------ 0 (1 row)
四、优化器强制选择并行计算参数
#force_parallel_mode = on
五、并行计算相关参数
1、创建索引,CREATE TABLE AS,SELECT INTO 的并行度
postgres=# show max_parallel_maintenance_workers ; max_parallel_maintenance_workers ---------------------------------- 24 (1 row)
2、并行分区表JOIN
#enable_partitionwise_join = on
3、并行分区表分区聚合
#enable_partitionwise_aggregate = on
4、并行HASH计算
#enable_parallel_hash = on
5、LEADER主动获取并行WORKER的返回结果
parallel_leader_participation = on
6、并行APPEND(分区表),UNION ALL查询
#enable_parallel_append = on
六、强行并行
强制并行度24
1、总的可开启的WORKER足够大 postgres=# show max_worker_processes ; max_worker_processes ---------------------- 128 (1 row) 2、所有会话同时执行并行计算的并行度足够大 postgres=# set max_parallel_workers=64; SET 3、单个QUERY中并行计算NODE开启的WORKER=24 postgres=# set max_parallel_workers_per_gather =24; 4、所有表和索引扫描允许并行 postgres=# set min_parallel_table_scan_size =0; postgres=# set min_parallel_index_scan_size =0; 5、并行计算优化器成本设置为0 postgres=# set parallel_tuple_cost =0; postgres=# set parallel_setup_cost =0; 6、设置表级并行度为24 postgres=# alter table pa set (parallel_workers =24); ALTER TABLE 7、效果,强制24并行。 postgres=# explain (analyze) select count(*) from pa; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Finalize Aggregate (cost=1615.89..1615.89 rows=1 width=8) (actual time=81.711..81.711 rows=1 loops=1) -> Gather (cost=1615.83..1615.83 rows=24 width=8) (actual time=81.572..90.278 rows=25 loops=1) Workers Planned: 24 Workers Launched: 24 -> Partial Aggregate (cost=1615.83..1615.83 rows=1 width=8) (actual time=58.411..58.411 rows=1 loops=25) -> Parallel Seq Scan on pa (cost=0.00..712.71 rows=416667 width=0) (actual time=0.012..35.428 rows=400000 loops=25) Planning Time: 0.449 ms Execution Time: 90.335 ms (8 rows)
七、函数并行
1、并行函数
create or replace function ftest(int) returns boolean as $$ select $1<1000; $$ language sql strict parallel safe; -- parallel safe 语法
2、并行聚合函数
combinefunc
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