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  • PostgreSQL并行计算算法及参数强制并行度设置方法
  • 2022/4/6 16:33:24
  • 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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