优化大宽表查询性能，揭秘GaussDB(DWS) 谓词列analyze

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) 谓词列analyze揭秘》，作者：SmithCoder。

1. 前言

适用版本：【9.1.0.100（及以上）】

​当前GaussDB(DWS)中存在手动analyze，查询触发的动态analyze，以及后台线程的轮询analyze三种触发形式，其中动态analyze又分为light模式和normal模式，light模式是基于内存存储统计信息，normal模式是存储在系统表里，前者较为轻量，对目标表仅加一级锁。这些analyze默认都是对表全列进行采样，尤其对于大宽表analyze，耗时会比较久，其实很多时候计划生成所需的统计信息列只占一部分，如果只对这部分列进行采样计算，将会大大节省analyze的时间。因此GaussDB(DWS)引入了谓词列analyze。

2.原理介绍

​analyze的时候主要耗时在采样数据，对于非定长列如varchar，其统计信息的计算也耗时，耗时肯定随着表的列数增加而变长。谓词列analyze会在查询阶段对谓词列进行识别收集，当触发动态analyze，会只选择采样谓词列，手动谓词列analyze也会只采样谓词列部分。

谓词列通指于 WHERE 条件，join条件，group by中涉及到的列，更广义的是指所有需要用于计划生成需要统计信息列的列。

识别到的谓词列包含：

• 条件谓词列

如比较（=,>,<），like, between,is,in, having，join on,MERGE on后面的列

• 排序分组列

如group by， order by, distinct, over partition/order by列，union /minus列

• 子查询引用列

等值条件列为一个子查询，子查询的对应的输出列；

cte中的一个列被外层引用为谓词列；

视图中的列被外层应用为谓词列；

agg列

• 索引列

列建立了索引，相应的列也会被收集识别

• 分布列

如果表建立了hash分别列，分布列也收集识别

3.使用介绍

下面分别介绍谓词列analyze支持两种形式：

1. 动态采样谓词列analyze

2. 手动谓词列analyze

3.1谓词列的guc控制

谓词列analyze的开启由guc参数analyze_predicate_column_threshold控制

参数说明：控制是否开启谓词列ANALYZE及限定支持的最小列数。该参数仅9.1.0.100及以上集群版本支持。

参数类型：SIGHUP

取值范围：整型，0～10000

• 0表示关闭谓词列ANALYZE，不会收集谓词列以及对谓词列进行ANALYZE。

• 大于0表示开启谓词列收集功能，且仅对列数大于等于此值的表进行谓词列ANALYZE。

默认值：10

3.2.动态采样谓词列analyze

前提：动态采样谓词列analyze只支持light模式

查询的时候会进行谓词列的识别，如果有新的谓词列或者修改计数达到，则会触发动态采样，会把新识别的和已有的谓词列进行采样计算 统计信息。

下面是按照analyze_predicate_column_threshold=1举例，计划中RunTime Analyze Information部分会打印出analyze的表和列信息。

create table t1(a int, b int, c int);
create table t2(a int, b int, c int);
set enable_fast_query_shipping=off;
set autoanalyze_mode=light;
-- 首次会收集所有列的统计信息
test=# explain select * from t1;
                                                            QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  id |          operation           | E-rows | E-memory | E-width | E-costs
 ----+------------------------------+--------+----------+---------+---------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER) |     20 |          |      12 | 16.10
   2 |    ->  Seq Scan on t1        |     20 | 1MB      |      12 | 10.10   

                                                   RunTime Analyze Information
 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       light runtime analyze on "public.t1" times:9.245ms, stats:sync, change:0(0 in xact), alive:0.000000, threshold:50.000000

   ====== Query Summary =====
 -------------------------------
 System available mem: 4710400KB
 Query Max mem: 4710400KB
 Query estimated mem: 1024KB

 insert into t1 select generate_series(1, 100), 1;

 -- 修改计数达到，收集到了a,b两个谓词列，触发动态采样
 test=# explain select * from t1 where a=b;
                                                                QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  id |          operation           | E-rows | E-memory | E-width | E-costs
 ----+------------------------------+--------+----------+---------+---------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER) |      1 |          |      12 | 7.62
   2 |    ->  Seq Scan on t1        |      1 | 1MB      |      12 | 1.62    

                                                        RunTime Analyze Information
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     light runtime analyze on "public.t1(a,b)" times:9.774ms, stats:sync, change:100(0 in xact), alive:100.000000, threshold:50

 Predicate Information (identified by plan id)
 ---------------------------------------------
   2 --Seq Scan on t1
         Filter: (a = b)

   ====== Query Summary =====
 -------------------------------
 System available mem: 4710400KB
 Query Max mem: 4710400KB
 Query estimated mem: 1024KB
(19 rows)

-- 修改计数达到后查询，查询下面的语句，会分别收集表t1,t2对应的谓词列
test=# explain select t1.* from t1 join t2 on t1.b=t2.c where t1.a=t2.a;
                                                                 QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  id |              operation               | E-rows | E-memory | E-width | E-costs
 ----+--------------------------------------+--------+----------+---------+---------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER)         |      2 |          |      12 | 21.55
   2 |    ->  Hash Join (3,5)               |      2 | 1MB      |      12 | 15.55
   3 |       ->  Streaming(type: BROADCAST) |    400 | 2MB      |       8 | 10.93
   4 |          ->  Seq Scan on t2          |    200 | 1MB      |       8 | 2.00
   5 |       ->  Hash                       |    200 | 16MB     |      12 | 2.00
   6 |          ->  Seq Scan on t1          |    200 | 1MB      |      12 | 2.00    

                                                        RunTime Analyze Information
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     light runtime analyze on "public.t1(a,b)" times:11.031ms, stats:sync, change:100(0 in xact), alive:200.000000, threshold:60
     light runtime analyze on "public.t2(a,c)" times:8.571ms, stats:sync, change:100(0 in xact), alive:200.000000, threshold:60

    Predicate Information (identified by plan id)
 ----------------------------------------------------
   2 --Hash Join (3,5)
         Hash Cond: ((t2.c = t1.b) AND (t2.a = t1.a))

   ====== Query Summary =====
 -------------------------------
 System available mem: 4710400KB
 Query Max mem: 4710400KB
 Query estimated mem: 4388KB

-- 遇到新的谓词列且该列没有统计信息也会触发
 test=# explain select * from t1 where c=1;
                                                                 QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  id |          operation           | E-rows | E-memory | E-width | E-costs
 ----+------------------------------+--------+----------+---------+---------
   1 | ->  Streaming (type: GATHER) |      1 |          |      12 | 8.25
   2 |    ->  Seq Scan on t1        |      1 | 1MB      |      12 | 2.25    

                                                        RunTime Analyze Information
 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    light runtime analyze on "public.t1(a,b,c)" times:10.063ms, stats:sync, change:0(0 in xact), alive:200.000000, threshold:70

3.3手动谓词列

语法：analyze (predicate) tablename;

执行后，只会对当前为止收集到的谓词列进行采样，最后在查询业务稳定后使用；

3.4谓词列管理

• 查询谓词列

通过函数pg_stat_get_predicate_columns可以查询当前表有哪些谓词列

test=# select pr.attnum,pa.attname from pg_catalog.pg_stat_get_predicate_columns('t1'::regclass) pr left join pg_attribute pa on pa.attrelid='t1'::regclass and pa.attnum = pr.attnum;
 attnum | attname
--------+---------
      1 | a
      2 | b
(2 rows)

• 清空谓词列

通过函数select * from pg_catalog.pg_stat_get_predicate_columns(‘t1_3’::regclass);可以清空表的谓词列，一般用于谓词列太多或者过期的情况去清空重建

4.总结

9.1.0.100版本中autoanalyze(light模式)和谓词列默认是开启的，用户无需感知。对于频繁大量更新和查询场景，此前的动态采样可能会耗时，影响查询业务，新增谓词列后会减少analyze的耗时，特别对大宽表场景耗时优化是可观的。

5. 参考文档

一文读懂analyze使用【这次高斯不是数学家】 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/354294

一文读懂autoanalyze使用【这次高斯不是数学家】 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/354298

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