查看是否为分布键查询

postgres=# explain select * from tbase_1 where f1=1;

QUERY PLAN

--------------------------------------------------------------------------------

Remote Fast Query Execution (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)

Node/s: dn001, dn002

-> Gather (cost=1000.00..7827.20 rows=1 width=14)

Workers Planned: 2

-> Parallel Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..6827.10 rows=1 width=14)

Filter: (f1 = 1)

(6 rows)

postgres=# explain select * from tbase_1 where f2=1;

QUERY PLAN

--------------------------------------------------------------------------------

Remote Fast Query Execution (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)

Node/s: dn001

-> Gather (cost=1000.00..7827.20 rows=1 width=14)

Workers Planned: 2

-> Parallel Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..6827.10 rows=1 width=14)

Filter: (f2 = 1)

(6 rows)

如上,第一个查询为非分布键查询,需要发往所有节点,这样最慢的节点决定了整个业务的速度,需要保持所有节点的响应性能一致,如第二个查询所示,业务设计查询时尽可能带上分布键。

查看是否使用索引

postgres=# create index tbase_2_f2_idx on tbase_2(f2);

CREATE INDEX

postgres=# explain select * from tbase_2 where f2=1;

QUERY PLAN

-------------------------------------------------------------------------------------

Remote Fast Query Execution (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)

Node/s: dn001, dn002

-> Index Scan using tbase_2_f2_idx on tbase_2 (cost=0.42..4.44 rows=1 width=14)

Index Cond: (f2 = 1)

(4 rows)

postgres=# explain select * from tbase_2 where f3='1';

QUERY PLAN

--------------------------------------------------------------------------------

Remote Fast Query Execution (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)

Node/s: dn001, dn002

-> Gather (cost=1000.00..7827.20 rows=1 width=14)

Workers Planned: 2

-> Parallel Seq Scan on tbase_2 (cost=0.00..6827.10 rows=1 width=14)

Filter: (f3 = '1'::text)

(6 rows)

postgres=#

第一个查询使用了索引,第二个没有使用索引,通常情况下,使用索引可以加速查询速度,但索引也会增加更新的开销。

查看是否为分布 key join

postgres=# explain select tbase_1.* from tbase_1,tbase_2 where tbase_1.f1=tbase_2.f1 ;

QUERY PLAN

------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=29.80..186.32 rows=3872 width=40)

-> Hash Join (cost=29.80..186.32 rows=3872 width=40)

Hash Cond: (tbase_1.f1 = tbase_2.f1)

-> Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=100.00..158.40 rows=880 width=40)

Distribute results by S: f1

-> Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..18.80 rows=880 width=40)

-> Hash (cost=18.80..18.80 rows=880 width=4)

-> Seq Scan on tbase_2 (cost=0.00..18.80 rows=880 width=4)

(8 rows)

postgres=# explain select tbase_1.* from tbase_1,tbase_2 where tbase_1.f2=tbase_2.f1 ;

QUERY PLAN

---------------------------------------------------------------------------------

Remote Fast Query Execution (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)

Node/s: dn001, dn002

-> Hash Join (cost=18904.69..46257.08 rows=500564 width=14)

Hash Cond: (tbase_1.f2 = tbase_2.f1)

-> Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..9225.64 rows=500564 width=14)

-> Hash (cost=9225.64..9225.64 rows=500564 width=4)

-> Seq Scan on tbase_2 (cost=0.00..9225.64 rows=500564 width=4)

(7 rows)

第一个查询需要数据重分布,而第二个不需要,分布键 join 查询性能会更高。

查看 join 发生的节点

postgres=# explain select tbase_1.* from tbase_1,tbase_2 where tbase_1.f1=tbase_2.f1 ;

QUERY PLAN

-----------------------------------------------------------------------------------------------

Hash Join (cost=29.80..186.32 rows=3872 width=40)

Hash Cond: (tbase_1.f1 = tbase_2.f1)

-> Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=100.00..158.40 rows=880 width=40)

-> Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..18.80 rows=880 width=40)

-> Hash (cost=126.72..126.72 rows=880 width=4)

-> Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=100.00..126.72 rows=880 width=4)

-> Seq Scan on tbase_2 (cost=0.00..18.80 rows=880 width=4)

(7 rows)

postgres=# set prefer_olap to on;

SET

postgres=# explain select tbase_1.* from tbase_1,tbase_2 where tbase_1.f1=tbase_2.f1 ;

QUERY PLAN

------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=29.80..186.32 rows=3872 width=40)

-> Hash Join (cost=29.80..186.32 rows=3872 width=40)

Hash Cond: (tbase_1.f1 = tbase_2.f1)

-> Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=100.00..158.40 rows=880 width=40)

Distribute results by S: f1

-> Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..18.80 rows=880 width=40)

-> Hash (cost=18.80..18.80 rows=880 width=4)

-> Seq Scan on tbase_2 (cost=0.00..18.80 rows=880 width=4)

(8 rows)

第一个 join 在 cn 节点执行,第二个在 dn 上重分布后再 join,业务设计上,一般 OLTP 类业务在 cn 上进行少数据量 join ,性能会更好。

查看并行的 worker 数

postgres=# explain select count(1) from tbase_1;

QUERY PLAN

---------------------------------------------------------------------------------------

Finalize Aggregate (cost=118.81..118.83 rows=1 width=8)

-> Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=118.80..118.81 rows=1 width=0)

-> Partial Aggregate (cost=18.80..18.81 rows=1 width=8)

-> Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..18.80 rows=880 width=0)

(4 rows)

postgres=# analyze tbase_1;

ANALYZE

postgres=# explain select count(1) from tbase_1;

QUERY PLAN

----------------------------------------------------------------------------------------------------

Parallel Finalize Aggregate (cost=14728.45..14728.46 rows=1 width=8)

-> Parallel Remote Subquery Scan on all (dn001,dn002) (cost=14728.33..14728.45 rows=1 width=0)

-> Gather (cost=14628.33..14628.44 rows=1 width=8)

Workers Planned: 2

-> Partial Aggregate (cost=13628.33..13628.34 rows=1 width=8)

-> Parallel Seq Scan on tbase_1 (cost=0.00..12586.67 rows=416667 width=0)

(6 rows)

上面第一个查询没走并行,第二个查询 analyze 后走并行才是正确的,建议大数据量更新再执行 analyze。

查看各节点的执行计划是否一致

./tbase_run_sql_dn_master.sh "explain select * from tbase_2 where f2=1"

dn006 --- psql -h 172.16.0.13 -p 11227 -d postgres -U tbase -c "explain select * from tbase_2 where f2=1"

QUERY PLAN

-----------------------------------------------------------------------------

Bitmap Heap Scan on tbase_2 (cost=2.18..7.70 rows=4 width=40)

Recheck Cond: (f2 = 1)

-> Bitmap Index Scan on tbase_2_f2_idx (cost=0.00..2.18 rows=4 width=0)

Index Cond: (f2 = 1)

(4 rows)

dn002 --- psql -h 172.16.0.42 -p 11012 -d postgres -U tbase -c "explain select * from tbase_2 where f2=1"

QUERY PLAN

-------------------------------------------------------------------------------

Index Scan using tbase_2_f2_idx on tbase_2 (cost=0.42..4.44 rows=1 width=14)

Index Cond: (f2 = 1)

(2 rows)

两个 dn 的执行计划不一致,最大可能是数据倾斜或者是执行计划被禁用。

如有可能,DBA 可以配置在系统空闲时执行全库 analyze 和 vacuum。

腾讯云TDSQL PostgreSQL版 -最佳实践 |优化 SQL 语句的更多相关文章

  1. 腾讯云TDSQL MySQL版 - 开发指南 二级分区

    TDSQL MySQL版 目前支持 Range 和 List 两种格式的二级分区,具体建表语法和 MySQL 分区语法类似. 二级分区语法 一级 Hash,二级 List 分区示例如下: MySQL ...

  2. 腾讯云TDSQL MySQL版 - 开发指南 分布式事务

    由于事务操作的数据通常跨多个物理节点,在分布式数据库中,类似方案即称为分布式事务. TDSQL MySQL版 支持普通分布式事务协议和 XA 分布式事务协议.TDSQL MySQL版(内核5.7或以上 ...

  3. 286万QPS!腾讯云TDSQL打造数据库领域的“超音速战机”

    Bloodhound SSC超音速汽车将陆地极限速度提升到1678公里/小时,号称陆地“超音速战斗机”.无独有偶,同样也在2017年,在英特尔®.腾讯金融云团队的共同见证下,腾讯云数据库TDSQL采用 ...

  4. 腾讯云TDSQL审计原理揭秘

    版权声明:本文由孙勇福原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/244 来源:腾云阁 https://www.qclo ...

  5. MaxCompute 构建企业云数据仓库CDW的最佳实践建议

    在本文中阿里云资深产品专家云郎分享了基于阿里云 MaxCompute 构建企业云数据仓库CDW的最佳实践建议. 本文内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 大家下午好,我是云郎,之前在甲骨文做企业架构师 ...

  6. 强强联袂!腾讯云TDSQL与国双战略签约,锚定国产数据库巨大市场

    日前,腾讯云计算(北京)有限责任公司与北京国双科技有限公司签署了<国产数据库产品战略合作协议>,双方将在数据库技术方面展开深度合作,通过分布式交易型数据库的联合研发.产品服务体系建设.品牌 ...

  7. 腾讯云TDSQL监控库密码忘记问题解决实战

    首先,给大家介绍一下TDSQL.TDSQL MySQL 版(TDSQL for MySQL)是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用.全球部署架构.分布式水平扩展.高性能.企业级安全等特性, ...

  8. 腾讯云CDB的AI技术实践:CDBTune

    欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:邢家树,高级工程师,目前就职于腾讯TEG基础架构部数据库团队.腾讯数据库技术团队维护MySQL内核分支TXSQL,100%兼容原生My ...

  9. 揭秘华为云GaussDB(for Influx)最佳实践:hint查询

    摘要:GaussDB(for Influx)通过提供hint功能,在单时间线的查询场景下,性能有大幅度的提升,能有效满足客户某些特定场景的查询需求. 本文分享自华为云社区<华为云GaussDB( ...

随机推荐

  1. 什么是CAP?

    1. 什么是CAP 是一种定理,多用于描述分布式架构,CAP这三个字母对应三种理念,且这三种理念只能两两组合,不能CAP三种理念同时共存(为什么?下面说). C:Consisteny(一致性) A:A ...

  2. 关于WLS2中Ubuntu启用SSH远程登录功能,基于Xshell登录,支持Root

    背景介绍 虽然WSL2提供了非常便利的访问Ubuntu目录的形式,但是仍然我们需要通过一个工具,比如XSHELL来实现对Ubuntu的SSH登录. 获取并安装Xshell 7 目前Xshell已经更新 ...

  3. Spring:Spring注解大全

    @Controller 标识一个该类是Spring MVC controller处理器,用来创建处理http请求的对象. @Controller public class TestController ...

  4. Spirng boot maven多模块

    https://blog.csdn.net/Ser_Bad/article/details/78433340

  5. MySQL中的联表查询与子查询

    0.准备数据 1.内连接:INNER JOIN 2.左连接:LEFT JOIN 3.右连接:RIGHT JOIN 4.USING子句 扩展知识点: 0.表别名的使用: 1.group by的用法 2. ...

  6. php弱类型比较

    前言:今天XCTF题目中出现了弱类型比较,特别过来记录一下, 0x01: == 是弱类型比较,两个不同类型比较时,会自动转换成相同类型后再比较值 ===是强比较,需要比较值和类型 0x02: 看下图案 ...

  7. 剑指offer 37-42

    37. 输入一棵二叉树,判断该二叉树是否是平衡二叉树. 思路: 1.平衡二叉树的定义为,当为空树或左右子树高度小于等于1,同时左右子树都要为平衡二叉树. 2.先分别求出左右子树的高度,比较高度差,如果 ...

  8. NOIP模拟赛T3 斐波那契

    1.题目 求 \[\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^m \gcd(F_i,F_j) \] 其中 \(F_k\) 表示斐波那契数列的第 \(k\) 项,对 \(10^9 + 7\) 取模. ...

  9. hadoop源码_hdfs启动流程_3_心跳机制

    hadoop在启动namenode和datanode之后,两者之间是如何联动了?datanode如何向namenode注册?如何汇报数据?namenode又如何向datanode发送命令? 心跳机制基 ...

  10. Day12 抽象类、接口、内部类-面向对象编程(3)

    抽象类 abstract修饰符可以用来修饰方法也可以用来修饰类,如果修饰方法,那么该方法就是抽象方法;如果修饰类,那么该类就是抽象类: 抽象类中可以没有抽象方法,但是有抽象方法的类一定要声明为抽象类. ...