PostgreSQL并行計(jì)算算法及參數(shù)強(qiáng)制并行度設(shè)置方法
更新時(shí)間：2022年04月06日 15:12:57 作者：數(shù)據(jù)庫(kù)集中營(yíng)
這篇文章主要介紹了PostgreSQL 并行計(jì)算算法，參數(shù)，強(qiáng)制并行度設(shè)置,本文通過(guò)示例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下
一、優(yōu)化器并行計(jì)算的并行度計(jì)算方法
1、總worker進(jìn)程數(shù)
postgres=# show ; max_worker_processes ---------------------- 128 (1 row)
2、所有會(huì)話，在同一時(shí)刻的QUERY，并行計(jì)算最大允許開(kāi)啟的WORKER數(shù)。
max_parallel_workers
3、單條QUERY中，每個(gè)node最多允許開(kāi)啟的并行計(jì)算WORKER數(shù)
postgres=# show max_parallel_workers_per_gather ; max_parallel_workers_per_gather --------------------------------- 0 (1 row)
4、單個(gè)query, node的并行度
Min(parallel_workers（表級(jí)設(shè)置，沒(méi)有設(shè)置則，根據(jù)表大小計(jì)算得到）, max_parallel_workers_per_gather)
5、表級(jí)并行度參數(shù)，默認(rèn)不設(shè)置，從表大小計(jì)算。
postgres=# alter table pa set (parallel_workers =32); ALTER TABLE
6、真實(shí)并行度算法
min (max_worker_processes - 已運(yùn)行workers ,
max_parallel_workers - 其他會(huì)話當(dāng)前真實(shí)啟用的并行度 ,
Min(parallel_workers（表級(jí)設(shè)置，沒(méi)有設(shè)置則，根據(jù)表大小計(jì)算得到）, max_parallel_workers_per_gather)
) 二、優(yōu)化器是否選擇并行計(jì)算
優(yōu)化器是否使用并行計(jì)算，取決于CBO，選擇成本最低的方法，并行計(jì)算成本估算，成本因子參數(shù)如下：
postgres=# show parallel_tuple_cost ; parallel_tuple_cost --------------------- 0 (1 row) postgres=# show parallel_setup_cost ; parallel_setup_cost --------------------- 0 (1 row)
如果非并行計(jì)算的執(zhí)行計(jì)劃成本低于并行計(jì)算的成本，則不使用并行計(jì)算。
三、優(yōu)化器是否忽略并行計(jì)算
如果表掃描或索引掃描的表或索引低于設(shè)置的閾值，這個(gè)表掃描或索引掃描則不啟用并行計(jì)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、優(yōu)化器強(qiáng)制選擇并行計(jì)算參數(shù)
#force_parallel_mode = on
五、并行計(jì)算相關(guān)參數(shù)
1、創(chuàng)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、并行分區(qū)表JOIN
#enable_partitionwise_join = on
3、并行分區(qū)表分區(qū)聚合
#enable_partitionwise_aggregate = on
4、并行HASH計(jì)算
#enable_parallel_hash = on
5、LEADER主動(dòng)獲取并行WORKER的返回結(jié)果
parallel_leader_participation = on
6、并行APPEND（分區(qū)表），UNION ALL查詢
#enable_parallel_append = on
六、強(qiáng)行并行
強(qiáng)制并行度24
1、總的可開(kāi)啟的WORKER足夠大
postgres=# show max_worker_processes ;
max_worker_processes
----------------------
128
(1 row)
2、所有會(huì)話同時(shí)執(zhí)行并行計(jì)算的并行度足夠大
postgres=# set max_parallel_workers=64;
SET
3、單個(gè)QUERY中并行計(jì)算NODE開(kāi)啟的WORKER=24
postgres=# set max_parallel_workers_per_gather =24;
4、所有表和索引掃描允許并行
postgres=# set min_parallel_table_scan_size =0;
postgres=# set min_parallel_index_scan_size =0;
5、并行計(jì)算優(yōu)化器成本設(shè)置為0
postgres=# set parallel_tuple_cost =0;
postgres=# set parallel_setup_cost =0;
6、設(shè)置表級(jí)并行度為24
postgres=# alter table pa set (parallel_workers =24);
ALTER TABLE
7、效果，強(qiáng)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、函數(shù)并行
1、并行函數(shù)
create or replace function ftest(int) returns boolean as $$
select $1<1000;
$$ language sql strict
parallel safe;
-- parallel safe 語(yǔ)法 2、并行聚合函數(shù)
combinefunc
到此這篇關(guān)于PostgreSQL 并行計(jì)算算法，參數(shù)，強(qiáng)制并行度設(shè)置的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PostgreSQL 并行計(jì)算算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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