PostgreSQL并行計算算法及參數(shù)強制并行度設置方法

更新時間：2022年04月06日 15:12:57 作者：數(shù)據(jù)庫集中營

這篇文章主要介紹了PostgreSQL 并行計算算法，參數(shù)，強制并行度設置,本文通過示例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

一、優(yōu)化器并行計算的并行度計算方法

1、總worker進程數(shù)

postgres=# show  ;      
 max_worker_processes     
----------------------    
 128    
(1 row)

2、所有會話，在同一時刻的QUERY，并行計算最大允許開啟的WORKER數(shù)。

max_parallel_workers

3、單條QUERY中，每個node最多允許開啟的并行計算WORKER數(shù)

postgres=# show max_parallel_workers_per_gather ;    
 max_parallel_workers_per_gather     
---------------------------------    
 0    
(1 row)

4、單個query, node的并行度

Min(parallel_workers（表級設置，沒有設置則，根據(jù)表大小計算得到）, max_parallel_workers_per_gather)

5、表級并行度參數(shù)，默認不設置，從表大小計算。

postgres=# alter table pa set (parallel_workers =32);    
ALTER TABLE

6、真實并行度算法

min (max_worker_processes - 已運行workers ,     
     max_parallel_workers - 其他會話當前真實啟用的并行度 ,      
     Min(parallel_workers（表級設置，沒有設置則，根據(jù)表大小計算得到）, max_parallel_workers_per_gather)     
)

二、優(yōu)化器是否選擇并行計算

優(yōu)化器是否使用并行計算，取決于CBO，選擇成本最低的方法，并行計算成本估算，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)

如果非并行計算的執(zhí)行計劃成本低于并行計算的成本，則不使用并行計算。

三、優(yōu)化器是否忽略并行計算

如果表掃描或索引掃描的表或索引低于設置的閾值，這個表掃描或索引掃描則不啟用并行計算。

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)化器強制選擇并行計算參數(shù)

#force_parallel_mode = on

五、并行計算相關參數(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計算

#enable_parallel_hash = on

5、LEADER主動獲取并行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、強行并行

強制并行度24

1、總的可開啟的WORKER足夠大  
postgres=# show max_worker_processes ;  
 max_worker_processes   
----------------------  
 128  
(1 row)  
  
2、所有會話同時執(zhí)行并行計算的并行度足夠大  
postgres=# set max_parallel_workers=64;  
SET  
3、單個QUERY中并行計算NODE開啟的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、并行計算優(yōu)化器成本設置為0  
postgres=# set parallel_tuple_cost =0;  
postgres=# set parallel_setup_cost =0;  
6、設置表級并行度為24  
postgres=# alter table pa set (parallel_workers =24);  
ALTER TABLE  
7、效果，強制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 語法

2、并行聚合函數(shù)