作者
digoal
日期
2018-12-18
标签
PostgreSQL , 并行计算
背景
PostgreSQL 并行计算原理、应用参考:
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)
)
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。
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)
```
优化器强制选择并行计算参数
```
force_parallel_mode = on
```
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
```
强制并行
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;
SET
4、所有表和索引扫描允许并行
postgres=# set min_parallel_table_scan_size =0;
SET
postgres=# set min_parallel_index_scan_size =0;
SET
5、并行计算优化器成本设置为0
postgres=# set parallel_tuple_cost =0;
SET
postgres=# set parallel_setup_cost =0;
SET
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)
```
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
《PostgreSQL 11 preview - 多阶段并行聚合array_agg, string_agg》
《PostgreSQL Oracle 兼容性之 - 自定义并行聚合函数 PARALLEL_ENABLE AGGREGATE》
《PostgreSQL 10 自定义并行计算聚合函数的原理与实践 - (含array_agg合并多个数组为单个一元数组的例子)》
GPU并行
《PostgreSQL GPU 加速(HeteroDB pg_strom) (GPU计算, GPU-DIO-Nvme SSD, 列存, GPU内存缓存)》
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