PartitionedTable Scan Node

背景信息

查询算子Append是分区表的常用算子，但是它的性能低下，为了解决这个问题，PolarDB推出了PartitionedTable Scan算子，它是一个分区表的查询算子，比Append更加高效。用于解决分区表分区数量过多时，查询性能慢的问题。

使用限制

• PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）内核小版本需为V1.1.32及以上。

• PartitionedTableScan目前仅支持select，不支持DML语句。

• PartitionedTableScan不支持partitionwise_join，如果您开启了enable_partitionwise_join，将不会生成PartitionedTableScan plan。

• PartitionedTableScan不支持并行。

注意事项

PartitionedTable Scan Node功能仅适用于内核小版本为V1.1.32及以上的集群，存量集群请联系我们，进行开启。

使用指南

创建一张分区表。

CREATE TABLE prt1 (a int, b int, c varchar) PARTITION BY Hash(a) partitions 16;

通过参数启用PartitionedTableScan算子

当一张分区表的子分区数量大于polar_num_parts_for_partitionedscan参数值时，会生成PartitionedTableScan算子。polar_num_parts_for_partitionedscan参数取值范围：-1~INT_MAX，默认值为64（即当分区表的分区数量大于64个时，将会自动启用PartitionedTableScan算子）。

示例如下：

SET polar_num_parts_for_partitionedscan to -1;
explain select * from prt1;
                           QUERY PLAN                            
-----------------------------------------------------------------
 PartitionedTableScan on prt1  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=40)
   ->  Seq Scan on prt1  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=40)
(2 rows)

使用HINT

使用HINT语法PARTEDSCAN（table alias），示例如下：

EXPLAIN select /*+PARTEDSCAN(prt1) */ select * from prt1;
                           QUERY PLAN                            
-----------------------------------------------------------------
 PartitionedTableScan on prt1  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=40)
   ->  Seq Scan on prt1  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=40)
(2 rows)

性能对比

PartitionedTableScan（PTS）相比于Append更加高效，以下是PTS和Append的性能对比：

准备测试SQL：

explain select  * from prt1 where b = 10; 

explain select /*+PARTEDSCAN(prt1) */ * from prt1 where b = 10;  

单条SQL的plan time

memory（单条SQL内存使用量）

QPS（query per second）

pgbench -i --scale=10
pgbench -c 64 -j 64 -n -T60
Query:
	explain select  * from prt1 where b = 10; 
	explain select /*+PARTEDSCAN(prt1) */ * from prt1 where b = 10;  

结论

从上面的PartitionedTableScan和Append的对比而言，PartitionedTableScan相比于Append随着分区数量增加时，性能提升明显。如果您在业务中分区表分区的数量较多，且plantime很慢时，我们建议您使用PartitionedTableScan进行一定程度的优化。