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计划加速

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本文介绍了计划加速（PartitionedTable Scan）的功能背景、使用方法以及性能对比等内容。

背景

PolarDB PostgreSQL版对分区表的分区数量没有限制。当分区超过2级时，分区数量便会成倍增加。

例如，一个分区表有两级分区，一级分区按照哈希分区，有100个分区；二级分区按照哈希分区，每个二级分区再次分成100个子分区。此时整个分区表共有10000个分区。此时如果对这个分区表进行查询，查询计划如下：

explain analyze select * from part_hash;
                                 QUERY PLAN                                  
-----------------------------------------------------------------------------
 Append  (cost=0.00..344500.00 rows=16300000 width=22)
   ->  Seq Scan on part_hash_sys0102  (cost=0.00..26.30 rows=1630 width=22)
   ->  Seq Scan on part_hash_sys0103  (cost=0.00..26.30 rows=1630 width=22)
   ->  Seq Scan on part_hash_sys0104  (cost=0.00..26.30 rows=1630 width=22)
  ...
  ...
  ...
   ->  Seq Scan on part_hash_sys10198  (cost=0.00..26.30 rows=1630 width=22)
   ->  Seq Scan on part_hash_sys10199  (cost=0.00..26.30 rows=1630 width=22)
   ->  Seq Scan on part_hash_sys10200  (cost=0.00..26.30 rows=1630 width=22)
 Planning Time: 3183.644 ms
 Execution Time: 633.779 ms
(10003 rows)
Total Memory: 216852KB

从上述结果可以看到，查询过程比较缓慢。这是因为分区表在优化器中的原理可以简单理解为：首先对每个分区生成最优的Plan，然后使用Append算子把这些Plan并联起来作为分区表的最优Plan。如果分区表的分区数量较少，这个过程会很快，对于用户是无感知的；但是一旦达到一定规模的分区数，这个过程变得逐渐明显，用户在查询过程中感到分区表的查询相比于普通表尤为缓慢。

如上面的SQL中，表part_hash有10000个分区，它的Planning Time可以达到3秒左右，但普通表的查询Planning Time仅需0.1毫秒，达到了几百倍的差距。并且除了Planning Time上的差距，查询进程内存的占用也非常巨大，可能会引发OOM。

分区表的这个缺陷在使用连接查询时更加明显： 

CREATE TABLE part_hash2 (a int, b int, c varchar(10))
PARTITION BY HASH(a) SUBPARTITION BY HASH (b) PARTITIONS 100 SUBPARTITIONS 100;

explain analyze select count(*) from part_hash a join part_hash2 b on a.a=b.b where b.c = '0001';
                                                                            QUERY PLAN                                                                             
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Finalize Aggregate  (cost=48970442.90..48970442.91 rows=1 width=8) (actual time=6466.854..6859.935 rows=1 loops=1)
   ->  Gather  (cost=48970442.68..48970442.89 rows=2 width=8) (actual time=397.780..6859.902 rows=3 loops=1)
         Workers Planned: 2
         Workers Launched: 2
         ->  Partial Aggregate  (cost=48969442.68..48969442.69 rows=1 width=8) (actual time=4.748..11.768 rows=1 loops=3)
               ->  Merge Join  (cost=1403826.01..42177776.01 rows=2716666667 width=0) (actual time=4.736..11.756 rows=0 loops=3)
                     Merge Cond: (a.a = b.b)
                     ->  Sort  (cost=1093160.93..1110135.93 rows=6790000 width=4) (actual time=4.734..8.588 rows=0 loops=3)
                           Sort Key: a.a
                           Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
                           Worker 0:  Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
                           Worker 1:  Sort Method: quicksort  Memory: 25kB
                           ->  Parallel Append  (cost=0.00..229832.35 rows=6790000 width=4) (actual time=4.665..8.518 rows=0 loops=3)
                                 ->  Parallel Seq Scan on part_hash_sys0102 a  (cost=0.00..19.59 rows=959 width=4) (actual time=0.001..0.001 rows=0 loops=1)
                                 ->  Parallel Seq Scan on part_hash_sys0103 a_1  (cost=0.00..19.59 rows=959 width=4) (actual time=0.001..0.001 rows=0 loops=1)
                                 ->  Parallel Seq Scan on part_hash_sys0104 a_2  (cost=0.00..19.59 rows=959 width=4) (actual time=0.001..0.001 rows=0 loops=1)
                                  ...
                     ->  Sort  (cost=310665.08..310865.08 rows=80000 width=4) (never executed)
                           Sort Key: b.b
                           ->  Append  (cost=0.00..304150.00 rows=80000 width=4) (never executed)
                                 ->  Seq Scan on part_hash2_sys0102 b  (cost=0.00..30.38 rows=8 width=4) (never executed)
                                       Filter: ((c)::text = '0001'::text)
                                 ->  Seq Scan on part_hash2_sys0103 b_1  (cost=0.00..30.38 rows=8 width=4) (never executed)
                                       Filter: ((c)::text = '0001'::text)
                                 ->  Seq Scan on part_hash2_sys0104 b_2  (cost=0.00..30.38 rows=8 width=4) (never executed)
                                       Filter: ((c)::text = '0001'::text)
                                  ... 

 Planning Time: 221082.616 ms
 Execution Time: 9500.148 ms
(30018 rows)
Total Memory: 679540KB

因此可以看到分区表在进行全表查询时，因为没有指定任何限定条件，无法将查询集中在某个分区内，这导致在全表查询场景下，分区表所有的优势不再存在，比普通表更加低效。尽管可以通过分区剪枝使查询可以集中在少部分分区，但是对于一些OLAP场景，必须对整个分区表进行全表扫描。

概述

为了解决这个问题，PolarDB PostgreSQL版提供了PartitionedTableScan算子。它是一个分区表的查询算子，比Append更加高效，可以明显降低Planning Time，且使用更少的内存，有效避免OOM。该算子用于解决分区表分区数量过多时，查询性能慢的问题。

下方展示了当使用PartitionedTableScan算子时，分别查询这两个SQL所用的Planning Time和内存。

explain analyze select * from part_hash;
                                 QUERY PLAN                                  
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
PartitionedTableScan on part_hash  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=22) (actual time=134.348..134.352 rows=0 loops=1)(Iteration partition number 10000)
   Scan Partitions: part_hash_sys0102, part_hash_sys0103, ...part_hash_sys10198, part_hash_sys10199, part_hash_sys10200
   ->  Seq Scan on part_hash  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=22)
 Planning Time: 293.778 ms
 Execution Time: 384.202 ms
(5 rows)
Total Memory: 40276KB

explain analyze select count(*) from part_hash a join part_hash2 b on a.a=b.b where b.c = '0001';
                                                                            QUERY PLAN                                                                             
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate  (cost=2.02..2.03 rows=1 width=8) (actual time=152.322..152.326 rows=1 loops=1)
   ->  Nested Loop  (cost=0.00..2.02 rows=1 width=0) (actual time=152.308..152.311 rows=0 loops=1)
         Join Filter: (a.a = b.b)
         ->  PartitionedTableScan on part_hash a  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=4) (actual time=152.305..152.306 rows=0 loops=1)(Iteration partition number 10000)
               Scan Partitions: part_hash_sys0102, part_hash_sys0103,, part_hash_sys10198, part_hash_sys10199, part_hash_sys10200
               ->  Seq Scan on part_hash a  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=4)
         ->  PartitionedTableScan on part_hash2 b  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=4) (never executed)
               ->  Seq Scan on part_hash2 b  (cost=0.00..1.00 rows=1 width=4)
                     Filter: ((c)::text = '0001'::text)
 Planning Time: 732.952 ms
 Execution Time: 436.927 ms
(11 rows)
Total Memory: 68104KB

可以看到，在本示例中，不管是Planning Time 还是内存Total Memory，使用PartitionedTableScan算子后都显著下降。具体数字对比示例如下表：

类型

Append

PartitionedTableScan

Single Query Planning Time

3183.644ms

293.778ms

Single Total Memory

216852 KB

40276 KB

Join Query Planning Time

221082.616ms

732.952ms

Join Total Memory

679540 KB

68104 KB

使用限制

  • 仅PolarDB PostgreSQL版 14支持PartitionedTableScan算子，且内核小版本需为V1.1.32及以上。

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

  • PartitionedTableScan不支持分区连接。如果您开启了分区连接功能，将不会生成PartitionedTableScan计划。

说明

PartitionedTable Scan功能仅适用于内核小版本为V1.1.32及以上的集群。若早于该内核小版本的存量集群需要使用该功能，请联系我们进行开启。

使用说明

为了更好的说明PartitionedTableScan功能，结合如下示例来进行介绍。

首先创建一张分区表。

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

通过参数启用PartitionedTableScan

通过对参数polar_num_parts_for_partitionedscan的设置调整，可以开启或关闭PartitionedTableScan功能。

参数

取值范围

默认值

说明

polar_num_parts_for_partitionedscan

-1至INT_MAX

64

表示PartitionedTableScan功能下的分区表子分区数量的临界值。当分区表的子分区数量大于polar_num_parts_for_partitionedscan参数值时，自动开启PartitionedTableScan功能。

例如，当为默认值时，即表示当分区表的子分区数量大于64时，自动开启PartitionedTableScan功能，否则不会开启。

该参数有如下两个特殊取值：

  • 当polar_num_parts_for_partitionedscan=-1时，表示不管分区表的子分区数量是多少，都启用PartitionedTableScan。

  • 当polar_num_parts_for_partitionedscan=0时，表示不管分区表的子分区数量是多少，都不会启用PartitionedTableScan。

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)

并行查询

PolarDB PostgreSQL版支持分区表的并行查询，它能很好的处理大规模数据的查询。和Append一样，PartitionedTableScan也支持并行查询。但和Append不同的是，PartitionedTableScan的并行查询被称之为Parallel PartitionedTableScan，并行的方式只有两种：分区间并行和混合并行。

image.png

分区间并行

分区间并行是指每个worker查询一个分区，以实现多个worker并行查询整个分区表。

EXPLAIN (COSTS OFF) select /*+PARTEDSCAN(prt1) */ * from prt1;
                 QUERY PLAN                  
---------------------------------------------
 Gather
   Workers Planned: 4
   ->  Parallel PartitionedTableScan on prt1
         ->  Seq Scan on prt1
(4 rows)

如上所示，整个分区表启动了4个并行的Worker（Workers Planned: 4），每个Worker负责查询一个分区。其中，明显的标志是有一个名为Parallel PartitionedTableScan的算子。

混合并行

混合并行是指分区间和分区内都可以并行执行，从而达到分区表整体的并行执行，这是并行度最高的一种并行查询。

EXPLAIN (COSTS OFF) select /*+PARTEDSCAN(prt1) */ * from prt1;
                 QUERY PLAN                  
---------------------------------------------
 Gather
   Workers Planned: 8
   ->  Parallel PartitionedTableScan on prt1
         ->  Parallel Seq Scan on prt1
(4 rows)

如上所示，整个查询使用了8个worker进行并行查询（Workers Planned: 8），每个分区之间可以并行查询，每个分区内部也可以并行查询。其中，明显的标志是有一个名为Parallel PartitionedTableScan的算子。

以上两种并行方式都有自己的代价模型，优化器会选择最优的一种。

分区剪枝

PartitionedTableScan和Append一样，支持三个阶段的分区剪枝。关于分区剪枝的详细说明，请参见分区剪枝。

性能对比

PartitionedTableScan相比于Append更加高效。如下测试数据展示了PartitionedTableScan和Append的性能对比。

说明

以下测试数据是开发环境测试出的临时数据，不是性能标准数据。不同配置、不同条件下测试出的数据可能不同。本测试的目的是根据单一变量原则，在环境配置一致的情况下，对比Append和PartitionedTableScan的性能差异。

如下为测试SQL：

explain select  * from prt1 where b = 10; 

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

单条SQL的Planning Time

分区数量

Append Planning Time

PartitionedTableScan Planning Time

16

0.266ms

0.067ms

32

1.820ms

0.258ms

64

3.654ms

0.402ms

128

7.010ms

0.664ms

256

14.095ms

1.247ms

512

27.697ms

2.328ms

1024

73.176ms

4.165ms

Memory（单条SQL的内存使用量）

分区数量

Append Memory

PartitionedTableScan Memory

16

1,170 KB

1,044 KB

32

1,240 KB

1,044 KB

64

2,120 KB

1,624 KB

128

2,244 KB

1,524 KB

256

2,888 KB

2,072 KB

512

4,720 KB

3,012 KB

1024

8,236 KB

5,280 KB

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;

分区数量

Append QPS

PartitionedTableScan QPS

16

25,318

93,950

32

10,906

61,879

64

5,281

30,839

128

2,195

16,684

256

920

8,372

512

92

3,708

1024

21

1,190

结论

从上面的PartitionedTableScan和Append的对比可以看出，PartitionedTableScan相比于Append随着分区数量增加时，性能提升明显。因此，如果您在业务中分区表分区数量较多且Planning Time很大时，建议您使用PartitionedTableScan进行一定程度的优化。

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