পুরো টেবিলের ক্যোয়ারিতে পার্টিশনের সূচকের পরিসংখ্যান ব্যবহৃত হয়নি


9

সম্পূর্ণ টেবিলে যোগদানের পরে পার্টিশনগুলিতে যোগদান করার সময় নিম্নলিখিত জোনের খুব আলাদা সারির অনুমান থাকে:

CREATE TABLE m_data.ga_session (
  session_id         BIGINT                   NOT NULL,
  visitor_id         BIGINT                   NOT NULL,
  transaction_id     TEXT,

  timestamp          TIMESTAMP WITH TIME ZONE NOT NULL,
  day_id             INTEGER                  NOT NULL,
  [...]

  device_category    TEXT                     NOT NULL,
  [...]
  operating_system   TEXT

);

সমস্ত পার্টিশনের জন্য:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS m_data.ga_session_20170127 ( CHECK (day_id = 20170127) ) INHERITS (m_data.ga_session);
-- the identifier are theoretically invalid, but they get truncated to 63 chars and nevertheless work
CREATE INDEX IF NOT EXISTS "ga_session__m_tmp.normalize_device_category(ga_session.device_category)" on m_data.ga_session_20170127 USING btree (m_tmp.normalize_device_category(device_category)) ;
CREATE INDEX IF NOT EXISTS "ga_session__m_tmp.normalize_operating_system(operating_system)" on m_data.ga_session_20170127 USING btree (m_tmp.normalize_operating_system(operating_system)) ;
ANALYZE m_data.ga_session_20170127;

EXPLAIN analyse
SELECT * 
  FROM m_data.ga_session_20170127 ga_session
    JOIN m_dim_next.device ON 
      device.device_category_name = m_tmp.normalize_device_category(ga_session.device_category)
      AND device.operating_system_name = m_tmp.normalize_operating_system(ga_session.operating_system);

পার্টিশনগুলিতে এই সূচকগুলির পরিসংখ্যান দৃশ্যমান:

SELECT * FROM pg_stats WHERE tablename ilike 'ga_session_20170127%';

schemaname |tablename                                                       |attname                    |inherited |null_frac   |avg_width |n_distinct   
-----------|----------------------------------------------------------------|---------------------------|----------|------------|----------|-------------
m_data     |ga_session_20170127__m_tmp.normalize_device_category(device_cat |normalize_device_category  |false     |0           |10        |3            
m_data     |ga_session_20170127__m_tmp.normalize_operating_system(operating |normalize_operating_system |false     |0           |7         |14           

এটি (পার্টিশনের সূচকে পরিসংখ্যান সহ) এর ফলাফল নিম্নলিখিত (জরিমানা) ক্যোয়ারী পরিকল্পনার অনুমান: 80146 আনুমানিক, 77503 আসল

Hash Join  (cost=1.95..6103.53 rows=80146 width=262) (actual time=0.121..117.204 rows=77503 loops=1)
  Hash Cond: ((COALESCE(initcap(ga_session.device_category), 'Unknown'::text) = device.device_category_name) AND (COALESCE(replace(ga_session.operating_system, '(not set)'::text, 'Unknown'::text), 'Unknown'::text) = device.operating_system_name))
  ->  Seq Scan on ga_session_20170127 ga_session  (cost=0.00..2975.03 rows=77503 width=224) (actual time=0.010..9.203 rows=77503 loops=1)
  ->  Hash  (cost=1.38..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.064..0.064 rows=38 loops=1)
        Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 11kB
        ->  Seq Scan on device  (cost=0.00..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.006..0.019 rows=38 loops=1)
Planning time: 1.460 ms
Execution time: 120.098 ms

যা কাজ করে না তা হ'ল পুরো টেবিলে যোগ দেওয়া, যা একটি সম্পূর্ণ ভুল সারি গণনা (832 অনুমানিত বনাম 876237 প্রকৃত) অনুমান করে।

QUERY PLAN                                                                                                                                                                                                                                             
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Hash Join  (cost=1.95..60056.78 rows=832 width=262) (actual time=0.037..1065.778 rows=876237 loops=1)                                                                                                                                                  
  Hash Cond: ((COALESCE(initcap(ga_session.device_category), 'Unknown'::text) = device.device_category_name) AND (COALESCE(replace(ga_session.operating_system, '(not set)'::text, 'Unknown'::text), 'Unknown'::text) = device.operating_system_name)) 
  ->  Append  (cost=0.00..33759.37 rows=876238 width=225) (actual time=0.005..132.070 rows=876237 loops=1)                                                                                                                                             
        ->  Seq Scan on ga_session  (cost=0.00..0.00 rows=1 width=319) (actual time=0.000..0.000 rows=0 loops=1)                                                                                                                                       
        ->  Seq Scan on ga_session_20170125 ga_session_1  (cost=0.00..3648.38 rows=94438 width=226) (actual time=0.005..10.606 rows=94438 loops=1)                                                                                                     
        ->  Seq Scan on ga_session_20170126 ga_session_2  (cost=0.00..3185.81 rows=82581 width=225) (actual time=0.014..8.982 rows=82581 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170127 ga_session_3  (cost=0.00..2975.03 rows=77503 width=224) (actual time=0.002..8.797 rows=77503 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170128 ga_session_4  (cost=0.00..2936.83 rows=76083 width=225) (actual time=0.003..7.873 rows=76083 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170129 ga_session_5  (cost=0.00..3716.18 rows=96618 width=224) (actual time=0.002..9.318 rows=96618 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170130 ga_session_6  (cost=0.00..3833.19 rows=99619 width=224) (actual time=0.002..9.453 rows=99619 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170131 ga_session_7  (cost=0.00..3488.79 rows=90579 width=225) (actual time=0.002..8.298 rows=90579 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170201 ga_session_8  (cost=0.00..3615.58 rows=93958 width=224) (actual time=0.002..9.199 rows=93958 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170202 ga_session_9  (cost=0.00..3286.56 rows=85256 width=224) (actual time=0.006..8.021 rows=85256 loops=1)                                                                                                      
        ->  Seq Scan on ga_session_20170203 ga_session_10  (cost=0.00..3073.02 rows=79602 width=225) (actual time=0.002..7.727 rows=79602 loops=1)                                                                                                     
  ->  Hash  (cost=1.38..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.016..0.016 rows=38 loops=1)                                                                                                                                                              
        Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 11kB                                                                                                                                                                                                  
        ->  Seq Scan on device  (cost=0.00..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.002..0.004 rows=38 loops=1)                                                                                                                                          
Planning time: 1.017 ms                                                                                                                                                                                                                                
Execution time: 1090.213 ms   

এরপরে ফলস্বরূপ ভুল যোগদানের পছন্দগুলিতে (নেস্টেড লুপগুলি) ফলাফল ব্যবহার করা হয় যা ব্যবহারের ফলে আরও যোগদান হয় (এখানে দেখানো হয় না)।

পার্টিশনগুলিতে ANALYSEআবার দৌড়ানোর আগে আমার অবশ্যই পার্টিশনগুলিতে ভুল সারি অনুমান ছিল , সুতরাং দেখে মনে হচ্ছে পুরো টেবিলটি ব্যবহার করার সময় ক্যোয়ারী পরিকল্পনাকারী সূচক ভিত্তিক পরিসংখ্যানগুলিকে বিবেচনা করে না।

ক্যোয়ারী প্ল্যানার তৈরির সময় কিউইর পরিকল্পনাকারী পিতামাতার সারণির স্তরের পরিসংখ্যান সংগ্রহ করতে বা পার্টিশনের স্বতন্ত্র পরিসংখ্যানগুলিকে বিবেচনায় নেওয়ার কোনও উপায় আছে?


2
আপনি যদি আপনার প্রকৃত সারণী এবং সূচী সংজ্ঞাটি সরবরাহ করেন (এর প্রাসঙ্গিক অংশগুলি) তবে প্রশ্নটি আমার পক্ষে আরও ভাল কাজ করবে। আপনি কীভাবে পার্টিশন প্রয়োগ করেছেন? উত্তরাধিকার নিয়ে? তারপরে "পুরো টেবিলের উপরে তৈরি সূচকগুলি" এর মতো কোনও জিনিস নেই প্রতিটি সূচক কেবল একটি শারীরিক টেবিল বিস্তৃত করতে পারে, অর্থাত একটি একক পার্টিশন।
এরউইন ব্র্যান্ডসেটেটার

দুঃখিত, আমি তথ্য যোগ। সূচাগুলি নিজেই প্রতিটি টেবিলে থাকে (সমস্ত উত্তরাধিকারী টেবিলগুলিতে সূচি তৈরি করতে আমরা কেবল কোনও ফাংশন বলি তাই আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি)।
জান ক্যাটিনস

উত্তর:


1

নিশ্চিত করুন যে কেবলমাত্র পার্টিশনগুলিই সূচিকৃত নয়, তবে মাস্টার সারণীটিও একইভাবে সূচিযুক্ত এবং বিশ্লেষণযুক্ত।

এটি পরিকল্পনাকারীকে একটি একক পার্টিশনে সূচক ভিত্তিক অনুমান অন্তর্ভুক্ত করতে পারে তবে মাস্টার টেবিল স্তরে এগুলি উপেক্ষা করতে পারে।

যদি মাস্টার টেবিলের জন্য এক্সপ্রেশন সূচক বা পরিসংখ্যান অনুপস্থিত থাকে তবে পরিকল্পনাকারী এই শর্তটি থেকে কার্ডিনালিটিতে যোগদান করতে সক্ষম হন না - এমনকি এতে পার্টিশনের জন্য নিখুঁত পরিসংখ্যান থাকলেও।

এটি কেবলমাত্র অনুমান কারণ আপনি সম্পূর্ণ স্কিমা সরবরাহ করেন নি। যদি এটি সাহায্য করে তবে আমাকে জানান।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.