一、优化器并行计算的并行度计算方法
1、总worker进程数
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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。
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1 |
max_parallel_workers |
3、单条QUERY中，每个node最多允许开启的并行计算WORKER数
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postgres=# show max_parallel_workers_per_gather ; max_parallel_workers_per_gather --------------------------------- 0 (1 row) |
4、单个query, node的并行度
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1 |
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。
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postgres=# alter table pa set (parallel_workers =32); ALTER TABLE |
6、真实并行度算法
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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) ) |
二、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：
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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。
三、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。
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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、优化器强制选择并行计算参数
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1 |
#force_parallel_mode = on |
五、并行计算相关参数
1、创建索引，CREATE TABLE AS，SELECT INTO 的并行度
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postgres=# show max_parallel_maintenance_workers ; max_parallel_maintenance_workers ---------------------------------- 24 (1 row) |
2、并行分区表JOIN
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1 |
#enable_partitionwise_join = on |
3、并行分区表分区聚合
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1 |
#enable_partitionwise_aggregate = on |
4、并行HASH计算
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1 |
#enable_parallel_hash = on |
5、LEADER主动获取并行WORKER的返回结果
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1 |
parallel_leader_participation = on |
6、并行APPEND（分区表），UNION ALL查询
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1 |
#enable_parallel_append = on |
六、强行并行
强制并行度24
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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; 4、所有表和索引扫描允许并行 postgres=# set min_parallel_table_scan_size =0; postgres=# set min_parallel_index_scan_size =0; 5、并行计算优化器成本设置为0 postgres=# set parallel_tuple_cost =0; postgres=# set parallel_setup_cost =0; 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 ) |
七、函数并行
1、并行函数
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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
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1 |
combinefunc |
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