【DB吐槽大会】第55期 - PG SQL无法穿越

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 大家好,这里是DB吐槽大会,第55期 - PG SQL无法穿越

背景


1、产品的问题点

  • PG SQL无法穿越

2、问题点背后涉及的技术原理

  • PG SQL 的执行计划是怎么生成的?
  • 通过SQL统计信息、结合PG的一些代价系数参数设置、通过公式计算cost, 最后选择cost最低的plan作为plan tree. (多表JOIN触发geqo的除外)
  • PG SQL 是按什么执行计划执行的?
  • 如果时generic plan, 则按cached plan执行.
  • 如果cached plan算出来的代价大于custom plan的avg(cost), 则使用custom plan(相当于硬解析).
  • 使用绑定变量时就一定会用会话中已经缓存的执行计划吗?
  • 不一定, 参考如上. 如果cached plan算出来的代价大于custom plan的avg(cost), 则使用custom plan(相当于硬解析).
  • 怎么知道过去某个时刻当时SQL的执行计划?
  • 不知道, 除非打印出来. 例如, 使用auto_explain插件

3、这个问题将影响哪些行业以及业务场景

  • 通用

4、会导致什么问题?

  • 无法轻松了解SQL在过去某个时刻的执行计划, 排查因为执行计划问题导致的性能抖动非常困难.
  • 例如: 统计信息未及时更新, 导致的执行计划问题
  • 例如: 数据倾斜, 并且产生plan cache的前几次导致执行计划运算有问题.

5、业务上应该如何避免这个坑

  • 可以开启auto_explain插件, 记录抖动SQL的执行计划以及每个NODE的开销, 耗时, IO, 命中, 等.
  • 避免plan错误的一些手段
  • 缩短长连接使用生命周期, 避免错误的plan cache造成长时间的影响.
  • 加快统计信息收集频率, 避免统计信息不及时造成的query plan不正确.
  • 分析型的业务设置plan_cache_mode为force_custom_plan, 避免大量数据的变化统计信息频繁变化, 导致cache plan不争气的问题. force_custom_plan要求每次执行SQL时都重新生成query plan.

6、业务上避免这个坑牺牲了什么, 会引入什么新的问题

  • auto explain 开启后, 会打开时间计数器, 影响全局. 导致性能下降.

7、数据库未来产品迭代如何修复这个坑

  • 希望内核可以支持统计信息、元数据信息快照功能,用于回放SQL,得到过去的执行计划信息。
  • 当query执行计划发生变化时, 通过参数控制, 例如SQL执行时间抖动超过多少时, 可以将前后的plan tree打印到日志中, 同时输出类似auto_explain的详细内容.



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