PostgreSQL 16 提高了查询并行性

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云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: PostgreSQL 16 提高了查询并行性

PostgreSQL是一款开源的关系型数据库管理系统,具有广泛的功能和可靠的性能。每个新版本的PostgreSQL都带来了一系列的改进和新特性,为用户提供更好的数据库体验。在PostgreSQL 16中,一个重要的改进是对查询并行性的提升。本文将详细介绍PostgreSQL 16中关于查询并行性的改进和相关特性。

背景

在数据库系统中,查询并行性是指在处理查询时,同时利用多个CPU核心或多个计算资源进行并行执行的能力。通过并行执行查询操作,可以显著提高查询的处理速度和吞吐量,从而提升数据库的性能。

在以往的PostgreSQL版本中,查询并行性已经得到了一定程度的支持。然而,随着硬件技术的发展和多核处理器的普及,进一步提高查询并行性的需求日益增长。为了满足这一需求,PostgreSQL 16引入了一系列新的特性和改进,以提升查询并行性和性能。

查询并行计划

在PostgreSQL 16中,引入了新的查询并行计划,以更好地支持并行执行查询操作。查询并行计划是一个优化器生成的查询计划,它将查询操作划分为多个并行任务,并分配给不同的工作进程进行并行执行。

在生成查询并行计划时,优化器会考虑查询的复杂性、数据分布、系统资源等因素,以确定是否适合并行执行以及如何划分任务。查询并行计划可以根据查询的特性动态调整,并根据系统资源的可用性进行优化。

通过查询并行计划,PostgreSQL 16能够更好地利用多核处理器和并行计算资源,提高查询的执行效率和响应速度。

并行顺序扫描

一个重要的查询操作是顺序扫描,即按顺序逐行扫描表中的数据。在以往的PostgreSQL版本中,顺序扫描是单线程执行的,限制了其处理大量数据的能力。

在PostgreSQL 16中,引入了并行顺序扫描的概念。通过并行顺序扫描,多个工作进程可以同时扫描表中的不同数据块,并发地读取和处理数据。这极大地提高了顺序扫描的效率和吞吐量,特别是在处理大型表和大量数据时。

并行顺序扫描通过有效地利用系统资源,将查询的执行时间显著缩短,提高了数据库的查询性能和响应速度。

并行聚合

聚合操作是在查询中对数据进行汇总计算的过程,例如计算平均值、总和或计数等。在以往的PostgreSQL版本中,聚合操作是在单个工作进程中执行的,限制了其处理大量数据和复杂计算的能力。

在PostgreSQL 16中,引入了并行聚合的支持。通过并行聚合,多个工作进程可以同时对不同数据块的子集执行聚合操作,然后将结果进行合并,从而加速聚合查询的执行。

并行聚合的引入使得在大型数据集上执行复杂聚合操作成为可能,极大地提高了查询的处理速度和性能。

自适应并行性

自适应并行性是PostgreSQL 16中的另一个重要特性,它能够根据系统资源和查询的执行情况动态调整并行度。

在以往的版本中,需要用户手动指定查询的并行度,但这往往需要用户对系统和查询的特性有深入的了解。而自适应并行性则通过自动调整并行度来适应不同的环境和查询场景,从而减轻了用户的负担。

自适应并行性可以根据系统的负载情况和查询的执行情况自动调整并行度,以保证最佳的性能和资源利用。这使得在不同的硬件环境和查询负载下,PostgreSQL能够自动优化并行查询的执行,提供更好的性能和可扩展性。

性能优化和改进

除了上述核心特性外,PostgreSQL 16还进行了一系列性能优化和改进,进一步提升了查询并行性。

  • 优化了并行连接性能,减少了并行查询中连接管理的开销。
  • 改进了并行计划的生成和优化,提高了查询的执行效率。
  • 增强了对并行索引扫描的支持,提升了索引扫描操作的性能。
  • 优化了并行写入操作,减少了并行写入时的锁竞争和冲突。

这些性能优化和改进使得PostgreSQL 16在处理大量数据和复杂查询时表现出更好的并行性能和吞吐量。

总结

PostgreSQL 16在查询并行性方面进行了重要的改进和优化,引入了查询并行计划、并行顺序扫描、并行聚合和自适应并行性等新特性。这些特性提升了PostgreSQL在处理大量数据和复杂查询时的性能和吞吐量。

通过并行执行查询操作,PostgreSQL 16能够更好地利用多核处理器和并行计算资源,提高查询的执行效率和响应速度。并行顺序扫描和并行聚合使得处理大型表和复杂计算的查询操作变得更加高效。同时,自适应并行性的引入减轻了用户手动调整并行度的负担,使得系统能够自动优化并行查询的执行。

此外,PostgreSQL 16还进行了性能优化和改进,包括优化并行连接性能、改进并行计划生成和优化、增强并行索引扫描支持以及优化并行写入操作等。这些改进进一步提升了查询并行性的性能和吞吐量,使得PostgreSQL能够更好地处理大规模数据和复杂查询场景。

总而言之,PostgreSQL 16的查询并行性改进使得它在处理大量数据和复杂查询时表现出更好的性能和并行处理能力。这些特性的引入和优化使得用户能够更好地利用多核处理器和并行计算资源,提高数据库的查询效率和吞吐量。对于需要处理大型数据集和复杂查询的应用场景,PostgreSQL 16的查询并行性提升是一个重要的改进,为用户提供了更强大的数据库解决方案。

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