PostgreSQL 并行计算解说 之17 - parallel nestloop join

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: 标签 PostgreSQL , cpu 并行 , smp 并行 , 并行计算 , gpu 并行 , 并行过程支持 背景 PostgreSQL 11 优化器已经支持了非常多场合的并行。简单估计,已支持27余种场景的并行计算。 parallel seq scan

标签

PostgreSQL , cpu 并行 , smp 并行 , 并行计算 , gpu 并行 , 并行过程支持


背景

PostgreSQL 11 优化器已经支持了非常多场合的并行。简单估计,已支持27余种场景的并行计算。

parallel seq scan                                    
                                    
parallel index scan                                    
                                    
parallel index only scan                                    
                                    
parallel bitmap scan                                    
                                    
parallel filter                                    
                                
parallel hash agg                                
                                
parallel group agg                                
                                    
parallel cte                                    
                                    
parallel subquery                                    
                                    
parallel create table                                    
                                    
parallel create index                                    
                                    
parallel select into                                    
                                    
parallel CREATE MATERIALIZED VIEW                                    
                                    
parallel 排序 : gather merge                                     
                                    
parallel nestloop join                                    
                                    
parallel hash join                                    
                                    
parallel merge join                                    
                                    
parallel 自定义并行聚合                                    
                                    
parallel 自定义并行UDF                                    
                                    
parallel append                                    
                                    
parallel union                                    
                                    
parallel fdw table scan                                    
                                    
parallel partition join                                    
                                    
parallel partition agg                                    
                                    
parallel gather                            
                    
parallel gather merge                    
                                    
parallel rc 并行                                    
                                    
parallel rr 并行                                    
                                    
parallel GPU 并行                                    
                                    
parallel unlogged table                                     

接下来进行一一介绍。

关键知识请先自行了解:

1、优化器自动并行度算法 CBO

《PostgreSQL 9.6 并行计算 优化器算法浅析》

《PostgreSQL 11 并行计算算法,参数,强制并行度设置》

parallel nestloop join

并行嵌套循环JOIN

数据量:10亿 join 10亿 on (i=i)。

场景 数据量 关闭并行 开启并行 并行度 开启并行性能提升倍数
parallel nestloop join 10亿 join 10亿 using (i) where t1.i<10000000 14.4 秒 4.6 秒 8 3.13 倍

1、关闭并行,耗时: 14.4 秒。

postgres=# explain select count(*) from table5 t1 join table5 t2 using (i) where t1.i<10000000;     
                                                QUERY PLAN                                                  
----------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Aggregate  (cost=14130901.01..14130901.02 rows=1 width=8)  
   ->  Nested Loop  (cost=1.15..14109824.41 rows=8430637 width=0)  
         ->  Index Only Scan using idx_table5_2 on table5 t1  (cost=0.57..172964.32 rows=8430637 width=4)  
               Index Cond: (i < 10000000)  
         ->  Index Only Scan using idx_table5_2 on table5 t2  (cost=0.57..1.64 rows=1 width=4)  
               Index Cond: (i = t1.i)  
(6 rows)  
  
postgres=# select count(*) from table5 t1 join table5 t2 using (i) where t1.i<10000000;     
  count    
---------  
 9999999  
(1 row)  
  
Time: 14362.926 ms (00:14.363)  

2、开启并行,耗时: 4.6 秒。

postgres=# explain select count(*) from table5 t1 join table5 t2 using (i) where t1.i<10000000;     
                                                          QUERY PLAN                                                            
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Finalize Aggregate  (cost=1843938.99..1843939.00 rows=1 width=8)  
   ->  Gather  (cost=1843938.96..1843938.97 rows=8 width=8)  
         Workers Planned: 8  
         ->  Partial Aggregate  (cost=1843938.96..1843938.97 rows=1 width=8)  
               ->  Nested Loop  (cost=1.15..1841304.38 rows=1053830 width=0)  
                     ->  Parallel Index Only Scan using idx_table5_2 on table5 t1  (cost=0.57..99196.25 rows=1053830 width=4)  
                           Index Cond: (i < 10000000)  
                     ->  Index Only Scan using idx_table5_2 on table5 t2  (cost=0.57..1.64 rows=1 width=4)  
                           Index Cond: (i = t1.i)  
(9 rows)  
  
postgres=# select count(*) from table5 t1 join table5 t2 using (i) where t1.i<10000000;     
  count    
---------  
 9999999  
(1 row)  
  
Time: 4646.562 ms (00:04.647)  

其他知识

1、优化器自动并行度算法 CBO

《PostgreSQL 9.6 并行计算 优化器算法浅析》

《PostgreSQL 11 并行计算算法,参数,强制并行度设置》

2、function, op 识别是否支持parallel

postgres=# select proparallel,proname from pg_proc;                                    
 proparallel |                   proname                                                        
-------------+----------------------------------------------                                    
 s           | boolin                                    
 s           | boolout                                    
 s           | byteain                                    
 s           | byteaout                                    

3、subquery mapreduce unlogged table

对于一些情况,如果期望简化优化器对非常非常复杂的SQL并行优化的负担,可以自己将SQL拆成几段,中间结果使用unlogged table保存,类似mapreduce的思想。unlogged table同样支持parallel 计算。

4、vacuum,垃圾回收并行。

5、dblink 异步调用并行

《PostgreSQL VOPS 向量计算 + DBLINK异步并行 - 单实例 10亿 聚合计算跑进2秒》

《PostgreSQL 相似搜索分布式架构设计与实践 - dblink异步调用与多机并行(远程 游标+记录 UDF实例)》

《PostgreSQL dblink异步调用实现 并行hash分片JOIN - 含数据交、并、差 提速案例 - 含dblink VS pg 11 parallel hash join VS pg 11 智能分区JOIN》

暂时不允许并行的场景(将来PG会继续扩大支持范围):

1、修改行,锁行,除了create table as , select into, create mview这几个可以使用并行。

2、query 会被中断时,例如cursor , loop in PL/SQL ,因为涉及到中间处理,所以不建议开启并行。

3、paralle unsafe udf ,这种UDF不会并行

4、嵌套并行(udf (内部query并行)),外部调用这个UDF的SQL不会并行。(主要是防止large parallel workers )

5、SSI 隔离级别

参考

https://www.postgresql.org/docs/11/parallel-plans.html

《PostgreSQL 11 并行计算算法,参数,强制并行度设置》

《PostgreSQL 11 preview - 并行计算 增强 汇总》

《PostgreSQL 10 自定义并行计算聚合函数的原理与实践 - (含array_agg合并多个数组为单个一元数组的例子)》

《PostgreSQL 9.6 并行计算 优化器算法浅析》

 

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