PostgreSQL 并行计算解说 之28 - parallel CREATE INDEX CONCURRENTLY - 不堵塞读写

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 CREATE INDEX CONCURRENTLY - 不堵塞读写    
        
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 append merge        
        
parallel union all        
        
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        
        
lead parallel        

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 CREATE INDEX CONCURRENTLY - 不堵塞读写

支持并行创建索引,并且不堵塞读写操作。

数据量:10亿

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 CREATE INDEX CONCURRENTLY - 不堵塞读写 10亿 509.6 秒 355 秒 16 1.44 倍
drop table a1;    
create unlogged table a1(id int);    
insert into a1 select generate_series(1,1000000000);    
INSERT 0 1000000000    
alter table a1 set (parallel_workers =16);    
vacuum analyze a1;    
    
set min_parallel_index_scan_size =0;    
set max_parallel_workers=64;    
set max_parallel_workers_per_gather =16;    
set max_parallel_maintenance_workers =16;    
set parallel_setup_cost =0;    
set parallel_tuple_cost =0;    
set maintenance_work_mem ='4GB';    
set parallel_leader_participation=off;    

1、关闭并行,耗时: 509.6 秒。

postgres=# create index concurrently idx_a1_id on a1(id);    
CREATE INDEX    
Time: 509594.515 ms (08:29.595)    
    
创建索引时不影响读写    
    
postgres=# select * from a1 where ctid='(1,5)';    
 id      
-----    
 231    
(1 row)    
    
Time: 1.988 ms    
    
postgres=# insert into a1 values (0) returning ctid;    
     ctid          
---------------    
 (4424778,176)    
(1 row)    
    
INSERT 0 1    
Time: 0.650 ms    
postgres=# select * from a1 where ctid='(4424778,176)';    
 id     
----    
  0    
(1 row)    
    
Time: 0.427 ms    
    
postgres=# delete from a1 where ctid='(1,5)' returning xmin,xmax,cmin,cmax,ctid,*;    
    xmin    |    xmax    | cmin | cmax | ctid  | id      
------------+------------+------+------+-------+-----    
 1328166328 | 1328166343 |    0 |    0 | (1,5) | 231    
(1 row)    
    
DELETE 1    
Time: 0.488 ms    

2、开启并行,耗时: 355 秒。

postgres=# create index concurrently idx_a1_id on a1(id);    
CREATE INDEX    
Time: 355070.593 ms (05:55.071)    
    
创建索引时不影响读写    
    
postgres=# insert into a1 values (0);    
INSERT 0 1    
postgres=# delete from a1 where ctid='(1,1)';    
DELETE 1    
postgres=# insert into a1 values (0);    
INSERT 0 1    
Time: 0.376 ms    
postgres=# insert into a1 values (0) returning ctid;    
     ctid          
---------------    
 (4424778,175)    
(1 row)    
INSERT 0 1    
Time: 0.372 ms    
postgres=# delete from a1 where ctid='(4424778,175)';    
DELETE 1    
Time: 0.324 ms    
postgres=# select * from a1 where ctid='(1,2)';    
 id      
-----    
 228    
(1 row)    
Time: 0.384 ms    

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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