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今天就跟大家聊聊有關(guān)使用GaussDB(DWS) explain如何實(shí)現(xiàn)分布式執(zhí)行計(jì)劃,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
執(zhí)行計(jì)劃(又稱解釋計(jì)劃)是數(shù)據(jù)庫執(zhí)行SQL語句的具體步驟,例如通過索引還是全表掃描訪問表中的數(shù)據(jù),連接查詢的實(shí)現(xiàn)方式和連接的順序等。如果 SQL 語句性能不夠理想,我們首先應(yīng)該查看它的執(zhí)行計(jì)劃。本文主要介紹如何詳細(xì)解讀GaussDB(DWS)產(chǎn)生的分布式執(zhí)行計(jì)劃,從計(jì)劃中發(fā)現(xiàn)性能調(diào)優(yōu)點(diǎn)。
要讀懂執(zhí)行計(jì)劃,首先要知道數(shù)據(jù)庫執(zhí)行算子的概念:
下面重點(diǎn)介紹下基于sharing nothing的分布式計(jì)劃中最重要的一類算子——STREAM算子
三種類型的stream算子
1)Gather Stream(N:1) – 每個(gè)源結(jié)點(diǎn)都將其數(shù)據(jù)發(fā)送給目標(biāo)結(jié)點(diǎn)
2)Redistribute Stream(N:N) – 每個(gè)源節(jié)點(diǎn)將其數(shù)據(jù)根據(jù)連接條件計(jì)算Hash值,根據(jù)重新計(jì)算的Hash值進(jìn)行分布,發(fā)給對應(yīng)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)
3)Broadcast Stream(1:N) – 由一個(gè)源節(jié)點(diǎn)將其數(shù)據(jù)發(fā)給N個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)
其中1)主要用于CN與DN間的數(shù)據(jù)交換,2)與3)主要用于DN間的數(shù)據(jù)交換
SQL執(zhí)行計(jì)劃是一個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù),顯示執(zhí)一條SQL語句執(zhí)行時(shí)的詳細(xì)步驟。每一個(gè)步驟是一個(gè)數(shù)據(jù)庫運(yùn)算符,也叫作一個(gè)執(zhí)行算子。使用explain命令可以查看優(yōu)化器為每個(gè)查詢生成的具體執(zhí)行計(jì)劃。
1) EXPLAIN的語法
其中,option中COSTS與NODES的默認(rèn)值為ON,其他參數(shù)默認(rèn)為OFF。
說明:
a) EXPLAIN + QUERY并不會真正執(zhí)行,只會將計(jì)劃打印出來,指定option中的ANALYZE可以進(jìn)行實(shí)際執(zhí)行
b) PERFORMANCE 選項(xiàng)默認(rèn)會將所有的選項(xiàng)置為ON,即顯示所有的執(zhí)行信息。
c) CPU/BUFFER/DETAIL 選項(xiàng)依賴于ANALYZE,只有ANALYZE置為ON的時(shí)候,才能使用這幾個(gè)選項(xiàng)。
d) DETAIL選項(xiàng)用來控制輸出,DETAIL 置為ON時(shí),會顯示各個(gè)DN上具體的執(zhí)行信息;DATAIL 置為OFF時(shí),顯示所有DN的匯總信息,即最大最小值信息。
2) EXPLAIN顯示格式
GaussDB中提供了兩種顯示格式(normal/pretty),通過設(shè)置參數(shù)explain_perf_mode進(jìn)行控制。其中,normal格式為默認(rèn)的顯示格式。
normal格式如下:
pretty格式如下:
改進(jìn)后的顯示格式,層次清晰,計(jì)劃包含了plan node id,性能分析會更加簡單直接。
使用之前可以使用show explain_perf_mode;來查看當(dāng)前數(shù)據(jù)庫使用的顯示風(fēng)格。
同時(shí)可以使用set explain_perf_mode=pretty/normal;來設(shè)置輸出的格式。
1) 四中常見類型計(jì)劃
建表語句:
a) FQS計(jì)劃,完全下推,下發(fā)query
兩表JOIN,且其連接條件為各表的分布列,在關(guān)閉stream算子的情況下,CN會直接將該語句發(fā)送至各DN執(zhí)行,最后結(jié)果在CN匯總。
b) 非FQS計(jì)劃,部分語句下推
兩表JOIN,且連接條件中包含非分布列,此時(shí)在關(guān)閉stream算子的情況下,CN會將基表掃描語句下發(fā)至各DN,然后在CN上進(jìn)行JOIN。
c) Stream計(jì)劃,DN之間無數(shù)據(jù)交換
兩表JOIN,且連接條件為各表的分布列,因此各DN無需數(shù)據(jù)交換。CN生成stream計(jì)劃后,將除Gather Stream的計(jì)劃下發(fā)給DN執(zhí)行,在各個(gè)DN上進(jìn)行基表 掃描,并進(jìn)行哈希連接后,發(fā)送給CN。
d) Stream計(jì)劃,DN之間存在數(shù)據(jù)交換
兩表JOIN,且連接條件包含非分布列,在開啟stream算子的情況下,會生成stream計(jì)劃,其DN間存在數(shù)據(jù)交換。此時(shí)對于tt02表,會在各DN進(jìn)行基表掃描,掃描后會通過Redistribute Stream算子,按照J(rèn)OIN條件中的tt02.c1進(jìn)行哈希計(jì)算后重新發(fā)送給各DN,然后在各DN上做JOIN,最后匯總到CN。
2) explain performance詳解
a) 執(zhí)行計(jì)劃
•id:執(zhí)行算子節(jié)點(diǎn)編號。
•operation:具體的執(zhí)行節(jié)點(diǎn)算子名稱。
•A-time:各DN相應(yīng)算子執(zhí)行時(shí)間,[]中左側(cè)為最小值,右側(cè)為最大值,包括下層算子執(zhí)行時(shí)間。
•A-rows:相應(yīng)算子輸出的全局總行數(shù)。
•E-rows:每個(gè)算子估算的輸出行數(shù)。
•Peak Memory:各DN相應(yīng)算子消耗內(nèi)存峰值,[]中左側(cè)為最小值,右側(cè)為最大值。
•E-memory:DN上每個(gè)算子估算的內(nèi)存使用量,只有DN上執(zhí)行的算子會顯示。某些場景會在估算的內(nèi)存使用量后使用括號顯示該算子在內(nèi)存源充足下可以自動擴(kuò)展的內(nèi)存上限。
•E-width:每個(gè)算子輸出元組的估算寬度。
•E-costs:每個(gè)算子估算的執(zhí)行代價(jià)。
b) 謂詞過濾
顯示對應(yīng)執(zhí)行算子節(jié)點(diǎn)的過濾條件
c) 內(nèi)存使用
主要顯示CN的最大內(nèi)存用量、DN最大內(nèi)存用量、各算子的最大內(nèi)存用量、各算子預(yù)估內(nèi)存用量、Stream線程的啟動以及收發(fā)時(shí)間。
d) Targetlist Information
各個(gè)算子對應(yīng)的輸出目標(biāo)列信息。
e) DN信息
各算子的執(zhí)行時(shí)間、Buffer、CPU信息
f) 自定義信息
CN與DN之間的建連信息、DN與DN之間的建連信息。
g) 匯總信息
DN執(zhí)行器開始時(shí)間,[min_node_name, max_node_name] : [min_time, max_time]DN執(zhí)行器結(jié)束時(shí)間,[min_node_name, max_node_name] : [min_time, max_time]Remote query poll time:接收結(jié)果時(shí)用于poll等待的時(shí)間CN執(zhí)行器開始、運(yùn)行及結(jié)束時(shí)間網(wǎng)絡(luò)流量,stream算子發(fā)送的數(shù)據(jù)量優(yōu)化器執(zhí)行期時(shí)間查詢ID總執(zhí)行時(shí)間
h) 執(zhí)行時(shí)間介紹
每個(gè)算子的執(zhí)行信息都包含三個(gè)部分:
其中:
dn_6001_6002/dn_6003_6004 表示具體執(zhí)行的節(jié)點(diǎn)信息,括號中的信息是實(shí)際的執(zhí)行信息actualtime=0.013..2290.971 表示實(shí)際的執(zhí)行時(shí)間
第一個(gè)數(shù)字表示執(zhí)行時(shí)進(jìn)入當(dāng)前算子到輸出第一條數(shù)據(jù)所花費(fèi)的時(shí)間
第二個(gè)數(shù)字為輸出所有數(shù)據(jù)的總執(zhí)行時(shí)間
注意:在整個(gè)計(jì)劃中,除了葉子節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)間是算子本身的執(zhí)行時(shí)間,其余算子的執(zhí)行時(shí)間均包含子節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)間。
在該計(jì)劃中,7號節(jié)點(diǎn)和9號節(jié)點(diǎn)為葉子節(jié)點(diǎn),其余節(jié)點(diǎn)均為非葉子簡介。1號節(jié)點(diǎn)時(shí)頂層節(jié)點(diǎn),所以該節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)間就可以作為整個(gè)查詢的執(zhí)行時(shí)間。
rows=2001550 表示當(dāng)前算子輸出數(shù)據(jù)為2001550行;loops=1 表示當(dāng)前算子的只執(zhí)行了一次,而對于分區(qū)表的掃描(7號節(jié)點(diǎn))來說:
該層掃描算子的loops為7,對于分區(qū)表,每一個(gè)分區(qū)表的掃描就是一次完整的掃描操作,當(dāng)切換到下一個(gè)分區(qū)的時(shí)候,又是一次新的查詢操作,查詢該表定義如下:
Inventory表有7個(gè)分區(qū),所以就執(zhí)行了7次表掃描操作,因此loops=7。
i) CPU信息介紹
每個(gè)算子執(zhí)行的過程都有CPU信息,其中cyc代表的是CPU的周期數(shù),ex cyc表示的是當(dāng)前算子的周期數(shù),不包含其子節(jié)點(diǎn);inc cyc是包含子節(jié)點(diǎn)的周期數(shù);ex row是當(dāng)前算子輸出的數(shù)據(jù)行數(shù);ex c/r則是ex cyc/ex row得到的每條數(shù)據(jù)所用的平均周期數(shù)。
j) Buffer信息介紹
buffers顯示緩沖區(qū)信息,包括共享塊和臨時(shí)塊的讀和寫。
共享塊包含表和索引,臨時(shí)塊在排序和物化中使用的磁盤塊。上層節(jié)點(diǎn)顯示出來的塊數(shù)據(jù)包含了其所有子節(jié)點(diǎn)使用的塊數(shù)。
Buffers涉及的參數(shù)有兩種,分別為:shared和temp,及shared hit/read/dirtied/written以及temp read/write
Hit blocks:代表從磁盤里面讀到的數(shù)據(jù)塊數(shù)
Dirtied blocks:代表當(dāng)前查詢中被修改了的并且此前未被修改的數(shù)據(jù)塊數(shù)
Written blocks:代表當(dāng)前線程將shared bufer里被修改的數(shù)據(jù)寫回到磁盤的塊數(shù)
k) 執(zhí)行內(nèi)存
其中:
Peak Memory:5KB 表示當(dāng)前算子實(shí)際執(zhí)行時(shí)使用的峰值內(nèi)存;
Estimate Memory:1024MB 表示預(yù)估的內(nèi)存,為優(yōu)化器給出的預(yù)估值。
l) 其他執(zhí)行信息
(1)sort 算子,會顯示排序信息
Sort Method代表排序的方法,包括quicksort(快排)和disksort(外排)??炫偶磧?nèi)存夠用時(shí),所有的排序操作均在內(nèi)存中完成,外排說明當(dāng)前可用內(nèi)存不足,需要下盤。
(2)hashjoin算子
Buckets:代表hash表中實(shí)際使用的桶的個(gè)數(shù)
Batches:代表hashjoin中實(shí)際分塊的數(shù)量。如果Batches=1,則說明所有的數(shù)據(jù)全在內(nèi)存中,沒有下盤操作;反之則說明有下盤操作,Batches - 1代表臨時(shí)文件的個(gè)數(shù)。
Memory Usage:就是hashjoin中內(nèi)存的使用情況
(3)hashagg算子
如果發(fā)生數(shù)據(jù)下盤,會有File Num:512信息,顯示臨時(shí)文件的個(gè)數(shù)。
(4)stream算子
stream算子的會統(tǒng)計(jì)當(dāng)前算子處理數(shù)據(jù)的字節(jié)數(shù),其從子線程獲取數(shù)據(jù)的時(shí)間(poll time)以及處理數(shù)據(jù)的時(shí)間(Deserialize Time)。
stream算子的子節(jié)點(diǎn)會統(tǒng)計(jì)發(fā)送端的時(shí)間信息,如下:
發(fā)送時(shí)間Send time,排隊(duì)時(shí)間Wait Quota time, OS發(fā)送時(shí)間以及數(shù)據(jù)處理的時(shí)間。
3) explain 調(diào)優(yōu)示例
一個(gè)查詢語句要經(jīng)過多個(gè)算子步驟才會輸出最終的結(jié)果。由于個(gè)別算子耗時(shí)過長導(dǎo)致整體查詢性能下降的情況比較常見。這些算子是整個(gè)查詢的瓶頸算子。通用的優(yōu)化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看執(zhí)行過程的瓶頸算子,然后進(jìn)行針對性優(yōu)化。
基表掃描時(shí),對于點(diǎn)查或者范圍掃描等過濾大量數(shù)據(jù)的查詢,如果使用SeqScan全表掃描會比較耗時(shí),可以在條件列上建立索引選擇IndexScan進(jìn)行索引掃描提升掃描效率。如下示例:
上述例子中,全表掃描返回3360條數(shù)據(jù),過濾掉大量數(shù)據(jù),在sssolddate_sk列上建立索引后,使用IndexScan掃描效率顯著提高,從960毫秒提升到8毫秒。
結(jié)語:
在調(diào)優(yōu)過程中,熟練使用explain并能分析各部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)果是非常重要的。本文中僅僅介紹了大多數(shù)字段的含義以及根據(jù)explain結(jié)果進(jìn)行調(diào)優(yōu)的一個(gè)小示例,還可以與plan hint結(jié)合使用找出執(zhí)行的最佳路徑,也可以定位傾斜程度等等。
看完上述內(nèi)容,你們對使用GaussDB(DWS) explain如何實(shí)現(xiàn)分布式執(zhí)行計(jì)劃有進(jìn)一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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