ePQ 支持分区表查询
V11 / v1.1.17-渊云
2023/09/06
20 min
背景
随着数据量的不断增长,表的规模将会越来越大。为了方便管理和提高查询性能,比较好的实践是使用分区表,将大表拆分成多个子分区表。甚至每个子分区表还可以进一步拆成二级子分区表,从而形成了多级分区表。
PolarDB-PG 支持 ePQ 弹性跨机并行查询,能够利用集群中多个计算节点提升只读查询的性能。ePQ 不仅能够对普通表进行高效的跨机并行查询,对分区表也实现了跨机并行查询。
ePQ 对分区表的基础功能支持包含:
- 对分区策略为 Range / List / Hash 的分区表进行并行扫描
- 对分区表进行索引扫描
- 对分区表进行连接查询
此外,ePQ 还支持了部分与分区表相关的高级功能:
- 分区裁剪
- 智能分区连接(Partition Wise Join)
- 对多级分区表进行并行查询
ePQ 暂不支持对具有多列分区键的分区表进行并行查询。
使用指南
分区表并行查询
创建一张分区策略为 Range 的分区表,并创建三个子分区:
CREATE TABLE t1 (id INT) PARTITION BY RANGE(id);
CREATE TABLE t1_p1 PARTITION OF t1 FOR VALUES FROM (0) TO (200);
CREATE TABLE t1_p2 PARTITION OF t1 FOR VALUES FROM (200) TO (400);
CREATE TABLE t1_p3 PARTITION OF t1 FOR VALUES FROM (400) TO (600);
设置参数打开 ePQ 开关和 ePQ 分区表扫描功能的开关:
SET polar_enable_px TO ON;
SET polar_px_enable_partition TO ON;
查看对分区表进行全表扫描的执行计划:
=> EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------
PX Coordinator 6:1 (slice1; segments: 6)
-> Append
-> Partial Seq Scan on t1_p1
-> Partial Seq Scan on t1_p2
-> Partial Seq Scan on t1_p3
Optimizer: PolarDB PX Optimizer
(6 rows)
ePQ 将会启动一组进程并行扫描分区表的每一个子表。每一个扫描进程都会通过 Append
算子依次扫描每一个子表的一部分数据(Partial Seq Scan
),并通过 Motion 算子(PX Coordinator
)将所有进程的扫描结果汇聚到发起查询的进程并返回。
分区静态裁剪
当查询的过滤条件中包含分区键时,ePQ 优化器可以根据过滤条件对将要扫描的分区表进行裁剪,避免扫描不需要的子分区,节省系统资源,提升查询性能。以上述 t1
表为例,查看以下查询的执行计划:
=> EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t1 WHERE id < 100;
QUERY PLAN
-------------------------------------------
PX Coordinator 6:1 (slice1; segments: 6)
-> Append
-> Partial Seq Scan on t1_p1
Filter: (id < 100)
Optimizer: PolarDB PX Optimizer
(5 rows)
由于查询的过滤条件 id < 100
包含分区键,因此 ePQ 优化器可以根据分区表的分区边界,在产生执行计划时去除不符合过滤条件的子分区(t1_p2
、t1_p3
),只保留符合过滤条件的子分区(t1_p1
)。
智能分区连接
在进行分区表之间的连接操作时,如果分区策略和边界相同,并且连接条件为分区键时,ePQ 优化器可以产生以子分区为单位进行连接的执行计划,避免两张分区表的进行笛卡尔积式的连接,节省系统资源,提升查询性能。
以两张 Range 分区表的连接为例。使用以下 SQL 创建两张分区策略和边界都相同的分区表 t2
和 t3
:
CREATE TABLE t2 (id INT) PARTITION BY RANGE(id);
CREATE TABLE t2_p1 PARTITION OF t2 FOR VALUES FROM (0) TO (200);
CREATE TABLE t2_p2 PARTITION OF t2 FOR VALUES FROM (200) TO (400);
CREATE TABLE t2_p3 PARTITION OF t2 FOR VALUES FROM (400) TO (600);
CREATE TABLE t3 (id INT) PARTITION BY RANGE(id);
CREATE TABLE t3_p1 PARTITION OF t3 FOR VALUES FROM (0) TO (200);
CREATE TABLE t3_p2 PARTITION OF t3 FOR VALUES FROM (200) TO (400);
CREATE TABLE t3_p3 PARTITION OF t3 FOR VALUES FROM (400) TO (600);
打开以下参数启用 ePQ 对分区表的支持:
SET polar_enable_px TO ON;
SET polar_px_enable_partition TO ON;
当 Partition Wise join 关闭时,两表在分区键上等值连接的执行计划如下:
=> SET polar_px_enable_partitionwise_join TO OFF;
=> EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t2 JOIN t3 ON t2.id = t3.id;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------
PX Coordinator 6:1 (slice1; segments: 6)
-> Hash Join
Hash Cond: (t2_p1.id = t3_p1.id)
-> Append
-> Partial Seq Scan on t2_p1
-> Partial Seq Scan on t2_p2
-> Partial Seq Scan on t2_p3
-> Hash
-> PX Broadcast 6:6 (slice2; segments: 6)
-> Append
-> Partial Seq Scan on t3_p1
-> Partial Seq Scan on t3_p2
-> Partial Seq Scan on t3_p3
Optimizer: PolarDB PX Optimizer
(14 rows)
从执行计划中可以看出,执行 slice1
计划分片的六个进程会分别通过 Append
算子依次扫描分区表 t2
每一个子分区的一部分数据,并通过 Motion 算子(PX Broadcast
)接收来自执行 slice2
的六个进程广播的 t3
全表数据,在本地完成哈希连接(Hash Join
)后,通过 Motion 算子(PX Coordinator
)汇聚结果并返回。本质上,分区表 t2
的每一行数据都与 t3
的每一行数据做了一次连接。
打开参数 polar_px_enable_partitionwise_join
启用 Partition Wise join 后,再次查看执行计划:
=> SET polar_px_enable_partitionwise_join TO ON;
=> EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM t2 JOIN t3 ON t2.id = t3.id;
QUERY PLAN
------------------------------------------------
PX Coordinator 6:1 (slice1; segments: 6)
-> Append
-> Hash Join
Hash Cond: (t2_p1.id = t3_p1.id)
-> Partial Seq Scan on t2_p1
-> Hash
-> Full Seq Scan on t3_p1
-> Hash Join
Hash Cond: (t2_p2.id = t3_p2.id)
-> Partial Seq Scan on t2_p2
-> Hash
-> Full Seq Scan on t3_p2
-> Hash Join
Hash Cond: (t2_p3.id = t3_p3.id)
-> Partial Seq Scan on t2_p3
-> Hash
-> Full Seq Scan on t3_p3
Optimizer: PolarDB PX Optimizer
(18 rows)
在上述执行计划中,执行 slice1
计划分片的六个进程将通过 Append
算子依次扫描分区表 t2
每个子分区中的一部分数据,以及分区表 t3
相对应子分区 的全部数据,将两份数据进行哈希连接(Hash Join
),最终通过 Motion 算子(PX Coordinator
)汇聚结果并返回。在上述执行过程中,分区表 t2
的每一个子分区 t2_p1
、t2_p2
、t2_p3
分别只与分区表 t3
对应的 t3_p1
、t3_p2
、t3_p3
做了连接,并没有与其它不相关的分区连接,节省了不必要的工作。
多级分区表并行查询
在多级分区表中,每级分区表的分区维度(分区键)可以不同:比如一级分区表按照时间维度分区,二级分区表按照地域维度分区。当查询 SQL 的过滤条件中包含每一级分区表中的分区键时,ePQ 优化器支持对多级分区表进行静态分区裁剪,从而过滤掉不需要被扫描的子分区。
以下图为例:当查询过滤条件 WHERE date = '202201' AND region = 'beijing'
中包含一级分区键 date
和二级分区键 region
时,ePQ 优化器能够裁剪掉所有不相关的分区,产生的执行计划中只包含符合条件的子分区。由此,执行器只对需要扫描的子分区进行扫描即可。
使用以下 SQL 为例,创建一张多级分区表:
CREATE TABLE r1 (a INT, b TIMESTAMP) PARTITION BY RANGE (b);
CREATE TABLE r1_p1 PARTITION OF r1 FOR VALUES FROM ('2000-01-01') TO ('2010-01-01') PARTITION BY RANGE (a);
CREATE TABLE r1_p1_p1 PARTITION OF r1_p1 FOR VALUES FROM (1) TO (1000000);
CREATE TABLE r1_p1_p2 PARTITION OF r1_p1 FOR VALUES FROM (1000000) TO (2000000);
CREATE TABLE r1_p2 PARTITION OF r1 FOR VALUES FROM ('2010-01-01') TO ('2020-01-01') PARTITION BY RANGE (a);
CREATE TABLE r1_p2_p1 PARTITION OF r1_p2 FOR VALUES FROM (1) TO (1000000);
CREATE TABLE r1_p2_p2 PARTITION OF r1_p2 FOR VALUES FROM (1000000) TO (2000000);
打开以下参数启用 ePQ 对分区表的支持:
SET polar_enable_px TO ON;
SET polar_px_enable_partition TO ON;
执行一条以两级分区键作为过滤条件的 SQL,并关闭 ePQ 的多级分区扫描功能,将得到 PostgreSQL 内置优化器经过多级分区静态裁剪后的执行计划:
=> SET polar_px_optimizer_multilevel_partitioning TO OFF;
=> EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM r1 WHERE a < 1000000 AND b < '2009-01-01 00:00:00';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on r1_p1_p1 r1
Filter: ((a < 1000000) AND (b < '2009-01-01 00:00:00'::timestamp without time zone))
(2 rows)
启用 ePQ 的多级分区扫描功能,再次查看执行计划:
=> SET polar_px_optimizer_multilevel_partitioning TO ON;
=> EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM r1 WHERE a < 1000000 AND b < '2009-01-01 00:00:00';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------
PX Coordinator 6:1 (slice1; segments: 6)
-> Append
-> Partial Seq Scan on r1_p1_p1
Filter: ((a < 1000000) AND (b < '2009-01-01 00:00:00'::timestamp without time zone))
Optimizer: PolarDB PX Optimizer
(5 rows)
在上述计划中,ePQ 优化器进行了对多级分区表的静态裁剪。执行 slice1
计划分片的六个进程只需对符合过滤条件的子分区 r1_p1_p1
进行并行扫描(Partial Seq Scan
)即可,并将扫描到的数据通过 Motion 算子(PX Coordinator
)汇聚并返回。