निम्नलिखित तालिका में पूर्ण तालिका में शामिल होने पर विभाजन में शामिल होने पर निम्नलिखित पंक्ति में बहुत भिन्न पंक्ति अनुमान होते हैं:
CREATE TABLE m_data.ga_session (
session_id BIGINT NOT NULL,
visitor_id BIGINT NOT NULL,
transaction_id TEXT,
timestamp TIMESTAMP WITH TIME ZONE NOT NULL,
day_id INTEGER NOT NULL,
[...]
device_category TEXT NOT NULL,
[...]
operating_system TEXT
);
सभी विभाजन के लिए:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS m_data.ga_session_20170127 ( CHECK (day_id = 20170127) ) INHERITS (m_data.ga_session);
-- the identifier are theoretically invalid, but they get truncated to 63 chars and nevertheless work
CREATE INDEX IF NOT EXISTS "ga_session__m_tmp.normalize_device_category(ga_session.device_category)" on m_data.ga_session_20170127 USING btree (m_tmp.normalize_device_category(device_category)) ;
CREATE INDEX IF NOT EXISTS "ga_session__m_tmp.normalize_operating_system(operating_system)" on m_data.ga_session_20170127 USING btree (m_tmp.normalize_operating_system(operating_system)) ;
ANALYZE m_data.ga_session_20170127;
EXPLAIN analyse
SELECT *
FROM m_data.ga_session_20170127 ga_session
JOIN m_dim_next.device ON
device.device_category_name = m_tmp.normalize_device_category(ga_session.device_category)
AND device.operating_system_name = m_tmp.normalize_operating_system(ga_session.operating_system);
विभाजन पर इन सूचकांक के आँकड़े दिखाई देते हैं:
SELECT * FROM pg_stats WHERE tablename ilike 'ga_session_20170127%';
schemaname |tablename |attname |inherited |null_frac |avg_width |n_distinct
-----------|----------------------------------------------------------------|---------------------------|----------|------------|----------|-------------
m_data |ga_session_20170127__m_tmp.normalize_device_category(device_cat |normalize_device_category |false |0 |10 |3
m_data |ga_session_20170127__m_tmp.normalize_operating_system(operating |normalize_operating_system |false |0 |7 |14
यह (विभाजन पर सूचकांक पर आँकड़ों के साथ) निम्नलिखित (ठीक) क्वेरी योजना अनुमानों में परिणाम देता है: 80146 अनुमानित, 77503 वास्तविक
Hash Join (cost=1.95..6103.53 rows=80146 width=262) (actual time=0.121..117.204 rows=77503 loops=1)
Hash Cond: ((COALESCE(initcap(ga_session.device_category), 'Unknown'::text) = device.device_category_name) AND (COALESCE(replace(ga_session.operating_system, '(not set)'::text, 'Unknown'::text), 'Unknown'::text) = device.operating_system_name))
-> Seq Scan on ga_session_20170127 ga_session (cost=0.00..2975.03 rows=77503 width=224) (actual time=0.010..9.203 rows=77503 loops=1)
-> Hash (cost=1.38..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.064..0.064 rows=38 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 11kB
-> Seq Scan on device (cost=0.00..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.006..0.019 rows=38 loops=1)
Planning time: 1.460 ms
Execution time: 120.098 ms
जो काम नहीं करता है वह पूरी मेज पर शामिल होता है, जो पूरी तरह से गलत पंक्ति गणना (832 अनुमानित बनाम 876237 वास्तविक) का अनुमान लगाता है।
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=1.95..60056.78 rows=832 width=262) (actual time=0.037..1065.778 rows=876237 loops=1)
Hash Cond: ((COALESCE(initcap(ga_session.device_category), 'Unknown'::text) = device.device_category_name) AND (COALESCE(replace(ga_session.operating_system, '(not set)'::text, 'Unknown'::text), 'Unknown'::text) = device.operating_system_name))
-> Append (cost=0.00..33759.37 rows=876238 width=225) (actual time=0.005..132.070 rows=876237 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session (cost=0.00..0.00 rows=1 width=319) (actual time=0.000..0.000 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170125 ga_session_1 (cost=0.00..3648.38 rows=94438 width=226) (actual time=0.005..10.606 rows=94438 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170126 ga_session_2 (cost=0.00..3185.81 rows=82581 width=225) (actual time=0.014..8.982 rows=82581 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170127 ga_session_3 (cost=0.00..2975.03 rows=77503 width=224) (actual time=0.002..8.797 rows=77503 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170128 ga_session_4 (cost=0.00..2936.83 rows=76083 width=225) (actual time=0.003..7.873 rows=76083 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170129 ga_session_5 (cost=0.00..3716.18 rows=96618 width=224) (actual time=0.002..9.318 rows=96618 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170130 ga_session_6 (cost=0.00..3833.19 rows=99619 width=224) (actual time=0.002..9.453 rows=99619 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170131 ga_session_7 (cost=0.00..3488.79 rows=90579 width=225) (actual time=0.002..8.298 rows=90579 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170201 ga_session_8 (cost=0.00..3615.58 rows=93958 width=224) (actual time=0.002..9.199 rows=93958 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170202 ga_session_9 (cost=0.00..3286.56 rows=85256 width=224) (actual time=0.006..8.021 rows=85256 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170203 ga_session_10 (cost=0.00..3073.02 rows=79602 width=225) (actual time=0.002..7.727 rows=79602 loops=1)
-> Hash (cost=1.38..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.016..0.016 rows=38 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 11kB
-> Seq Scan on device (cost=0.00..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.002..0.004 rows=38 loops=1)
Planning time: 1.017 ms
Execution time: 1090.213 ms
इसके बाद परिणाम गलत जुड़ने के विकल्प (नेस्टेड लूप) का उपयोग करते हैं, जब उस जॉइन परिणाम को और अधिक जॉइन करते हैं (यहाँ नहीं दिखाया गया है)।
विभाजन ANALYSEपर फिर से चलने से पहले मुझे वास्तव में विभाजन पर गलत पंक्ति अनुमान था , इसलिए ऐसा लगता है कि क्वेरी योजनाकार पूरे तालिका का उपयोग करते समय सूचकांक आधारित आंकड़ों को ध्यान में नहीं रखता है।
क्या क्वेरी प्लान बनाने के लिए अभिभावक तालिका के स्तर पर आंकड़े एकत्र करने या क्वेरी प्लान बनाते समय विभाजन के अलग-अलग आंकड़े लेने का कोई तरीका है?
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यदि आपने (वास्तविक भागों के) अपने वास्तविक तालिका और सूचकांक परिभाषाएँ प्रदान की हैं तो यह प्रश्न मेरे लिए बेहतर काम करेगा। आपने विभाजन कैसे लागू किया? विरासत के साथ? फिर ऐसी कोई चीज नहीं है, जैसे "पूरी मेज पर बना इंडेक्स " प्रत्येक इंडेक्स में केवल एक फिजिकल टेबल, यानी एक ही पार्टीशन हो सकता है।
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इरविन ब्रान्डेसटेटर
क्षमा करें, मैंने जानकारी जोड़ दी। अनुक्रमणिका प्रत्येक तालिका पर होती है (मैं उलझन में पड़ गया क्योंकि हम केवल एक फ़ंक्शन को सभी अंतर्निहित तालिकाओं पर सूचकांक बनाने के लिए कहते हैं)।
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जनवरी Katins