ANFRAGEOPTIMIERUNG IN POSTGRESQL
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- Irmgard Dresdner
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1 ANFRAGEOPTIMIERUNG IN POSTGRESQL Friedrich-Schiller-Universität Jena Mai 2013
2 REFERENTIN Diplom-Informatikerin Open Source Aktivität seit 1996 Expertin für Datenbanken sowie Lokalisierung / Globalisierung 2
3 SPIELREGELN Zwischenfragen sind Willkommen Keine Individualberatung Folien haben keine alleinstehende Aussagekraft 3
4 WAS IST EINE DATENBANK? 4
5 POSTGRESQL DATENBANK Datenbank Statistiken Schema Zugang Privilegien 5
6 POSTGRESQL DATENBANK 6
7 SQL Data Definition Language CREATE, ALTER, DROP Data Modification Language INSERT, UPDATE, DELETE Data Query Language Data Control Language GRANT, REVOKE Transaction Control Language START TRANSACTION, SAVEPOINT, COMMIT, ROLLBACK SELECT 7
8 EIGENTÜMER Meins! Meins! Meins! Meins! Meins! Meins! Trigger Funktion Tabelle Schema Datenbank 8
9 DATENTYPEN Smallint, Integer, Bigint Numeric Real, Double Precision Char, Varchar, Text Date, Time / Timestamp with / without Timezone, Interval Boolean, Array, Bytea, Inet, Cidr,... 9
10 CONSTRAINTS NOT NULL + UNIQUE = PRIMARY KEY FOREIGN KEY DEFAULT CHECK 10
11 SPITZNAMEN 11
12 EINE PAGE 12
13 EINE DATEI 13
14 INSERT 14
15 DELETE 15
16 INSERT NACH DELETE 16
17 VACUUM 17
18 INSERT NACH VACUUM 18
19 UPDATE 19
20 B-BAUM 20
21 B-BAUM 21
22 B-BAUM 22
23 B-BAUM 23
24 B-BAUM 24
25 B-BAUM 25
26 FILLFACTOR CREATE INDEX... WITH (FILLFACTOR=n) ALTER INDEX... SET (FILLFACTOR=n) 10 < n <
27 INDEX REPARATUR DROP INDEX name CREATE INDEX name ON...; REINDEX name; CREATE INDEX CONCURRENTLY name_neu ON...; DROP INDEX name_alt; ALTER INDEX name_neu RENAME TO name_alt; 27
28 PLANER EXPLAIN - Planung EXPLAIN ANALYZE - Planung und Ausführung 28
29 EXPLAIN knolle=# EXPLAIN SELECT s.stadt, k.verstoss, SUM(kv.betrag) AS gesamt FROM stadt AS s JOIN knoellchenvergabe AS kv ON s.kennzeichen=kv.stadt JOIN knoellchen AS k ON kv.verstoss=k.verstoss GROUP BY s.stadt, k.verstoss ORDER BY gesamt DESC LIMIT 10; QUERY PLAN Limit (cost= rows=10 width=69) -> Sort (cost= rows=25245 width=69) Sort Key: (sum(kv.betrag)) -> GroupAggregate (cost= rows=25245 width=69) -> Sort (cost= rows=25245 width=69) Sort Key: s.stadt, k.verstoss -> Merge Join (cost= rows=25245 width=69) Merge Cond: (k.verstoss = kv.verstoss) -> Sort (cost= rows=1020 width=32) Sort Key: k.verstoss -> Seq Scan on knoellchen k (cost= rows=1020 width=32) -> Sort (cost= rows=4950 width=67) Sort Key: kv.verstoss -> Hash Join (cost= rows=4950 width=67) Hash Cond: ((s.kennzeichen)::text = (kv.stadt)::text) -> Seq Scan on stadt s (cost= rows=990 width=48) -> Hash (cost= rows=1000 width=37) -> Seq Scan on knoellchenvergabe kv (cost= rows=1000 width=37) 29
30 EXPLAIN cost = zu erwartende Zeit für die Operation; von_ms... bis_ms row = zu erwartende Anzahl gefundener Zeilen width = zu erwartende Zeilenbreite in Byte 30
31 EXPLAIN ANALYZE knolle=# EXPLAIN ANALYZE SELECT s.stadt, k.verstoss, sum(kv.betrag) as gesamt FROM stadt as s JOIN knoellchenvergabe as kv ON s.kennzeichen=kv.stadt JOIN knoellchen as k ON kv.verstoss=k.verstoss GROUP BY s.stadt, k.verstoss ORDER BY gesamt desc LIMIT 10; QUERY PLAN Limit (cost= rows=10 width=69) (actual time= rows=10 loops=1) -> Sort (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=10 loops=1) Sort Key: (sum(kv.betrag)) Sort Method: top-n heapsort Memory: 25kB -> GroupAggregate (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=256 loops=1) -> Sort (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=1000 loops=1) Sort Key: s.stadt, k.verstoss Sort Method: quicksort Memory: 125kB -> Merge Join (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=1000 loops=1) Merge Cond: (k.verstoss = kv.verstoss) -> Sort (cost= rows=1020 width=32) (actual time= rows=13 loops=1) Sort Key: k.verstoss Sort Method: quicksort Memory: 25kB -> Seq Scan on knoellchen k (cost= rows=1020 width=32) (actual time= rows=13 loops=1) -> Sort (cost= rows=4950 width=67) (actual time= rows=1000 loops=1) Sort Key: kv.verstoss Sort Method: quicksort Memory: 125kB -> Hash Join (cost= rows=4950 width=67) (actual time= rows=1000 loops=1) Hash Cond: ((s.kennzeichen)::text = (kv.stadt)::text) -> Seq Scan on stadt s (cost= rows=990 width=48) (actual time= rows=21 loops=1) -> Hash (cost= rows=1000 width=37) (actual time= rows=1000 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 69kB -> Seq Scan on knoellchenvergabe kv (cost= rows=1000 width=37) (actual time= rows=1000 loops=1) Total runtime: ms 31
32 ACTUAL time = für die Operation gebrauchte Zeit; von_ms... bis_ms row = Anzahl gefundener Zeilen loops = Wie häufig die Operation durchgeführt wurde 32
33 PGADMIN III 33
34 ANALYSE (cost= rows=990 width=48) (actual time= rows=21 loops=1) ANALYZE oder STATISTIC TARGET (actual time= rows=1000 loops=651) Logik überdenken, Umgestaltung der Anfrage, ggf. CTE (Common Table Expression) (actual time= rows=1000 loops=1) Logik überdenken, Umgestaltung der Anfrage, ggf. Indizierung 34
35 EXPLAIN.DEPESZ.COM 35 Hubert Lubaczewski, Nickname: depesz
36 EXPLAIN.DEPESZ.COM 36
37 STATISTIK Stichproben postgresql.conf: default_statistic_target = 100 ALTER TABLE... ALTER COLUMN... SET STATISTIC wert; 37
38 ANALYZE SQL-Befehl PostgreSQL erlaubt auch britisch: ANALYSE Häufigkeitsanalyse anhand Stichproben Füllt Statistik-Tabellen wie pg_class autovacuum enthält autoanalyze 38
39 PLAN VOR ANALYZE knolle=# EXPLAIN ANALYZE SELECT s.stadt, k.verstoss, sum(kv.betrag) as gesamt FROM stadt as s JOIN knoellchenvergabe as kv ON s.kennzeichen=kv.stadt JOIN knoellchen as k ON kv.verstoss=k.verstoss GROUP BY s.stadt, k.verstoss ORDER BY gesamt desc LIMIT 10; QUERY PLAN Limit (cost= rows=10 width=69) (actual time= rows=10 loops=1) -> Sort (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=10 loops=1) Sort Key: (sum(kv.betrag)) Sort Method: top-n heapsort Memory: 25kB -> GroupAggregate (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=256 loops=1) -> Sort (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=1000 loops=1) Sort Key: s.stadt, k.verstoss Sort Method: quicksort Memory: 125kB -> Merge Join (cost= rows=25245 width=69) (actual time= rows=1000 loops=1) Merge Cond: (k.verstoss = kv.verstoss) -> Sort (cost= rows=1020 width=32) (actual time= rows=13 loops=1) Sort Key: k.verstoss Sort Method: quicksort Memory: 25kB -> Seq Scan on knoellchen k (cost= rows=1020 width=32) (actual time= rows=13 loops=1) -> Sort (cost= rows=4950 width=67) (actual time= rows=1000 loops=1) Sort Key: kv.verstoss Sort Method: quicksort Memory: 125kB -> Hash Join (cost= rows=4950 width=67) (actual time= rows=1000 loops=1) Hash Cond: ((s.kennzeichen)::text = (kv.stadt)::text) -> Seq Scan on stadt s (cost= rows=990 width=48) (actual time= rows=21 loops=1) -> Hash (cost= rows=1000 width=37) (actual time= rows=1000 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 69kB -> Seq Scan on knoellchenvergabe kv (cost= rows=1000 width=37) (actual time= rows=1000 loops=1) Total runtime: ms 39
40 PLAN NACH ANALYZE knolle=# EXPLAIN ANALYZE SELECT s.stadt, k.verstoss, sum(kv.betrag) as gesamt FROM stadt as s JOIN knoellchenvergabe as kv ON s.kennzeichen=kv.stadt JOIN knoellchen as k ON kv.verstoss=k.verstoss GROUP BY s.stadt, k.verstoss ORDER BY gesamt desc LIMIT 10; QUERY PLAN Limit (cost= rows=10 width=44) (actual time= rows=10 loops=1) -> Sort (cost= rows=273 width=44) (actual time= rows=10 loops=1) Sort Key: (sum(kv.betrag)) Sort Method: top-n heapsort Memory: 25kB -> HashAggregate (cost= rows=273 width=44) (actual time= rows=256 loops=1) -> Hash Join (cost= rows=1000 width=44) (actual time= rows=1000 loops=1) Hash Cond: (kv.verstoss = k.verstoss) -> Hash Join (cost= rows=1000 width=44) (actual time= rows=1000 loops=1) Hash Cond: ((kv.stadt)::text = (s.kennzeichen)::text) -> Seq Scan on knoellchenvergabe kv (cost= rows=1000 width=37) (actual time= rows=1000 loops=1) -> Hash (cost= rows=21 width=12) (actual time= rows=21 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB -> Seq Scan on stadt s (cost= rows=21 width=12) (actual time= rows=21 loops=1) -> Hash (cost= rows=13 width=30) (actual time= rows=13 loops=1) Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 1kB -> Seq Scan on knoellchen k (cost= rows=13 width=30) (actual time= rows=13 loops=1) Total runtime: ms 40
41 SEQ SCAN Sychronize Tabelle Page 1 Page 2 Page 3... Page n Seqscan Page 1 Page 2 Page 3... Page n 41
42 INDEXSCAN Wurzel B-Baum Blatt 1 Blatt 2 Blatt 3... Blatt n Tabelle Page 1 Page 2 Page 3... Page n 42
43 BITMAP-INDEX-SCAN B-Baum Tabelle Wurzel Blatt 1 Blatt 2 Blatt 3... Blatt n Page 1 Page 2 Page 3... Page n 43
44 GESCHWINDIGKEIT Seqscan Antwortzeit Bitmapscan Indexscan Tabellengröße 44
45 JOINS A B SELECT * FROM A JOIN B ON A.id=B.id; SELECT * FROM A, B WHERE A.id=B.id; OUTER JOINS INNER JOIN A B A B A B LEFT JOIN RIGHT JOIN FULL JOIN SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id SELECT * FROM A RIGHT JOIN B ON B.id=A.id SELECT * FROM A FULL JOIN B ON A.id=B.id A B A B A B WHERE B.id IS NULL WHERE A.id IS NULL 45 WHERE A.id IS NULL OR B.id is NULL
46 CROSS JOINS Jedes Element mit jedem Element... Tabelle A: (1,a), (3,b), (5,c) Tabelle B: (1,x), (2,y), (3,z) knolle=# SELECT * FROM a CROSS JOIN b; i_a wert_a i_b wert_b a 1 x 1 a 2 y 1 a 3 z 3 b 1 x 3 b 2 y 3 b 3 z 5 c 1 x 5 c 2 y 5 c 3 z (9 rows) 46
47 WAS IST SCHNELLER? SELECT * FROM a WHERE a.id NOT IN (SELECT id FROM b); SELECT a.* FROM a LEFT JOIN b ON a.id=b.id WHERE b.id IS NULL; 47
48 NESTED LOOP Index A Tabelle A Index B Tabelle B Blatt 1 Page 1 Blatt 1 Page 1 Wurzel Blatt 2 Page 2 Wurzel Blatt 2 Page 2 Blatt 3 Page 3 Blatt 3 Page Blatt n Page n Blatt n Page n 48
49 MERGE JOIN Voraussetzung: Sortierte Datensätze 1. Datensatz 2. Datensatz 49
50 HASH JOIN 1. Datensatz Hash Lookup 2. Datensatz Hash wird erzeugt und zum Joinen genutzt Verknüpfung von großer und kleiner Tabelle Hoher work_mem Notfall-Mechanismus schützt vor Speicherüberlauf 50
51 ANALYSE enable_seqscan enable_indexscan enable bitmapscan enable_nestloop enable_mergejoin enable_hashjoin enable_hashagg enable_material enable_sort Per Session zur Query-Analyse SET variabel=off; 51
52 CTE Common Table Expression WITH einnahmen AS ( SELECT stadt, sum(betrag) AS gesamt FROM knoellchenvergabe GROUP BY stadt ), besten AS ( SELECT stadt FROM einnahmen WHERE gesamt > (SELECT avg(gesamt) FROM einnahmen) ) SELECT stadt, verstoss, sum(anzahl) AS menge, sum(betrag) AS summe FROM knoellchenvergabe WHERE stadt in (SELECT stadt FROM besten) GROUP BY stadt, verstoss; 52
53 CTE Common Table Expression WITH RECURSIVE meine(n) AS ( VALUES(1) UNION ALL SELECT n+1 FROM meine WHERE n < 100 ) SELECT SUM(n) FROM meine; 53
54 LOCKING Auf Tuple / Zeilenebene Alle dürfen Lesen, Schreiben wird blockiert Alleiniges Zugangsrecht Auf Tabellenebene Namen historisch gewachsen und verwirrend Automatische Auflösung von Deadlocks Manuelles LOCK TABLE normaler Weise nicht nötig 54
55 TABELLENEBENE SELECT SELECT FOR UPDATE, SELECT FOR SHARE INSERT, UPDATE, DELETE VACUUM, ANALYZE, CREATE INDEX CONCURRENTLY, ALTER TABLE CREATE INDEX ALTER TABLE, DROP TABLE, TRUNCATE, REINDEX, CLUSTER, VACUUM FULL SELECT X SELECT FOR UPDATE, SELECT FOR SHARE X INSERT, UPDATE, DELETE X X VACUUM, ANALYZE, CREATE INDEX CONCURRENTLY, ALTER TABLE X X X CREATE INDEX X X X ALTER TABLE, DROP TABLE, TRUNCATE, REINDEX, CLUSTER, VACUUM FULL X X X X X X 55
56 PARTITIONIERUNG Elterntabelle Kind_A Kind_B Kind_C Kind_D 56
57 DANKE FÜR DIE AUFMERKSAMKEIT 57 Open Source Software
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