kingbase教程FG032-kingbase并行查询与性能优化实战
目录大纲
- 5.1 并行查询最佳实践
- 5.2 常见问题与解决方案，风哥提示：
内容简介
本文档详细介绍kingbase数据库的并行查询与性能优化方法，包括并行查询概念、配置方法、性能优化等操作。风哥教程参考kingbase官方文档《KingbaseES性能优化指南》。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 并行查询概念与作用
并行查询是kingbase数据库中利用多个CPU核心同时执行查询的技术，主要作用包括：
- 提高查询性能
- 充分利用系统资源
- 减少查询响应时间
- 处理大规模数据，学习交流加群风哥微信: itpux-com
1.2 并行查询类型
kingbase数据库中的并行查询类型：
- 并行扫描：并行扫描表数据
- 并行连接：并行执行连接操作
- 并行聚合：并行执行聚合操作
- 并行排序：并行执行排序操作
Part02-生产环境规划与建议
2.1 并行查询使用场景
- 大规模数据查询
- 复杂的分析查询，学习交流加群风哥QQ113257174
- 数据仓库场景
- 报表生成
2.2 并行查询配置建议
- 并行度设置：根据CPU核心数设置合理的并行度
- 内存配置：确保有足够的内存支持并行操作
- 磁盘I/O：确保磁盘I/O性能能够支持并行操作
- 查询复杂度：只对复杂查询启用并行，更多视频教程www.fgedu.net.cn
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 并行查询配置
并行查询的配置参数：
- max_parallel_workers：最大并行工作进程数
- max_parallel_workers_per_gather：每个Gather节点的最大并行工作进程数
- parallel_leader_participation：领导进程是否参与并行执行
- force_parallel_mode：强制并行模式
3.2 并行查询优化
并行查询优化的方法：
- 调整并行度参数，更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
- 优化查询语句
- 为并行查询创建适当的索引
- 监控并行查询性能
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 并行查询配置实战
配置并行查询：
# 查看当前并行查询配置
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘SHOW max_parallel_workers; SHOW max_parallel_workers_per_gather;'”
max_parallel_workers | 8
max_parallel_workers_per_gather | 2
# 修改并行查询配置
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers = 4; ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers_per_gather = 2; SELECT pg_reload_conf();'”
ALTER SYSTEM
ALTER SYSTEM
pg_reload_conf | t
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘SHOW max_parallel_workers; SHOW max_parallel_workers_per_gather;'”
max_parallel_workers | 8
max_parallel_workers_per_gather | 2
# 修改并行查询配置
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers = 4; ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers_per_gather = 2; SELECT pg_reload_conf();'”
ALTER SYSTEM
ALTER SYSTEM
pg_reload_conf | t
4.2 并行查询使用实战
使用并行查询：
# 启用并行查询
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘SET parallel_tuple_cost = 0.1; SET parallel_setup_cost = 1000;'”
SET
SET
# 执行并行查询
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_sales WHERE sale_date >= ”2024-01-01”;'”
QUERY PLAN
—————————————————————————–
Gather (cost=1000.00..1234.56 rows=1000 width=20) (actual time=0.050..0.100 rows=1000 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Parallel Seq Scan on fgedu_sales (cost=0.00..1134.56 rows=500 width=20) (actual time=0.020..0.050 rows=500 loops=2)
Filter: (sale_date >= ‘2024-01-01’::date)
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘SET parallel_tuple_cost = 0.1; SET parallel_setup_cost = 1000;'”
SET
SET
# 执行并行查询
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_sales WHERE sale_date >= ”2024-01-01”;'”
QUERY PLAN
—————————————————————————–
Gather (cost=1000.00..1234.56 rows=1000 width=20) (actual time=0.050..0.100 rows=1000 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Parallel Seq Scan on fgedu_sales (cost=0.00..1134.56 rows=500 width=20) (actual time=0.020..0.050 rows=500 loops=2)
Filter: (sale_date >= ‘2024-01-01’::date)
4.3 性能优化实战
优化并行查询：，from DB视频:www.itpux.com
# 分析并行查询性能
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*) FROM fgedu_sales;'”
QUERY PLAN
—————————————————————————–
Finalize Aggregate (cost=1234.56..1234.57 rows=1 width=8) (actual time=0.100..0.120 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=1234.50..1234.56 rows=2 width=8) (actual time=0.080..0.110 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=1234.50..1234.51 rows=1 width=8) (actual time=0.050..0.060 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on fgedu_sales (cost=0.00..1134.56 rows=40000 width=0) (actual time=0.020..0.030 rows=33333 loops=3)
su – kingbase -c “psql -d fgedudb -c ‘EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*) FROM fgedu_sales;'”
QUERY PLAN
—————————————————————————–
Finalize Aggregate (cost=1234.56..1234.57 rows=1 width=8) (actual time=0.100..0.120 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=1234.50..1234.56 rows=2 width=8) (actual time=0.080..0.110 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=1234.50..1234.51 rows=1 width=8) (actual time=0.050..0.060 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on fgedu_sales (cost=0.00..1134.56 rows=40000 width=0) (actual time=0.020..0.030 rows=33333 loops=3)
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 并行查询最佳实践
- 根据系统资源合理设置并行度
- 只对复杂查询启用并行
- 为并行查询创建适当的索引
- 监控并行查询性能
- 定期调整并行查询参数
5.2 常见问题与解决方案
- 并行度设置不当：根据系统资源调整并行度
- 性能下降：检查查询语句，优化索引
- 内存不足：增加系统内存或减少并行度
- 磁盘I/O瓶颈：优化存储系统，使用SSD
- 风哥提示：并行查询是提高查询性能的重要手段，需要根据实际情况合理使用
本文由风哥教程整理发布,仅用于学习测试使用,转载注明出处:http://www.fgedu.net.cn/10327.html
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