如何在pg_hint_plan中定制执行计划

发布时间:2021-01-27 15:35:10 作者:Leah
来源:亿速云 阅读:174

如何在pg_hint_plan中定制执行计划?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

1 安装插件

预先安装Postgresql10.7

cd postgresql-10.7/contrib/
wget https://github.com/ossc-db/pg_hint_plan/archive/REL10_1_3_3.tar.gz
tar xzvf pg_hint_plan-REL10_1_3_3.tar.gz
cd pg_hint_plan-REL10_1_3_3
make
make install

检查文件

cd $PGHOME
ls lib/pg_hint_plan.so
lib/pg_hint_plan.so
ls share/extension/
pg_hint_plan--1.3.0--1.3.1.sql pg_hint_plan--1.3.2--1.3.3.sql pg_hint_plan.control plpgsql.control
pg_hint_plan--1.3.1--1.3.2.sql pg_hint_plan--1.3.3.sql   plpgsql--1.0.sql  plpgsql--unpackaged--1.0.sql

2 加载插件

2.1 当前会话加载

LOAD 'pg_hint_plan';

注意这样加载只在当前回话生效。

2.2 用户、库级自动加载

alter user postgres set session_preload_libraries='pg_hint_plan';
alter database postgres set session_preload_libraries='pg_hint_plan';

配置错了的话就连不上数据库了!

如果配置错了,连接template1库执行

alter database postgres reset session_preload_libraries;
alter user postgres reset session_preload_libraries;

2.3 cluster级自动加载

在postgresql.conf中修改shared_preload_libraries=‘pg_hint_plan'

重启数据库

3 检查是否已经加载

pg_hint_plan加载后在extension里面是看不到的,所以需要确认插件是否已经加载

show session_preload_libraries;
 session_preload_libraries
---------------------------
 pg_hint_plan

或者

show shared_preload_libraries;

如果使用load方式加载不需要检查。

4 使用插件定制执行计划

4.1 初始化测试数据

create table t1 (id int, t int, name varchar(255));
create table t2 (id int , salary int);
create table t3 (id int , age int);
insert into t1 values (1,200,'jack');
insert into t1 values (2,300,'tom');
insert into t1 values (3,400,'john');
insert into t2 values (1,40000);
insert into t2 values (2,38000);
insert into t2 values (3,18000);
insert into t3 values (3,38);
insert into t3 values (2,55);
insert into t3 values (1,12);
explain analyze select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id left join t3 on t1.id=t3.id;
              QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Right Join (cost=89.82..337.92 rows=17877 width=540) (actual time=0.053..0.059 rows=3 loops=1)
 Hash Cond: (t3.id = t1.id)
 -> Seq Scan on t3 (cost=0.00..32.60 rows=2260 width=8) (actual time=0.002..0.002 rows=3 loops=1)
 -> Hash (cost=70.05..70.05 rows=1582 width=532) (actual time=0.042..0.043 rows=3 loops=1)
   Buckets: 2048 Batches: 1 Memory Usage: 17kB
   -> Hash Right Join (cost=13.15..70.05 rows=1582 width=532) (actual time=0.034..0.039 rows=3 loops=1)
    Hash Cond: (t2.id = t1.id)
    -> Seq Scan on t2 (cost=0.00..32.60 rows=2260 width=8) (actual time=0.002..0.002 rows=3 loops=1)
    -> Hash (cost=11.40..11.40 rows=140 width=524) (actual time=0.017..0.017 rows=3 loops=1)
      Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
      -> Seq Scan on t1 (cost=0.00..11.40 rows=140 width=524) (actual time=0.010..0.011 rows=3 loops=1)
 Planning time: 0.154 ms
 Execution time: 0.133 ms

创建索引

create index idx_t1_id on t1(id);
create index idx_t2_id on t2(id);
create index idx_t3_id on t3(id);
explain analyze select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id left join t3 on t1.id=t3.id;
             QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Left Join (cost=2.14..3.25 rows=3 width=540) (actual time=0.045..0.047 rows=3 loops=1)
 Hash Cond: (t1.id = t3.id)
 -> Hash Left Join (cost=1.07..2.14 rows=3 width=532) (actual time=0.030..0.032 rows=3 loops=1)
   Hash Cond: (t1.id = t2.id)
   -> Seq Scan on t1 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=524) (actual time=0.005..0.006 rows=3 loops=1)
   -> Hash (cost=1.03..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.007..0.007 rows=3 loops=1)
    Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
    -> Seq Scan on t2 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=1)
 -> Hash (cost=1.03..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.005..0.005 rows=3 loops=1)
   Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
   -> Seq Scan on t3 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.002 rows=3 loops=1)
 Planning time: 0.305 ms
 Execution time: 0.128 ms

4.2 强制走index scan

/*+ indexscan(t1 idx_d)
/*+ indexscan(t1 idx_t1_id)
explain (analyze,buffers) select * from t1 where id=2;
           QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on t1 (cost=0.00..1.04 rows=1 width=524) (actual time=0.011..0.013 rows=1 loops=1)
 Filter: (id = 2)
 Rows Removed by Filter: 2
 Buffers: shared hit=1
 Planning time: 0.058 ms
 Execution time: 0.028 ms
explain (analyze,buffers) /*+ indexscan(t1) */select * from t1 where id=2;
             QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_t1_id on t1 (cost=0.13..8.15 rows=1 width=524) (actual time=0.044..0.046 rows=1 loops=1)
 Index Cond: (id = 2)
 Buffers: shared hit=1 read=1
 Planning time: 0.145 ms
 Execution time: 0.072 ms
explain (analyze,buffers) /*+ indexscan(t1 idx_t1_id) */select * from t1 where id=2;
             QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_t1_id on t1 (cost=0.13..8.15 rows=1 width=524) (actual time=0.016..0.017 rows=1 loops=1)
 Index Cond: (id = 2)
 Buffers: shared hit=2
 Planning time: 0.079 ms
 Execution time: 0.035 ms

4.3 强制多条件组合

/*+ indexscan(t2) indexscan(t1 idx_t1_id) */
/*+ seqscan(t2) indexscan(t1 idx_t1_id) */
explain analyze SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON (t1.id = t2.id);
            QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Join (cost=1.07..2.14 rows=3 width=532) (actual time=0.018..0.020 rows=3 loops=1)
 Hash Cond: (t1.id = t2.id)
 -> Seq Scan on t1 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=524) (actual time=0.006..0.007 rows=3 loops=1)
 -> Hash (cost=1.03..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.005..0.005 rows=3 loops=1)
   Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
   -> Seq Scan on t2 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.001..0.003 rows=3 loops=1)
 Planning time: 0.114 ms
 Execution time: 0.055 ms
(8 rows)

组合两个条件走indexscan

/*+ indexscan(t2) indexscan(t1 idx_t1_id) */explain analyze SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON (t1.id = t2.id);
              QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Merge Join (cost=0.26..24.40 rows=3 width=532) (actual time=0.047..0.053 rows=3 loops=1)
 Merge Cond: (t1.id = t2.id)
 -> Index Scan using idx_t1_id on t1 (cost=0.13..12.18 rows=3 width=524) (actual time=0.014..0.015 rows=3 loops=1)
 -> Index Scan using idx_t2_id on t2 (cost=0.13..12.18 rows=3 width=8) (actual time=0.026..0.028 rows=3 loops=1)

组合两个条件走indexscan+seqscan

/*+ seqscan(t2) indexscan(t1 idx_t1_id) */explain analyze SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON (t1.id = t2.id);
              QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Nested Loop (cost=0.13..13.35 rows=3 width=532) (actual time=0.025..0.032 rows=3 loops=1)
 Join Filter: (t1.id = t2.id)
 Rows Removed by Join Filter: 6
 -> Index Scan using idx_t1_id on t1 (cost=0.13..12.18 rows=3 width=524) (actual time=0.016..0.018 rows=3 loops=1)
 -> Materialize (cost=0.00..1.04 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=3)
   -> Seq Scan on t2 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.004..0.005 rows=3 loops=1)

4.4 强制指定join method

/*+ NestLoop(t1 t2) MergeJoin(t1 t2 t3) Leading(t1 t2 t3) */
/*+ NestLoop(t1 t2 t3) MergeJoin(t2 t3) Leading(t1 (t2 t3)) */
explain analyze select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id left join t3 on t1.id=t3.id;
             QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Left Join (cost=2.14..3.25 rows=3 width=540) (actual time=0.053..0.056 rows=3 loops=1)
 Hash Cond: (t1.id = t3.id)
 -> Hash Left Join (cost=1.07..2.14 rows=3 width=532) (actual time=0.036..0.038 rows=3 loops=1)
   Hash Cond: (t1.id = t2.id)
   -> Seq Scan on t1 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=524) (actual time=0.007..0.007 rows=3 loops=1)
   -> Hash (cost=1.03..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.009..0.009 rows=3 loops=1)
    Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
    -> Seq Scan on t2 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=1)
 -> Hash (cost=1.03..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.006..0.006 rows=3 loops=1)
   Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
   -> Seq Scan on t3 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=1)

强制走循环嵌套连接

/*+ NestLoop(t1 t2) MergeJoin(t1 t2 t3) Leading(t1 t2 t3) */
explain analyze select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id left join t3 on t1.id=t3.id;
              QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Merge Left Join (cost=3.28..3.34 rows=3 width=540) (actual time=0.093..0.096 rows=3 loops=1)
 Merge Cond: (t1.id = t3.id)
 -> Sort (cost=2.23..2.23 rows=3 width=532) (actual time=0.077..0.078 rows=3 loops=1)
   Sort Key: t1.id
   Sort Method: quicksort Memory: 25kB
   -> Nested Loop Left Join (cost=0.00..2.20 rows=3 width=532) (actual time=0.015..0.020 rows=3 loops=1)
    Join Filter: (t1.id = t2.id)
    Rows Removed by Join Filter: 6
    -> Seq Scan on t1 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=524) (actual time=0.005..0.005 rows=3 loops=1)
    -> Materialize (cost=0.00..1.04 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=3)
      -> Seq Scan on t2 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=1)
 -> Sort (cost=1.05..1.06 rows=3 width=8) (actual time=0.012..0.013 rows=3 loops=1)
   Sort Key: t3.id
   Sort Method: quicksort Memory: 25kB
   -> Seq Scan on t3 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=1)

控制连接顺序

/*+ NestLoop(t1 t2 t3) MergeJoin(t2 t3) Leading(t1 (t2 t3)) */
explain analyze select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id left join t3 on t1.id=t3.id;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Nested Loop Left Join (cost=1.07..3.31 rows=3 width=540) (actual time=0.036..0.041 rows=3 loops=1)
 Join Filter: (t1.id = t3.id)
 Rows Removed by Join Filter: 6
 -> Hash Left Join (cost=1.07..2.14 rows=3 width=532) (actual time=0.030..0.032 rows=3 loops=1)
   Hash Cond: (t1.id = t2.id)
   -> Seq Scan on t1 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=524) (actual time=0.008..0.009 rows=3 loops=1)
   -> Hash (cost=1.03..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.007..0.007 rows=3 loops=1)
    Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
    -> Seq Scan on t2 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.004 rows=3 loops=1)
 -> Materialize (cost=0.00..1.04 rows=3 width=8) (actual time=0.001..0.002 rows=3 loops=3)
   -> Seq Scan on t3 (cost=0.00..1.03 rows=3 width=8) (actual time=0.002..0.003 rows=3 loops=1)

4.5 控制单条SQL的cost

/*+ set(seq_page_cost 20.0) seqscan(t1) */
/*+ set(seq_page_cost 20.0) seqscan(t1) */explain analyze select * from t1 where id > 1;
           QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on t1 (cost=0.00..20.04 rows=1 width=524) (actual time=0.011..0.013 rows=2 loops=1)
 Filter: (id > 1)
 Rows Removed by Filter: 1

set seq_page_cost 200,注意下面的cost已经变成了200.04

/*+ set(seq_page_cost 200.0) seqscan(t1) */explain analyze select * from t1 where id > 1;
           QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on t1 (cost=0.00..200.04 rows=1 width=524) (actual time=0.010..0.011 rows=2 loops=1)
 Filter: (id > 1)
 Rows Removed by Filter: 1

看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注亿速云行业资讯频道,感谢您对亿速云的支持。

推荐阅读:
  1. 如如何使用journalctl命令?
  2. Spring Boot 中如何定制 Banner

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

pg hint plan

上一篇:如何在PostgreSQL中使用SQL语句跟踪慢查询

下一篇:在MySQL 中日志监控出现报错如何解决

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》