챕터 13. 토토 사이트 팁

13.1. 사용토토 사이트

PostgreSQLa쿼리 계획각 쿼리마다 제공됩니다. 쿼리 구조와 일치하는 올바른 계획을 선택하고 데이터의 속성은 상당히 중요합니다 토토 사이트, 따라서 시스템에는 복잡한플래너좋은 계획을 선택하려고합니다. 너 를 사용할 수 있습니다.스포츠 토토 : 문서 : 8.1 : 설명명령은 플래너가 어떤 쿼리 계획을 세우는 지 확인합니다. 질문. 계획 읽기는 광범위한 가치가있는 예술입니다 그렇지 않은 튜토리얼; 그러나 여기에 몇 가지 기본이 있습니다 정보.

쿼리 계획의 구조는의 나무입니다.계획 노드. 하단 레벨의 노드는 테이블입니다 스캔 노드 : 테이블에서 원시 행을 반환합니다. 거기 있습니다 다른 테이블 액세스를위한 다른 유형의 스캔 노드 방법 : 순차적 스캔, 인덱스 스캔 및 비트 맵 인덱스 스캔. 쿼리에 결합, 집계, 정렬 또는 기타가 필요한 경우 원시 행의 작업은 추가 노드가 있습니다"위"수행 할 스캔 노드 이 작업. 다시 말하지만, 보통 하나 이상이 있습니다 이러한 작업을 수행하는 가능한 방법이므로 다른 노드 유형 여기에도 나타날 수 있습니다. 의 출력토토 사이트계획의 각 노드마다 하나의 줄이 있습니다 트리, 기본 노드 유형을 보여주는 비용과 비용 추정 플래너는 해당 계획 노드의 실행을 위해 만들어졌습니다. 첫 번째 라인 (최상위 노드)은 총 실행 비용이 추정됩니다. 계획; 플래너가 원하는 것은이 숫자입니다 최소화.

여기에 출력이 무엇인지 보여주기 위해 사소한 예가 있습니다. 보입니다.[1]

토토 사이트 *에서 10에서 선택하십시오.

                         쿼리 계획
----------------------------------------------------------------------------------
 Tenk1의 Seq 스캔 (비용 = 0.00..458.00 행 = 10000 너비 = 244)

인용 한 숫자토토 사이트are :

• 추정 시작 토토 사이트 (출력 전 소비 시간 스캔이 시작될 수 있습니다 (예 : 정렬 시간) 마디.)

• 예상 총 토토 사이트 (모든 행을 검색 해야하는 경우, 예를 들어, A가있는 쿼리와 같은 것은 아닙니다.Limit조항은 부족합니다 총 토토 사이트 지불Limit계획 노드 입력 노드 계획)

• 이 계획 노드에 의한 추정 행 출력 수 (다시, 완료에 실행 된 경우에만.)

• 예상 평균 너비 (바이트) 출력 이 계획 노드

비용은 디스크 페이지의 단위로 측정됩니다. 저것 1.0은 정의에 따라 하나의 순차 디스크 페이지를 읽습니다. (CPU 노력 추정치도 이루어집니다. 상당히 임의의 퍼지 요인을 사용하는 디스크 페이지 유닛. 만약에 이러한 요소를 실험하고 싶습니다. 목록을 참조하십시오. 런타임 구성 매개 변수섹션 17.6.2.)

It's important to note that the cost of an upper-level node 모든 어린이 노드의 비용이 포함되어 있습니다. 또한 중요합니다 비용은 플래너가 반영한다는 것을 깨닫기 위해 걱정합니다. 특히 비용은 시간을 고려하지 않습니다 결과 행을 클라이언트에게 전송하는 데 소비되었으며 진정한 경과 시간의 중요한 요소; 그러나 플래너 계획을 변경하여 변경할 수 없기 때문에 무시합니다. (모든 정확한 계획은 동일한 행 세트를 출력합니다. 신뢰하다.)

행 출력은 약간 까다 롭기 때문에not처리 된 행 수 또는 계획 노드에 의해 스캔됩니다. 일반적으로 반영합니다 임의의 예상 선택성여기서-적용중인 클래스 조건 노드에서. 이상적으로 최상위 행 추정치는 의지합니다 실제로 반환, 업데이트 된 행 수에 근사하십시오 쿼리로 삭제되었습니다.

예제로 돌아 가기 :

10에서 선택 *에서 선택하십시오.

                         쿼리 계획
----------------------------------------------------------------------------------
 Tenk1의 Seq 스캔 (비용 = 0.00..458.00 행 = 10000 너비 = 244)

이것은 얻는 것만 큼 간단합니다. 그렇다면

relname = 'tenk1'; pg_class에서 reelpages, reltuples를 선택하십시오.

당신은 그것을 알게 될 것입니다Tenk1358 개의 디스크 페이지와 10000 행이 있습니다. 따라서 토토 사이트은 추정됩니다 358 페이지 읽기, 1.0으로 토토 사이트이 들고 10000 *CPU_TUPLE_COST일반적으로 0.01입니다 (try쇼 cpu_tuple_cost).

이제 쿼리를 수정하여 A여기서조건 :

SELECT * SELECT *에서 TENK1 where 1 <7000;

                         쿼리 계획
-------------------------------------------------------------------
 Tenk1의 Seq 스캔 (비용 = 0.00..483.00 행 = 7033 너비 = 244)
   필터 : (고유 한 <7000)

토토 사이트출력 표시여기서조항이 적용 중입니다 A로"필터"조건; 이것은 의미합니다 계획 노드는 스캔 한 각 행의 조건을 확인하고 그리고 조건을 전달하는 것만 출력합니다. 추정치 출력 행의 행은 때문에 줄어 듭니다.여기서절. 그러나 스캔은 여전히 가질 것입니다 모든 10000 줄을 방문하려면 토토 사이트이 줄어들지 않았습니다. 사실은 여분의 CPU 시간을 반영하기 위해 조금 올라갔습니다. 확인여기서조건

이 쿼리가 선택한 실제 행 수는 7000입니다. 그러나 행 추정치는 대략적인 것입니다. 당신이 시도한다면 이 실험을 복제하면 아마 약간 얻을 수 있습니다 다른 추정; 또한, 각 이후에 변경됩니다.분석명령 에 의해 생성 된 통계Analyzeare 테이블의 무작위 샘플에서 가져온 것입니다.

이제 조건을보다 제한적으로 만들자 :

Tenk1에서 선택 *을 토토 사이트하십시오.

                                  쿼리 계획
----------------------------------------------------------------------------------------------
 Tenk1의 비트 맵 힙 스캔 (비용 = 2.37..232.35 행 = 106 너비 = 244)
   COND를 다시 확인하십시오 : (고유 1 <100)
   - tenk1_unique1의 비트 맵 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..2.37 행 = 106 너비 = 0)
         색인 조건 : (고유 1 <100)

여기서 플래너는 2 단계 계획을 사용하기로 결정했습니다. 하단 계획 노드는 인덱스를 방문하여 행의 위치를 찾습니다. 인덱스 조건과 일치 한 다음 상단 계획 노드 일치 실제로 테이블 자체에서 그 행을 가져옵니다. 가져 오기 별도의 행은 순차적으로보다 훨씬 비쌉니다 그것들을 읽지 만 테이블의 모든 페이지에 방문하기 위해서는 여전히 순차적 스캔보다 저렴합니다. (두 가지 수준의 계획을 사용하는 이유는 상위 계획이 노드는 인덱스로 식별 된 행 위치를 정렬합니다. 비용을 최소화하기 위해 읽기 전에 물리적 순서 별도의 페치. 그만큼"비트 맵"노드 이름에 언급 된 것은 분류를 수행하는 메커니즘.)

여기서조건은 선택적입니다 충분히, 플래너는 A로 전환 할 수 있습니다."Simple"색인 스캔 계획 :

select * tenk1 where 1 <3;

                                  쿼리 계획
----------------------------------------------------------------------------------------------
 Tenk1에서 Tenk1_unique1을 사용한 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..10.00 행 = 2 너비 = 244)
   색인 조건 : (고유 1 <3)

이 경우 테이블 행이 색인 순서대로 가져옵니다. 읽는 것이 더 비싸지 만 행 위치를 정렬하는 추가 토토 사이트은 그만한 가치가 있습니다. 쿼리에 대한이 계획 유형을 가장 자주 볼 수 있습니다. 단일 행 만 가져오고 an 쿼리를 위해주문 by일치하는 조건 색인 순서.

다른 조건 추가여기서절 :

tenk1에서 선택 *을 선택하십시오.

                                  쿼리 계획
----------------------------------------------------------------------------------------------
 Tenk1에서 Tenk1_unique1을 사용한 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..10.01 행 = 1 너비 = 244)
   색인 조건 : (고유 1 <3)
   필터 : (stringu1 = 'xxx':: name)

추가 조건StringU1 = '트리플 엑스'출력 행 추정치를 줄이지 만 토토 사이트은 아닙니다 우리는 여전히 같은 행 세트를 방문해야하기 때문입니다. 알아채다 그게StringU1절은 될 수 없습니다 인덱스 조건으로 적용됩니다 (이 인덱스는에만 있으므로고유 한열). 대신 적용됩니다 인덱스에 의해 검색된 행의 필터로. 따라서 비용 실제로이 추가를 반영하기 위해 조금 올라갔습니다. 점검.

사용 된 여러 열에 인덱스가있는 경우여기서, 플래너는 AN 및 OR을 사용하도록 선택할 수 있습니다. 또는 인덱스의 조합 :

10 <100 및 고유 2 9000에서 10에서 선택 *을 선택하십시오.

                                     쿼리 계획
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------.
 Tenk1의 비트 맵 힙 스캔 (비용 = 11.27..49.11 행 = 11 너비 = 244)
   COND를 다시 확인하십시오 : ((고유 1 <100) 및 (고유 2 9000))
   - bitmapand (비용 = 11.27..11.27 행 = 11 너비 = 0)
         - tenk1_unique1의 비트 맵 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..2.37 행 = 106 너비 = 0)
               색인 조건 : (고유 1 <100)
         - tenk1_unique2의 비트 맵 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..8.65 행 = 1042 너비 = 0)
               색인 조건 : (고유 2 9000)

그러나 두 인덱스를 모두 방문해야하므로 그렇지 않습니다 단 하나의 색인을 사용하고 치료하는 것과 비교하여 반드시 승리 필터로서 다른 조건. 당신이 범위를 변화시키는 경우 관련된 계획이 그에 따라 변경되는 것을 볼 수 있습니다.

우리가 있었던 열을 사용하여 두 개의 테이블을 결합 해 보겠습니다. 토론 :

토토 사이트 *에서 * Tenk1 T1, Tenk2 T2에서 t1.unique1 <100 및 t1.unique2 = t2.unique2;

                                      쿼리 계획
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
 중첩 루프 (비용 = 2.37..553.11 행 = 106 너비 = 488)
   - tenk1 t1의 비트 맵 힙 스캔 (비용 = 2.37..232.35 행 = 106 너비 = 244)
         COND를 다시 확인하십시오 : (고유 1 <100)
         - tenk1_unique1의 비트 맵 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..2.37 행 = 106 너비 = 0)
               색인 조건 : (고유 1 <100)
   - tenk2 t2에서 tenk2_unique2를 사용한 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..3.01 행 = 1 너비 = 244)
         색인 조건 : ( "외부".unique2 = t2.unique2)

이 중첩 루프 조인에서 외부 스캔은 동일한 비트 맵입니다. 이전에 본 인덱스 스캔이므로 비용과 행 계수는 우리가 적용하고 있기 때문에 동일합니다여기서절고유 한 < 100해당 노드에서. 그만큼t1.unique2 = t2.uique2절은 아직 관련이 없으므로 그렇지 않습니다 외부 스캔의 행 수에 영향을 미칩니다. 내부 스캔의 경우고유 2전류 값 외부 스캔 행은 내부 색인 스캔에 연결되어 생산됩니다. 와 같은 색인 조건t2.unique2 =Constant. 그래서 우리는 동일한 내부 스캔 계획과 우리가 얻은 토토 사이트, 예를 들어토토 사이트을 선택하십시오 42. 루프 노드의 토토 사이트은 기준으로 설정됩니다. 외부 스캔 토토 사이트과 내부의 반복이 반복됩니다. 각 외부 행 (106 * 3.01, 여기)과 작은 CPU를 스캔하십시오. 가입 처리 시간.

이 예에서 조인의 출력 행 카운트는 다음과 같습니다. 두 스캔 행의 제품은 사실이 아니지만 사실이 아닙니다. 일반적으로 일반적으로 가질 수 있기 때문에여기서테이블 등을 모두 언급하는 조항 입력이 아닌 조인 지점에서만 적용 할 수 있습니다. 주사. 예를 들어, 추가하면어디서 ... 및 T1. Hundred <t2.hundred결합 노드의 출력 행 카운트이지만 입력을 변경하지 않습니다. 주사.

변형 계획을 보는 한 가지 방법은 플래너에게 승자가 생각했던 전략을 사용하여 사용하십시오 에 토토 사이트 된 플래그 활성화/비활성화섹션 17.6.1. (이것은 조잡한 도구이지만 유용합니다. 참조PostgreSQL : 문서 : 8.1 : 명시 적 조인 조항으로 롤 토토 제어.)

set enable_nestloop = off;
토토 사이트 *에서 10, Tenk2 T2에서 선택하십시오.

                                        쿼리 계획
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 해시 조인 (비용 = 232.61..741.67 행 = 106 너비 = 488)
   해시 조건 : ( "외부".unique2 = "내부".unique2)
   - TENK2 T2의 SEQ 스캔 (비용 = 0.00..458.00 행 = 10000 너비 = 244)
   - 해시 (비용 = 232.35..232.35 행 = 106 너비 = 244)
         - tenk1 t1의 비트 맵 힙 스캔 (비용 = 2.37..232.35 행 = 106 너비 = 244)
               COND를 다시 확인하십시오 : (고유 1 <100)
               - tenk1_unique1의 비트 맵 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..2.37 행 = 106 너비 = 0)
                     색인 조건 : (고유 1 <100)

이 계획은 100 개의 흥미로운 행을 추출 할 것을 제안합니다.Tenk1동일한 오래된 색인 사용 스캔하고 메모리 해시 테이블에 보관 한 다음 순차적 스캔Tenk2, 가능한 일치에 대한 해시 테이블에 대한 조사t1.unique2 = t2.unique2각각Tenk2행. 읽는 토토 사이트TENK1그리고 해시 테이블을 설정하는 것은 전적으로입니다 해시 조인의 시작 토토 사이트, 우리는 행을 얻지 못하므로 읽기 시작할 때까지Tenk2. 가입의 총 시간 추정치 또한 해시를 조사하기위한 CPU 시간에 대한 무거운 요금도 포함되어 있습니다. 표 10000 회. 그러나 우리는not10000 회 충전 232.35; 해시 테이블 설정은이 계획 유형에서 한 번만 수행됩니다.

플래너의 정확도를 확인할 수 있습니다. 사용하여 예상 비용토토 사이트 분석. 이 명령은 실제로 쿼리를 실행합니다 그런 다음 각 계획에 누적 된 실제 실행 시간을 표시합니다. 평범한 것과 동일한 추정 비용과 함께 노드토토 사이트쇼. 예를 들어, 우리는 할 수 있습니다 다음과 같은 결과를 얻으십시오 :

토토 사이트에 대해 선택 * 선택 * 10, Tenk2 T2에서 t1.unique1 <100 및 t1.unique2 = t2.unique2;

                                                            쿼리 계획
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------.
 중첩 루프 (비용 = 2.37..553.11 행 = 106 너비 = 488) (실제 시간 = 1.392..12.700 행 = 100 루프 = 1)
   - tenk1 t1의 비트 맵 힙 스캔 (비용 = 2.37..232.35 행 = 106 너비 = 244) (실제 시간 = 0.878..2.367 행 = 100 루프 = 1)
         COND를 다시 확인하십시오 : (고유 1 <100)
         - tenk1_unique1의 비트 맵 인덱스 스캔 (비용 = 0.00..2.37 행 = 106 너비 = 0) (실제 시간 = 0.546..0.546 행 = 100 루프 = 1)
               색인 조건 : (고유 1 <100)
   - tenk2 t2에서 tenk2_unique2를 사용한 색인 스캔 (비용 = 0.00..3.01 행 = 1 너비 = 244) (실제 시간 = 0.067..0.078 행 = 1 루프 = 100)
         색인 조건 : ( "외부".unique2 = t2.unique2)
 총 런타임 : 14.452ms

"실제 시간"값은 실시간 밀리 초에 있지만"토토 사이트"추정치가 표시됩니다 디스크 페치의 임의의 단위; 그래서 그들은 일치하지 않을 것입니다 위로. 주의를 기울여야 할 것은 비율입니다.

일부 쿼리 계획에서는 하위 비행 노드가 가능합니다. 두 번 이상 실행되었습니다. 예를 들어, 내부 색인 스캔은 다음과 같습니다 위의 중첩 루프 계획에서 외부 행당 한 번 실행됩니다. ~ 안에 그러한 경우,"루프"값 노드의 총 실행 수를보고합니다. 표시된 실제 시간 및 행 값은 실행 중 평균입니다. 이것은 숫자를 그 방식과 비교할 수 있도록하기 위해 토토 사이트 추정치가 표시됩니다. 곱하기"루프"실제로 총 시간을 얻는 값 노드에서 보냈습니다.

the총 런타임표시분석 토토 사이트집행자 포함 스타트 업 및 종료 시간, 처리 시간뿐만 아니라 처리 시간 결과 행. 구문 분석, 재 작성, 또는 포함되지 않습니다 계획 시간. Aselect쿼리, the 총 런 타임은 일반적으로 최상위 계획 노드에 대해보고 된 총 시간. 을 위한삽입, 업데이트및삭제명령, 총 실행 시간 소비 된 시간이 포함되어 있기 때문에 상당히 클 수 있습니다. 결과 행을 처리합니다. 이 명령에서 최상위 계획 노드는 본질적으로 새로운 계산에 소요되는 시간입니다. 행 및/또는 오래된 것들을 찾는 줄이지만 변화하는 데 소요되는 시간. 트리거를 발사하는 데 소요되는 시간 어느 누구도 최상위 계획 노드 외부에 있으며 별도로 표시됩니다. 각 방아쇠에 대해.

주목할 가치가 있습니다토토 사이트결과는 하나는 실제로 테스트하고 있습니다. 예를 들어, a 장난감 크기의 테이블은 큰 테이블에 적용되는 것으로 가정 할 수 없습니다. 그만큼 플래너의 비용 추정치는 선형이 아니므로 잘 할 수 있습니다. 더 크거나 작은 테이블에 대한 다른 계획을 선택하십시오. an 극단적 인 예는 하나의 디스크 만 차지하는 테이블에 있습니다. 페이지, 당신은 거의 항상 순차적 스캔 계획을 얻을 수 있습니다. 인덱스를 사용할 수 있습니다. 플래너는 그 사실을 알고 있습니다 하나의 디스크 페이지를 읽으려면 테이블을 처리하려면 케이스, 추가 페이지 읽기를 소비하는 데 가치가 없습니다. 색인을보세요.