13.1. 토토 사이트토토 사이트

포스트그레SQL고안쿼리 계획각 쿼리에 대해 제공됩니다. 쿼리 구조와 쿼리 구조에 맞는 올바른 계획 선택 데이터의 속성은 좋은 결과를 위해 절대적으로 중요합니다. 성능이 있으므로 시스템에는 복잡한 내용이 포함되어 있습니다.플래너좋은 계획을 선택하려고 노력합니다. 당신은 할 수 있습니다 토토 사이트하다PostgreSQL : 문서 : 8.2 : 사설 토토명령 플래너가 쿼리에 대해 어떤 쿼리 계획을 생성하는지 확인합니다. 계획 읽기는 광범위한 튜토리얼이 필요한 예술입니다. 이것은 그렇지 않습니다. 하지만 여기에 몇 가지 기본 정보가 있습니다.

쿼리 계획의 구조는 트리입니다.계획 노드. 맨 아래 수준의 노드는 테이블입니다. 스캔 노드: 테이블에서 원시 행을 반환합니다. 있다 다양한 테이블 액세스 방법에 대한 다양한 유형의 스캔 노드: 순차 스캔, 인덱스 스캔, 비트맵 인덱스 스캔이 있습니다. 만약 쿼리에는 조인, 집계, 정렬 또는 기타 작업이 필요합니다. 원시 행에 추가 노드가 있습니다"꼭대기"이 작업을 수행하기 위한 스캔 노드입니다. 다시 말하지만, 일반적으로 이러한 작업을 수행할 수 있는 방법은 두 가지 이상입니다. 따라서 여기에도 다양한 노드 유형이 나타날 수 있습니다. 는 출력토토 사이트각각에 대해 한 줄이 있습니다 계획 트리의 노드(기본 노드 유형과 비용 포함) 기획자가 그 계획을 실행하기 위해 만든 것으로 추정 노드. 첫 번째 줄(최상위 노드)에는 추정 합계가 있습니다. 계획 실행 비용; 기획자가 이 번호로 최소화하려고 노력합니다.

다음은 출력이 어떻게 보이는지 보여주기 위한 간단한 예입니다. 좋아요.[1]

토토 사이트 선택 * FROM tenk1;

                         쿼리 계획
------------------------------------------------
 tenk1의 시퀀스 스캔(비용=0.00..458.00행=10000너비=244)

인용된 숫자토토 사이트다음은:

• 예상 시작 비용(출력 스캔까지 소요되는 시간) 예를 들어 정렬 노드에서 정렬을 수행할 시간입니다.)

• 예상 총 비용(모든 행을 검색하려는 경우, 그렇지 않을 수도 있습니다. 예를 들어, a한도절은 지불이 부족할 것입니다 총 비용한도계획 노드의 입력 노드.)

• 이 계획 노드에 의해 출력된 예상 행 수(다시 말하지만, 실행이 완료된 경우에만 해당됩니다.)

• 이에 의해 출력된 행의 예상 평균 너비(바이트) 계획 노드

비용은 다음에 의해 결정된 임의의 단위로 측정됩니다. 기획자의 비용 매개변수(참조섹션 17.6.2). 전통적인 관행은 비용을 측정하는 것입니다. 디스크 페이지 가져오기 단위; 즉,seq_page_cost일반적으로 다음과 같이 설정됩니다.1.0그리고 다른 비용 매개변수는 이를 기준으로 설정됩니다. 의 예 이 섹션은 기본 비용 매개변수를 토토 사이트하여 실행됩니다.

상위 노드의 비용은 모든 하위 노드의 비용이 포함됩니다. 또한 다음 사항도 중요합니다. 비용은 기획자가 관심을 갖는 사항만을 반영한다는 점을 인식하세요. 약. 특히 비용은 소요 시간을 고려하지 않습니다. 결과 행을 클라이언트에 전송합니다. 실제 경과 시간에 중요한 요소입니다. 하지만 기획자는 계획을 변경하여 변경할 수 없기 때문에 이를 무시합니다. (모든 올바른 계획은 동일한 행 집합을 출력할 것이라고 믿습니다.)

행 출력은 약간 까다롭습니다.아님처리된 행 수 또는 계획 노드에서 스캔합니다. 일반적으로 더 적습니다. 임의의 예상 선택성어디에서-적용되는 절 조건 노드. 이상적으로 최상위 행 추정치는 대략적입니다. 실제로 반환, 업데이트 또는 삭제된 행 수 쿼리.

예로 돌아가서:

토토 사이트 선택 * FROM tenk1;

                         쿼리 계획
------------------------------------------------
 tenk1의 시퀀스 스캔(비용=0.00..458.00행=10000너비=244)

이것은 매우 간단합니다. 그렇게 한다면

pg_class WHERE relname = 'tenk1'에서 relpages, reltuples 선택;

당신은 그것을 알게 될 것입니다텐크1에는 358개의 디스크 페이지와 10000개의 행이 있습니다. 따라서 비용은 다음과 같이 추정됩니다. 358페이지 읽기, 비용 발생seq_page_cost개당(기본적으로 1.0) + 10000 *cpu_tuple_cost기본값은 0.01입니다.

이제 쿼리를 수정하여 다음을 추가하겠습니다.어디조건:

토토 사이트 선택 * FROM tenk1 WHERE 고유1 < 7000;

                         쿼리 계획
----------------------------------
 tenk1의 시퀀스 스캔(비용=0.00..483.00행=7033너비=244)
   필터: (고유1 < 7000)

다음에 주목하세요.토토 사이트출력 쇼어디a로 적용되는 절"필터"조건; 이것이 의미하는 바는 계획 노드는 스캔하는 각 행의 조건을 확인하고 조건을 만족하는 것만 출력합니다. 추정치는 다음으로 인해 출력 행이 다운되었습니다.어디절. 그러나 스캔은 여전히 10000개 행을 모두 방문하면 비용이 감소하지 않습니다. 사실 그것 검사에 소요된 추가 CPU 시간을 반영하기 위해 약간 증가했습니다.어디조건.

이 쿼리가 선택하는 실제 행 수는 7000개이지만 행 추정치는 대략적인 것입니다. 복제하려고 하면 이 실험에서는 아마도 약간 다른 결과를 얻게 될 것입니다. 추정; 게다가 매번 변경될 것입니다.분석명령, 왜냐하면 통계가 생성되었기 때문입니다. 으로분석무작위에서 가져옴 테이블 샘플입니다.

이제 조건을 더욱 제한적으로 만들어 보겠습니다.

토토 사이트 선택 * FROM tenk1 WHERE 고유1 < 100;

                                  쿼리 계획
----------------------------------------------------
 tenk1의 비트맵 힙 스캔(비용=2.37..232.35행=106너비=244)
   조건 재확인: (unique1 < 100)
   - tenk1_unique1의 비트맵 인덱스 스캔(비용=0.00..2.37행=106너비=0)
         인덱스 조건: (unique1 < 100)

여기서 기획자는 2단계 계획을 사용하기로 결정했습니다: 하단 계획 노드는 행의 위치를 찾기 위해 인덱스를 방문합니다. 인덱스 조건과 일치한 다음 상위 계획 노드 실제로 테이블 자체에서 해당 행을 가져옵니다. 가져오는 중 행을 별도로 읽는 것은 순차적으로 읽는 것보다 훨씬 비쌉니다. 그러나 테이블의 모든 페이지가 반드시 그래야 하는 것은 아니기 때문에 방문하더라도 순차 스캔보다 여전히 저렴합니다. ( 두 가지 수준의 계획을 사용하는 이유는 상위 계획 노드이기 때문입니다. 인덱스로 식별된 행 위치를 물리적 위치로 정렬합니다. 읽기 전에 주문하여 비용을 최소화하십시오. 별도의 가져오기."비트맵"노드 이름에 언급된 것은 다음을 수행하는 메커니즘입니다. 정렬 중입니다.)

만약에어디조건은 선택적입니다. 충분히, 플래너는 다음으로 전환할 수 있습니다."간단함"색인 스캔 계획:

토토 사이트 선택 * FROM tenk1 WHERE 고유1 < 3;

                                  쿼리 계획
----------------------------------------------------
 tenk1에서 tenk1_unique1을 사용하는 인덱스 스캔(비용=0.00..10.00행=2너비=244)
   인덱스 조건: (unique1 < 3)

이 경우 테이블 행은 인덱스 순서로 가져오며, 읽기 비용이 더 많이 들지만 읽을 수 있는 내용이 너무 적습니다. 행 위치를 정렬하는 데 드는 추가 비용은 그만한 가치가 없습니다. 다음을 가져오는 쿼리에 대해 이 계획 유형을 가장 자주 볼 수 있습니다. 단일 행, 그리고 요청하는 쿼리의 경우주문 기준색인과 일치하는 조건 주문하세요.

다음에 다른 조건 추가어디절:

토토 사이트 선택 * FROM tenk1 WHERE Unique1 < 3 AND stri토토 사이트u1 = 'xxx';

                                  쿼리 계획
----------------------------------------------------
 tenk1에서 tenk1_unique1을 사용하는 인덱스 스캔(비용=0.00..10.01행=1너비=244)
   지수 조건: (unique1 < 3)
   필터: (stri토토 사이트u1 = 'xxx'::name)

추가된 조건stri토토 사이트u1 = 'xxx'출력 행 추정치를 줄이지만 비용은 줄지 않습니다. 여전히 동일한 행 집합을 방문해야 합니다. 주의할 점은stri토토 사이트u1절은 다음으로 적용될 수 없습니다. 인덱스 조건(이 인덱스는 다음에만 있으므로고유1열). 대신 필터로 적용됩니다. 인덱스로 검색된 행에 대해. 따라서 비용은 실제로 이 추가 검사를 반영하기 위해 약간 증가했습니다.

여러 열에 인덱스가 토토 사이트된 경우어디에서, 플래너는 AND 또는 또는 인덱스의 조합:

토토 사이트 선택 * FROM tenk1 여기서 고유1 < 100 AND 고유2  9000;

                                     쿼리 계획
------------------------------------------------------------------------
 tenk1의 비트맵 힙 스캔(비용=11.27..49.11행=11너비=244)
   조건을 다시 확인하세요: ((unique1 < 100) AND (unique2  9000))
   - BitmapAnd(비용=11.27..11.27행=11너비=0)
         - tenk1_unique1의 비트맵 인덱스 스캔(비용=0.00..2.37행=106너비=0)
               지수 조건: (고유1 < 100)
         - tenk1_unique2의 비트맵 인덱스 스캔(비용=0.00..8.65행=1042너비=0)
               지수 조건: (unique2  9000)

그러나 이를 위해서는 두 색인을 모두 방문해야 하므로 그렇지 않습니다. 단 하나의 인덱스를 토토 사이트하고 처리하는 것에 비해 필연적으로 승리합니다. 다른 조건은 필터입니다. 관련된 범위를 변경하는 경우 그에 따라 계획이 변경되는 것을 볼 수 있습니다.

우리가 설정한 열을 토토 사이트하여 두 테이블을 조인해 보겠습니다. 논의 중:

토토 사이트 선택 * FROM tenk1 t1, tenk2 t2 WHERE t1.unique1 < 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

                                      쿼리 계획
-------------------------------------------------------------------------
 중첩 루프(비용=2.37..553.11행=106너비=488)
   - tenk1 t1의 비트맵 힙 스캔(비용=2.37..232.35 행=106 너비=244)
         조건 재확인: (unique1 < 100)
         - tenk1_unique1의 비트맵 인덱스 스캔(비용=0.00..2.37행=106너비=0)
               지수 조건: (고유1 < 100)
   - tenk2 t2에서 tenk2_unique2를 사용한 인덱스 스캔(비용=0.00..3.01 행=1 너비=244)
         인덱스 조건: ("outer".unique2 = t2.unique2)

이 중첩 루프 조인에서 외부 스캔은 동일한 비트맵입니다 앞에서 본 인덱스 스캔이므로 비용과 행 수가 우리가 적용하고 있기 때문에 동일합니다.어디절고유1 < 100그 노드에서.t1.unique2 = t2.unique2절은 아직 관련이 없으므로 외부의 행 수에는 영향을 미치지 않습니다. 스캔. 내부 스캔의 경우,고유2현재 외부 스캔 행의 값은 내부 행에 연결됩니다. 다음과 같은 인덱스 조건을 생성하는 인덱스 스캔t2.unique2 =상수. 그래서 우리는 같은 것을 얻습니다 예를 들어, 내부 스캔 계획 및 비용을 통해 얻을 수 있는 것입니다.토토 사이트 선택 * FROM tenk2 WHERE Unique2 = 42. 루프 노드의 비용은 비용을 기준으로 설정됩니다. 외부 스캔과 각 스캔에 대한 내부 스캔 1회 반복 외부 행(여기서는 106 * 3.01) 및 조인을 위한 약간의 CPU 시간 처리 중입니다.

이 예에서 조인의 출력 행 개수는 다음과 같습니다. 두 스캔의 행 개수를 곱한 값이지만 이는 사실이 아닙니다. 일반적으로 일반적으로 다음을 가질 수 있기 때문입니다.어디에서두 테이블을 모두 언급하는 절이므로 그렇게 할 수 있습니다. 두 입력 스캔에는 적용되지 않고 조인 포인트에만 적용됩니다. 에 대한 예를 들어 추가한 경우어디에서 ... 그리고 t1.hundred < t2.100, 그러면 출력 행 수가 감소합니다. 조인 노드는 변경되지만 입력 스캔은 변경되지 않습니다.

변형 계획을 보는 한 가지 방법은 계획자가 강제로 승자라고 생각되는 전략은 무엇이든 무시하고 활성화/비활성화 플래그는에 토토 사이트되어 있습니다.섹션 17.6.1. (이것은 조잡한 도구이지만 유용합니다. 또한 참조하십시오.섹션 13.3.)

SET 활성화_nestloop = 꺼짐;
토토 사이트 선택 * FROM tenk1 t1, tenk2 t2 여기서 t1.unique1 < 100 AND t1.unique2 = t2.unique2;

                                        쿼리 계획
-----------------------------------------------------------------------------
 해시 조인(비용=232.61..741.67행=106너비=488)
   해시 조건: ("outer".unique2 = "inner".unique2)
   - tenk2 t2의 시퀀스 스캔(비용=0.00..458.00 행=10000 너비=244)
   - 해시(비용=232.35..232.35행=106너비=244)
         - tenk1 t1의 비트맵 힙 스캔(비용=2.37..232.35 행=106 너비=244)
               조건 재확인: (unique1 < 100)
               - tenk1_unique1의 비트맵 인덱스 스캔(비용=0.00..2.37행=106너비=0)
                     인덱스 조건: (unique1 < 100)

이 계획은 100개의 흥미로운 행을 추출하는 것을 제안합니다.tenk1동일한 이전 색인 사용 스캔하여 메모리 내 해시 테이블에 저장한 다음 순차 스캔tenk2, 조사 중 가능한 일치를 위해 해시 테이블에t1.unique2 = t2.unique2각각tenk2행. 읽는 비용텐크1해시 테이블 설정은 전적으로 해시 조인의 시작 비용(행을 가져오지 않으므로) 우리가 읽기 시작할 수 있을 때까지tenk2. 조인에 대한 총 예상 시간에는 막대한 요금도 포함됩니다. 해시 테이블을 10000번 조사하는 데 소요되는 CPU 시간입니다. 참고, 그러나 우리는아님10000번 충전 232.35; 해시 테이블 설정은 이 계획 유형에서 한 번만 수행됩니다.

기획자의 정확성을 확인할 수 있습니다. 토토 사이트에 따른 예상 비용토토 사이트하세요 분석. 이 명령은 실제로 쿼리를 실행한 다음 각 계획 노드 내에 누적된 실제 실행 시간을 표시합니다. 일반과 동일한 예상 비용과 함께토토 사이트표시됩니다. 예를 들어, 결과를 얻을 수 있습니다. 이렇게:

토토 사이트 분석 선택 * FROM tenk1 t1, tenk2 t2 WHERE t1.unique1 < 100 AND 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 비트맵 힙 스캔(비용=2.37..232.35 행=106 너비=244) (실제 시간=0.878..2.367 행=100 루프=1)
         조건 재확인: (unique1 < 100)
         - tenk1_unique1의 비트맵 인덱스 스캔(비용=0.00..2.37 행=106 너비=0)(실제 시간=0.546..0.546 행=100 루프=1)
               지수 조건: (고유1 < 100)
   - tenk2 t2에서 tenk2_unique2를 사용한 인덱스 스캔(비용=0.00..3.01 행=1 너비=244) (실제 시간=0.067..0.078 행=1 루프=100)
         인덱스 조건: ("outer".unique2 = t2.unique2)
 총 런타임: 14.452ms

참고하세요"실제 시간"값 실시간의 밀리초 단위인 반면,"비용"추정치는 임의의 단위로 표현됩니다. 그래서 그들은 일치하지 않을 것 같습니다. 주의할 점은 실제 시간과 예상 비용의 비율이 다음과 같은지 여부입니다. 일관성.

일부 쿼리 계획에서는 하위 계획 노드가 두 번 이상 실행되었습니다. 예를 들어 내부 인덱스 스캔은 다음과 같습니다. 위의 중첩 루프 계획에서 외부 행당 한 번씩 실행됩니다. 에서 그러한 경우에는"루프"값 보고서 노드의 총 실행 횟수와 실제 시간 표시된 행 값은 실행당 평균입니다. 이는 다음과 같이 수행됩니다. 비용 추정 방식과 수치를 비교할 수 있도록 하세요. 표시됩니다. 를 곱한다"루프"노드에서 실제로 소요된 총 시간을 가져오는 값입니다.

그총 런타임표시자:분석 토토 사이트실행기 시작 및 종료 시간 및 결과 행을 처리하는 데 소요된 시간입니다. 구문 분석, 재작성 또는 계획 시간은 포함되지 않습니다. 에 대한선택쿼리를 수행하면 총 실행 시간은 일반적으로 보고된 총 시간보다 약간 더 길 수 있습니다. 최상위 계획 노드. 에 대한삽입, 업데이트및삭제명령을 사용하면 총 실행 시간은 다음과 같을 수 있습니다. 소비한 시간이 포함되어 있기 때문에 훨씬 더 큽니다. 결과 행을 처리합니다. 이 명령에서는 최상위 계획 노드는 본질적으로 새로운 것을 계산하는 데 소요되는 시간입니다. 행 및/또는 이전 행을 찾지만 여기에는 변경 사항을 적용하는 데 소요된 시간입니다. 트리거를 실행하는 데 소요된 시간(해당하는 경우) any도 최상위 계획 노드 외부에 있으며 별도로 표시됩니다. 각 트리거마다.

그것은 주목할 가치가 있습니다토토 사이트결과는 다음 이외의 상황으로 추정되어서는 안 됩니다. 실제로 테스트하고 있는 것; 예를 들어, 장난감 크기의 결과 테이블은 큰 테이블에 적용된다고 가정할 수 없습니다. 기획자의 비용 추정은 선형적이지 않으므로 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다. 더 크거나 작은 테이블에 대한 다른 계획. 극단적인 예 하나의 디스크 페이지만 차지하는 테이블에서는 인덱스가 있는지 여부에 관계없이 거의 항상 순차 스캔 계획을 얻습니다. 사용 가능 여부. 기획자는 시간이 걸릴 것이라는 것을 깨닫습니다. 어떤 경우든 테이블을 처리하기 위해 하나의 디스크 페이지를 읽습니다. 보기 위해 추가 페이지 읽기를 확장하는 것은 가치가 없습니다. 색인.