18.7. 토토 캔 계획

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 비트 맵 스캔 계획 유형. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 해시 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 집계 계획 유형. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 해시-조인 플랜 유형. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 인덱스 스캔 계획 유형. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 인덱스 전용 스캔 계획 유형. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 구체화. 억제하는 것은 불가능합니다 구체화는 완전히 있지만이 변수를 끄십시오 플래너가 구체화 된 노드 삽입을 방지합니다 정확성에 필요한 경우를 제외하고. 그만큼 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 병합-조명 계획 유형. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 중첩 루프 가입 계획. 억제하는 것은 불가능합니다 중첩 루프는 완전히 결합되지만이 변수를 끕니다 다른 사람이있는 경우 플래너가 하나를 사용하지 못하게합니다. 사용 가능한 방법. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 순차적 스캔 계획 유형. 억제하는 것은 불가능합니다 순차적 스캔은 완전히 스캔되지만이 변수를 끄십시오 다른 사람이있는 경우 플래너가 하나를 사용하지 못하게합니다. 사용 가능한 방법. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화합니다 명백한 정렬 단계. 억제하는 것은 불가능합니다 명백한 분류는 완전히 분류되지만이 변수를 끄십시오 다른 사람이있는 경우 플래너가 하나를 사용하지 못하게합니다. 사용 가능한 방법. 기본값은on.

토토 캔 플래너의 사용을 활성화 또는 비활성화tid스캔 계획 유형. 기본값은on.

디스크 페이지 비용에 대한 플래너의 추정치를 설정합니다. 일련의 순차적 인 페치의 일부입니다. 그만큼 기본값은 1.0입니다. 이 값은 테이블에 대해 상환 될 수 있습니다 및 설정하여 특정 테이블 스페이스의 인덱스 같은 이름의 테이블 스페이스 매개 변수 (참조테이블 스페이스 대체).

a 비 순차적 인 디스크 페이지. 기본값은 4.0입니다. 이 값은 테이블 스페이스 매개 변수를 설정하여 특정 테이블 스페이스 같은 이름의 (참조테이블 스페이스 대체).

이 값 감소seq_page_cost시스템이 발생합니다 인덱스 스캔을 선호합니다. 그것을 높이면 인덱스 스캔이 보일 것입니다 상대적으로 더 비쌉니다. 둘 다를 올릴 수 있습니다 디스크 I/O의 중요성을 변경하기 위해 함께 값 CPU 비용에 대한 비용은 다음 매개 변수.

기계식 디스크 스토리지에 대한 랜덤 액세스는 일반적으로입니다 4 배의 순차적 액세스보다 훨씬 비쌉니다. 그러나 더 낮은 기본값이 사용됩니다 (4.0) 색인과 같은 대부분의 임의의 디스크 액세스 읽기는 캐시에 있다고 가정합니다. 기본값은 할 수 있습니다 무작위 액세스를 40 번 모델링하는 것으로 생각하십시오. 무작위의 90%를 기대하면서 순차적보다 느립니다 캐시를 읽습니다.

90% 캐시 속도가 잘못되었다고 생각되면 작업량에 대한 가정은 증가 할 수 있습니다 random_page_cost의 실제 비용을 더 잘 반영합니다 랜덤 스토리지 읽기. 이에 따라 데이터 인 경우 언제와 같이 캐시에 완전히있을 가능성이 높습니다. 데이터베이스는 총 서버 메모리보다 작으며 random_page_cost 감소가 적절할 수 있습니다. 저장 그것은 순차적 인 것에 비해 무작위 판독 비용이 낮으며 예를 들어 솔리드 스테이트 드라이브는 또한 더 나은 모델 일 수도 있습니다 random_page_cost에 대한 값이 낮습니다.

가공 비용에 대한 플래너의 추정치를 설정합니다 쿼리 중 각 행. 기본값은 0.01입니다.

가공 비용에 대한 플래너의 추정치를 설정합니다 인덱스 스캔 중 각 인덱스 항목. 기본값은입니다 0.005.

처리 비용에 대한 플래너의 추정치를 설정합니다 각 연산자 또는 기능은 쿼리 중에 실행되었습니다. 그만큼 기본값은 0.0025입니다.

유효 크기에 대한 플래너의 가정을 설정합니다 단일 쿼리에 사용할 수있는 디스크 캐시의 이것은 사용 비용의 추정치에 반영됩니다. 색인; 값이 높을수록 인덱스 스캔 가능성이 높아집니다 더 낮은 값이 사용되면 가능성이 높아집니다. 순차적 스캔이 사용됩니다. 이것을 설정할 때 둘 다 고려해야 할 매개 변수PostgreSQL의 공유 버퍼 및 사용될 커널 디스크 캐시의 일부PostgreSQL데이터 파일. 또한 예상 동시 수를 고려하십시오 다른 테이블에 토토 캔가 필요하기 때문입니다 사용 가능한 공간을 공유하십시오. 이 매개 변수는 효과가 없습니다 에 할당 된 공유 메모리의 크기로PostgreSQL도 예약하지도 않습니다 커널 디스크 캐시; 추정에만 사용됩니다 목적. 시스템은 또한 데이터가 남아 있다고 가정하지 않습니다 토토 캔 사이의 디스크 캐시. 기본값은 128입니다 메가 바이트 (128MB).

유전자 토토 캔 최적화를 활성화 또는 비활성화합니다. 이것 기본적으로 켜져 있습니다. 일반적으로 끄지 않는 것이 가장 좋습니다 생산에서; 그만큼geqo_threshold변수는 더 많은 것을 제공합니다 geqo의 세분화 제어

유전자 토토 캔 최적화를 사용하여 AT와의 토토 캔를 계획하십시오 최소한이 많은 것항목 관련된. (A전체 외부 가입하다구성 수는 단 하나로 카운트항목.) 기본값은 12입니다 쿼리 일반적으로 일반을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 철저한 검색 플래너이지만 많은 쿼리 철저한 검색이 너무 오래 걸리고 종종 더 오래 걸립니다 차선 계획을 실행하는 형벌보다. 따라서, a 쿼리 크기의 임계 값은 편리한 방법입니다. geqo의 사용 관리

계획 시간과 쿼리 사이의 상충 관계를 제어합니다 GEQO의 계획 품질. 이 변수는 정수가되어야합니다 1에서 10까지의 범위. 기본값은 5입니다. 더 큰 값은 쿼리 계획을 수행하는 데 소요되는 시간을 증가시킵니다 또한 효율적인 쿼리 계획이 가능성을 높입니다 선택됩니다.

geqo_effort실제로는 그렇지 않습니다 직접 무엇이든 할 수 있습니다. 계산하는 데만 사용됩니다 영향을 미치는 다른 변수의 기본값 GEQO 동작 (아래 설명). 원하는 경우 가능합니다 대신 다른 매개 변수를 손으로 설정합니다.

GEQO가 사용하는 풀 크기를 제어합니다. 유전자 집단의 개인 수. 해야합니다 두 개 이상이고 유용한 값은 일반적으로 100에서 1000. 0으로 설정되면 (기본 설정) 적절한 값은에 따라 선택됩니다geqo_effort및 테이블 수 토토 캔.

GEQO가 사용하는 세대 수를 제어합니다 알고리즘의 반복 수입니다. 그럴 것입니다 적어도 하나이며 유용한 값은 수영장 크기. 0으로 설정된 경우 (기본 설정) 그런 다음 적절한 값이 선택됩니다.geqo_pool_size.

GEQO가 사용하는 선택 바이어스를 제어합니다. 그만큼 선택 바이어스는 내에서의 선택적 압력입니다 인구. 값은 1.50 ~ 2.00 일 수 있습니다. 후자 기본값입니다.

임의의 초기 값을 제어합니다 GEQO가 사용하는 생성기는 주문 검색 공간에 가입하십시오. 값의 범위는 0입니다 (기본값) 하나. 값을 변경하면 세트가 변경됩니다 조인 경로의 탐색으로, 더 나은 또는 더 나은 더 나쁜 최고의 길을 찾았습니다.

테이블 열의 기본 통계 대상을 설정합니다 v.Alter Table Set Statistics. 더 큰 값 필요한 시간을 늘리십시오분석그러나 품질을 향상시킬 수 있습니다 플래너의 추정치. 기본값은 100입니다. 자세한 내용 의 통계 사용에 대한 정보PostgreSQL토토 캔 플래너, 참조섹션 14.2.

토토 캔 플래너의 테이블 제약 조건 사용을 제어합니다 토토 캔를 최적화합니다. 허용 값제약 _exclusionareon(모든 테이블에 대한 제약 조건 검사),OFF(제약 조건을 조사하지 않음), 그리고파티션(검사 상속 자식 테이블 및에 대한 제약 조건Union All서브 쿼리).파티션기본값입니다 환경. 그것은 종종 상속과 함께 사용됩니다 성능을 향상시키기 위해 분할 된 테이블.

이 매개 변수가 특정 테이블에 허용되면 플래너는 토토 캔 조건을 테이블의와 비교합니다.check제약 및 생략 조건이 모순되는 스캐닝 테이블 제약. 예를 들어:

테이블 PARLE (Key Integer, ...);
테이블 child1000을 만듭니다 (확인 (1000과 1999 사이의 키)) 상속 (부모);
테이블 child2000을 만듭니다 (확인 (2000 년에서 2999 년 사이의 키)) 상속 (부모);
...
선택 *에서 key = 2400;에서 부모 중에서 선택하십시오.

제약 제외가 활성화 된이select스캔하지 않습니다Child1000개선 성능.

현재, 제약 제외는 기본적으로 활성화되어 있습니다 종종 테이블을 구현하는 데 사용되는 경우에만 분할. 모든 테이블에 켜면 추가로 부과됩니다 간단하게 눈에 띄는 오버 헤드 계획 쿼리, 그리고 대부분은 단순한 것에 대한 혜택을 얻지 못할 것입니다. 쿼리. 분할 된 테이블이 없다면 완전히 끄는 것을 선호합니다.

참조섹션 5.9.4사용에 대한 자세한 내용은 제약 제외 및 분할.

a의 비율에 대한 플래너의 추정치를 설정합니다 검색 될 커서의 행. 기본값은 0.1입니다. 이 설정의 작은 값은 플래너를 향한 바이어스입니다 사용"빠른 시작"계획 커서, 처음 몇 행을 빨리 검색합니다 아마도 모든 행을 가져 오는 데 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 더 큰 값은 총 추정에 더 중점을 둡니다 시간. 최대 1.0으로 커서가 계획됩니다 총액 만 고려할 때 일반 쿼리와 똑같습니다 첫 행이 얼마나 빨리 가질 수있는 예상 시간 배달.

플래너는 하위 토토 캔를 상단 토토 캔로 병합합니다 결과From목록 이 많은 항목 이상이 없습니다. 작은 값이 줄어 듭니다 계획 시간이지만 열등한 쿼리 계획을 수립 할 수 있습니다. 그만큼 기본값은 8입니다. 자세한 내용은 참조섹션 14.3.

이 값 설정geqo_threshold또는 그 이상은 GEQO 플래너의 사용을 유발하여 최적화되지 않은 계획. 보다섹션 18.7.3.

플래너가 명시 적으로 다시 작성합니다Join구조물 (제외전체 조인s) 목록으로의From그 이상의 목록이있을 때마다 항목 이 많은 항목이 발생할 것입니다. 작은 값이 줄어 듭니다 계획 시간이지만 열등한 토토 캔 계획을 산출 할 수 있습니다.

기본적 으로이 변수는와 동일하게 설정됩니다.from_collapse_limit대부분의 용도에 적합합니다. 1으로 설정하면 아무 것도 방지합니다 명시 적 재주문Joins. 따라서 쿼리에 지정된 명시 적 조인 순서는 관계가 결합 된 실제 순서가 되십시오. 쿼리 플래너가 항상 선택하는 것은 아니기 때문입니다 최적의 조인 순서, 고급 사용자가 선택할 수 있습니다 이 변수를 일시적으로 설정 한 다음 명시 적으로 원하는 명령에 가입하십시오. 자세한 정보 보다PostgreSQL : 문서 : 9.2 : 명시 적 조인 조항으로 토토 커뮤니티 제어.

이 값 설정geqo_threshold또는 그 이상은 GEQO 플래너의 사용을 유발하여 최적화되지 않은 계획. 보다섹션 18.7.3.