Не позволяйте PostgreSQL иногда выбирать неверный план запроса
У меня странная проблема с производительностью PostgreSQL для запроса, использующего PostgreSQL 8.4.9. Этот запрос выбирает набор точек в трехмерном объеме, используя LEFT OUTER JOIN , чтобы добавить связанный столбец идентификатора, в котором существует этот связанный идентификатор. Небольшие изменения в диапазоне x могут привести к тому, что PostgreSQL выберет другой план запроса, время выполнения которого займет от 0,01 секунды до 50 секунд.Это вопрос, о котором идет речь:
SELECT treenode.id AS id,
treenode.parent_id AS parentid,
(treenode.location).x AS x,
(treenode.location).y AS y,
(treenode.location).z AS z,
treenode.confidence AS confidence,
treenode.user_id AS user_id,
treenode.radius AS radius,
((treenode.location).z - 50) AS z_diff,
treenode_class_instance.class_instance_id AS skeleton_id
FROM treenode LEFT OUTER JOIN
(treenode_class_instance INNER JOIN
class_instance ON treenode_class_instance.class_instance_id
= class_instance.id
AND class_instance.class_id = 7828307)
ON (treenode_class_instance.treenode_id = treenode.id
AND treenode_class_instance.relation_id = 7828321)
WHERE treenode.project_id = 4
AND (treenode.location).x >= 8000
AND (treenode.location).x <= (8000 + 4736)
AND (treenode.location).y >= 22244
AND (treenode.location).y <= (22244 + 3248)
AND (treenode.location).z >= 0
AND (treenode.location).z <= 100
ORDER BY parentid DESC, id, z_diff
LIMIT 400;
Этот запрос занимает почти минуту, и, если я добавлю EXPLAIN перед этим запросом, похоже, будет использоваться следующий план запроса:
Limit (cost=56185.16..56185.17 rows=1 width=89)
-> Sort (cost=56185.16..56185.17 rows=1 width=89)
Sort Key: treenode.parent_id, treenode.id, (((treenode.location).z - 50::double precision))
-> Nested Loop Left Join (cost=6715.16..56185.15 rows=1 width=89)
Join Filter: (treenode_class_instance.treenode_id = treenode.id)
-> Bitmap Heap Scan on treenode (cost=148.55..184.16 rows=1 width=81)
Recheck Cond: (((location).x >= 8000::double precision) AND ((location).x <= 12736::double precision) AND ((location).z >= 0::double precision) AND ((location).z <= 100::double precision))
Filter: (((location).y >= 22244::double precision) AND ((location).y <= 25492::double precision) AND (project_id = 4))
-> BitmapAnd (cost=148.55..148.55 rows=9 width=0)
-> Bitmap Index Scan on location_x_index (cost=0.00..67.38 rows=2700 width=0)
Index Cond: (((location).x >= 8000::double precision) AND ((location).x <= 12736::double precision))
-> Bitmap Index Scan on location_z_index (cost=0.00..80.91 rows=3253 width=0)
Index Cond: (((location).z >= 0::double precision) AND ((location).z <= 100::double precision))
-> Hash Join (cost=6566.61..53361.69 rows=211144 width=16)
Hash Cond: (treenode_class_instance.class_instance_id = class_instance.id)
-> Seq Scan on treenode_class_instance (cost=0.00..25323.79 rows=969285 width=16)
Filter: (relation_id = 7828321)
-> Hash (cost=5723.54..5723.54 rows=51366 width=8)
-> Seq Scan on class_instance (cost=0.00..5723.54 rows=51366 width=8)
Filter: (class_id = 7828307)
(20 rows)
Однако, если я заменю 8000 в условии диапазона x на 10644 , запрос выполняется за доли секунды и использует следующий план запроса:
Limit (cost=58378.94..58378.95 rows=2 width=89)
-> Sort (cost=58378.94..58378.95 rows=2 width=89)
Sort Key: treenode.parent_id, treenode.id, (((treenode.location).z - 50::double precision))
-> Hash Left Join (cost=57263.11..58378.93 rows=2 width=89)
Hash Cond: (treenode.id = treenode_class_instance.treenode_id)
-> Bitmap Heap Scan on treenode (cost=231.12..313.44 rows=2 width=81)
Recheck Cond: (((location).z >= 0::double precision) AND ((location).z <= 100::double precision) AND ((location).x >= 10644::double precision) AND ((location).x <= 15380::double precision))
Filter: (((location).y >= 22244::double precision) AND ((location).y <= 25492::double precision) AND (project_id = 4))
-> BitmapAnd (cost=231.12..231.12 rows=21 width=0)
-> Bitmap Index Scan on location_z_index (cost=0.00..80.91 rows=3253 width=0)
Index Cond: (((location).z >= 0::double precision) AND ((location).z <= 100::double precision))
-> Bitmap Index Scan on location_x_index (cost=0.00..149.95 rows=6157 width=0)
Index Cond: (((location).x >= 10644::double precision) AND ((location).x <= 15380::double precision))
-> Hash (cost=53361.69..53361.69 rows=211144 width=16)
-> Hash Join (cost=6566.61..53361.69 rows=211144 width=16)
Hash Cond: (treenode_class_instance.class_instance_id = class_instance.id)
-> Seq Scan on treenode_class_instance (cost=0.00..25323.79 rows=969285 width=16)
Filter: (relation_id = 7828321)
-> Hash (cost=5723.54..5723.54 rows=51366 width=8)
-> Seq Scan on class_instance (cost=0.00..5723.54 rows=51366 width=8)
Filter: (class_id = 7828307)
(21 rows)
Я далек от эксперта по синтаксическому анализу этих планов запросов, но очевидная разница заключается в том, что с одним диапазоном x он использует Hash Left Join для LEFT OUTER JOIN (что очень быстро), в то время как с другим диапазоном используется Nested Loop Left Join (что кажется очень медленным). В обоих случаях запросы возвращают около 90 строк. Если я сделаю SET ENABLE_NESTLOOP TO FALSE перед медленной версией запроса, он будет выполняться очень быстро, но я понимаю, что использование этого параметра в целом - плохая идея .
Могу ли я, например, создать конкретный индекс, чтобы повысить вероятность того, что планировщик запросов выберет явно более эффективную стратегию? Может ли кто-нибудь предложить, почему планировщик запросов PostgreSQL должен выбирать такую плохую стратегию для одного из этих запросов? Ниже я включил детали схемы, которые могут быть полезны.
Таблица treenode содержит 900 000 строк и определяется следующим образом:
Table "public.treenode"
Column | Type | Modifiers
---------------+--------------------------+------------------------------------------------------
id | bigint | not null default nextval('concept_id_seq'::regclass)
user_id | bigint | not null
creation_time | timestamp with time zone | not null default now()
edition_time | timestamp with time zone | not null default now()
project_id | bigint | not null
location | double3d | not null
parent_id | bigint |
radius | double precision | not null default 0
confidence | integer | not null default 5
Indexes:
"treenode_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"treenode_id_key" UNIQUE, btree (id)
"location_x_index" btree (((location).x))
"location_y_index" btree (((location).y))
"location_z_index" btree (((location).z))
Foreign-key constraints:
"treenode_parent_id_fkey" FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES treenode(id)
Referenced by:
TABLE "treenode_class_instance" CONSTRAINT "treenode_class_instance_treenode_id_fkey" FOREIGN KEY (treenode_id) REFERENCES treenode(id) ON DELETE CASCADE
TABLE "treenode" CONSTRAINT "treenode_parent_id_fkey" FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES treenode(id)
Triggers:
on_edit_treenode BEFORE UPDATE ON treenode FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE on_edit()
Inherits: location
Составной тип double3d определяется следующим образом:
Composite type "public.double3d"
Column | Type
--------+------------------
x | double precision
y | double precision
z | double precision
Две другие таблицы, участвующие в объединении, - это treenode_class_instance :
Table "public.treenode_class_instance"
Column | Type | Modifiers
-------------------+--------------------------+------------------------------------------------------
id | bigint | not null default nextval('concept_id_seq'::regclass)
user_id | bigint | not null
creation_time | timestamp with time zone | not null default now()
edition_time | timestamp with time zone | not null default now()
project_id | bigint | not null
relation_id | bigint | not null
treenode_id | bigint | not null
class_instance_id | bigint | not null
Indexes:
"treenode_class_instance_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"treenode_class_instance_id_key" UNIQUE, btree (id)
"idx_class_instance_id" btree (class_instance_id)
Foreign-key constraints:
"treenode_class_instance_class_instance_id_fkey" FOREIGN KEY (class_instance_id) REFERENCES class_instance(id) ON DELETE CASCADE
"treenode_class_instance_relation_id_fkey" FOREIGN KEY (relation_id) REFERENCES relation(id)
"treenode_class_instance_treenode_id_fkey" FOREIGN KEY (treenode_id) REFERENCES treenode(id) ON DELETE CASCADE
"treenode_class_instance_user_id_fkey" FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES "user"(id)
Triggers:
on_edit_treenode_class_instance BEFORE UPDATE ON treenode_class_instance FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE on_edit()
Inherits: relation_instance
...и class_instance :
Table "public.class_instance"
Column | Type | Modifiers
---------------+--------------------------+------------------------------------------------------
id | bigint | not null default nextval('concept_id_seq'::regclass)
user_id | bigint | not null
creation_time | timestamp with time zone | not null default now()
edition_time | timestamp with time zone | not null default now()
project_id | bigint | not null
class_id | bigint | not null
name | character varying(255) | not null
Indexes:
"class_instance_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"class_instance_id_key" UNIQUE, btree (id)
Foreign-key constraints:
"class_instance_class_id_fkey" FOREIGN KEY (class_id) REFERENCES class(id)
"class_instance_user_id_fkey" FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES "user"(id)
Referenced by:
TABLE "class_instance_class_instance" CONSTRAINT "class_instance_class_instance_class_instance_a_fkey" FOREIGN KEY (class_instance_a) REFERENCES class_instance(id) ON DELETE CASCADE
TABLE "class_instance_class_instance" CONSTRAINT "class_instance_class_instance_class_instance_b_fkey" FOREIGN KEY (class_instance_b) REFERENCES class_instance(id) ON DELETE CASCADE
TABLE "connector_class_instance" CONSTRAINT "connector_class_instance_class_instance_id_fkey" FOREIGN KEY (class_instance_id) REFERENCES class_instance(id)
TABLE "treenode_class_instance" CONSTRAINT "treenode_class_instance_class_instance_id_fkey" FOREIGN KEY (class_instance_id) REFERENCES class_instance(id) ON DELETE CASCADE
Triggers:
on_edit_class_instance BEFORE UPDATE ON class_instance FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE on_edit()
Inherits: concept
25
задан Community 23 May 2017 в 12:10
поделиться
0 ответов
Другие вопросы по тегам: