postgresql - 如何加速分区表的服务器端聚合

Question

背景

我在 RDS 上的 Postgres 10.6 中从标准化的分区表生成 Tukey 盒须图，其中包含 3*10^9 行。

我开始使用连续的多个 View ，包括一个聚合步骤和一个后续的离群值检测步骤。首先，在聚合步骤中，我计算中值、25%、75%、IQR、(25% - 1.5*IQR) 下晶须和 (75% + 1.5*IQR) 上晶须。其次，在离群值检测步骤中，我在表格中搜索 mustache 之外的值。

聚合

create view aggregation as
select
    a.a_name,
    b.b_name,
    c.c_name,
    percentile_cont(0.5) within group (order by d.D) as median,
    etc for 75%, IQR, whiskers
from dtable as d
join atable as a on a.a_id = d.a_id
join etable as e on e.e_id = d.e_id
join ftable as f on f.f_id = e.f_id
join btable as b on b.b_id = f.b_id
join ctable as c on c.c_id = b.c_id
where (d.e_id between 3440500 and 3459500)
and (c.c_name = 'this_c_in_particular')
and (b.b_name in ('first_b', 'second_b', 'third_b'))
group by
a.a_name,
b.b_name,
c.c_name
;

请注意，dtable 由 e_id 分区

异常检测

create view outliers as
select d.*
from dtable as d
join atable, etable, ftable, btable, ctable
join aggregation as agg on
    agg.a_name = atable.a_name,
    agg.b_name = btable.b_name,
    agg.c_name = ctable.c_name
where d.value < agg.lower_whisker or d.value > agg.upper_whisker
;

结果

目前，使用平面客户端 pandas 数据框，我可以在网络传输和服务器端下采样后 10 秒内执行这些聚合。但是，在客户端，这些聚合至少需要 1 分钟才能运行。

(EXPLAIN ANALYZE)计划可在此处获得:https://explain.depesz.com/s/0gAu

问题

1. 是否有快速计算这些聚合的标准方法？
2. 有没有办法让 Postgres 并行计算这些东西，每组 1 个工作人员？

欢迎任何见解或讨论 - 感谢阅读。

Answer 1

执行计划有一些我不明白的地方:

• 如果没有计划并行工作器，为什么会有一个 Gather 节点？从 loops 我希望有两个 worker 。

• 为什么expain.depesz.com不统计底层节点的895693次迭代(可能和我一样被上面的搞糊涂了)

尽管如此，还是可以立即检测到一些问题:

• 有严重的错误估计(725 而不是 895693 实际行!)。

• 您的大部分时间都花在了溢出到磁盘的排序上。

下面是您可以在不重写查询的情况下改进的地方:

• 增加work_mem直到排序是quicksort memory。这应该是最大的收获。

  你不必在全局范围内增加它，你可以运行类似的东西:

  BEGIN;
  SET LOCAL work_mem = '1GB';
  SELECT /* your query */;
  COMMIT;
  

• 有些表似乎有过时的统计数据。尝试ANALYZE所有有问题的表，也许这会有所帮助。

• 通过避免错误引导的嵌套循环连接，您可能可以多花几秒钟。也许 ANALYZE 会解决这个问题。

  作为最后的手段，您可以简单地禁用该查询的嵌套循环，方法是为一个查询设置 enable_neSTLoop = off，使用我为 work_mem 展示的相同技巧以上。

分区表上的扫描不是你的问题，所以你不必担心并行化(PostgreSQL v11 已经变得更加智能)。

如果以上所有方法都不能使查询速度足够快，您可以考虑使用物化 View 。然后你会得到稍微陈旧的数据，但速度很快。