La siguiente combinación tiene estimaciones de fila muy diferentes al realizar una combinación en las particiones frente a la combinación en toda la tabla:
CREATE TABLE m_data.ga_session (
session_id BIGINT NOT NULL,
visitor_id BIGINT NOT NULL,
transaction_id TEXT,
timestamp TIMESTAMP WITH TIME ZONE NOT NULL,
day_id INTEGER NOT NULL,
[...]
device_category TEXT NOT NULL,
[...]
operating_system TEXT
);Para todas las particiones:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS m_data.ga_session_20170127 ( CHECK (day_id = 20170127) ) INHERITS (m_data.ga_session);
-- the identifier are theoretically invalid, but they get truncated to 63 chars and nevertheless work
CREATE INDEX IF NOT EXISTS "ga_session__m_tmp.normalize_device_category(ga_session.device_category)" on m_data.ga_session_20170127 USING btree (m_tmp.normalize_device_category(device_category)) ;
CREATE INDEX IF NOT EXISTS "ga_session__m_tmp.normalize_operating_system(operating_system)" on m_data.ga_session_20170127 USING btree (m_tmp.normalize_operating_system(operating_system)) ;
ANALYZE m_data.ga_session_20170127;
EXPLAIN analyse
SELECT *
FROM m_data.ga_session_20170127 ga_session
JOIN m_dim_next.device ON
device.device_category_name = m_tmp.normalize_device_category(ga_session.device_category)
AND device.operating_system_name = m_tmp.normalize_operating_system(ga_session.operating_system);Las estadísticas para estos índices en las particiones son visibles:
SELECT * FROM pg_stats WHERE tablename ilike 'ga_session_20170127%';
schemaname |tablename |attname |inherited |null_frac |avg_width |n_distinct
-----------|----------------------------------------------------------------|---------------------------|----------|------------|----------|-------------
m_data |ga_session_20170127__m_tmp.normalize_device_category(device_cat |normalize_device_category |false |0 |10 |3
m_data |ga_session_20170127__m_tmp.normalize_operating_system(operating |normalize_operating_system |false |0 |7 |14 Esto (con estadísticas en el índice de la partición) da como resultado las siguientes estimaciones (planas) del plan de consulta: 80146 estimado, 77503 real
Hash Join (cost=1.95..6103.53 rows=80146 width=262) (actual time=0.121..117.204 rows=77503 loops=1)
Hash Cond: ((COALESCE(initcap(ga_session.device_category), 'Unknown'::text) = device.device_category_name) AND (COALESCE(replace(ga_session.operating_system, '(not set)'::text, 'Unknown'::text), 'Unknown'::text) = device.operating_system_name))
-> Seq Scan on ga_session_20170127 ga_session (cost=0.00..2975.03 rows=77503 width=224) (actual time=0.010..9.203 rows=77503 loops=1)
-> Hash (cost=1.38..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.064..0.064 rows=38 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 11kB
-> Seq Scan on device (cost=0.00..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.006..0.019 rows=38 loops=1)
Planning time: 1.460 ms
Execution time: 120.098 msLo que no funciona es la unión en toda la tabla, que estima un recuento de filas completamente incorrecto (832 estimado frente a 876237 real).
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=1.95..60056.78 rows=832 width=262) (actual time=0.037..1065.778 rows=876237 loops=1)
Hash Cond: ((COALESCE(initcap(ga_session.device_category), 'Unknown'::text) = device.device_category_name) AND (COALESCE(replace(ga_session.operating_system, '(not set)'::text, 'Unknown'::text), 'Unknown'::text) = device.operating_system_name))
-> Append (cost=0.00..33759.37 rows=876238 width=225) (actual time=0.005..132.070 rows=876237 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session (cost=0.00..0.00 rows=1 width=319) (actual time=0.000..0.000 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170125 ga_session_1 (cost=0.00..3648.38 rows=94438 width=226) (actual time=0.005..10.606 rows=94438 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170126 ga_session_2 (cost=0.00..3185.81 rows=82581 width=225) (actual time=0.014..8.982 rows=82581 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170127 ga_session_3 (cost=0.00..2975.03 rows=77503 width=224) (actual time=0.002..8.797 rows=77503 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170128 ga_session_4 (cost=0.00..2936.83 rows=76083 width=225) (actual time=0.003..7.873 rows=76083 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170129 ga_session_5 (cost=0.00..3716.18 rows=96618 width=224) (actual time=0.002..9.318 rows=96618 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170130 ga_session_6 (cost=0.00..3833.19 rows=99619 width=224) (actual time=0.002..9.453 rows=99619 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170131 ga_session_7 (cost=0.00..3488.79 rows=90579 width=225) (actual time=0.002..8.298 rows=90579 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170201 ga_session_8 (cost=0.00..3615.58 rows=93958 width=224) (actual time=0.002..9.199 rows=93958 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170202 ga_session_9 (cost=0.00..3286.56 rows=85256 width=224) (actual time=0.006..8.021 rows=85256 loops=1)
-> Seq Scan on ga_session_20170203 ga_session_10 (cost=0.00..3073.02 rows=79602 width=225) (actual time=0.002..7.727 rows=79602 loops=1)
-> Hash (cost=1.38..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.016..0.016 rows=38 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 11kB
-> Seq Scan on device (cost=0.00..1.38 rows=38 width=38) (actual time=0.002..0.004 rows=38 loops=1)
Planning time: 1.017 ms
Execution time: 1090.213 ms Esto, a su vez, da como resultado elecciones de unión incorrectas (bucles anidados) cuando se usa ese resultado de unión en más uniones (no se muestran aquí).
De hecho, también tuve las estimaciones de fila incorrectas en las particiones antes de ejecutar ANALYSEnuevamente en las particiones, por lo que parece que el planificador de consultas no tiene en cuenta las estadísticas basadas en el índice al usar toda la tabla.
¿Hay alguna manera de hacer que el planificador de consultas recopile estadísticas en el nivel de la tabla principal o tenga en cuenta las estadísticas individuales de las particiones al crear el plan de consulta?
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Respuestas:
Asegúrese de que no solo las particiones estén indexadas, sino que también la tabla maestra esté indexada de la misma manera y ANALYZEd.
Esto podría hacer que el planificador incluya estimaciones basadas en índices en una sola partición, pero las ignore en el nivel de la tabla maestra.
Si falta el índice de expresión o las estadísticas para la tabla maestra, el planificador no puede inferir la cardinalidad de unión a partir de esta condición, incluso si tiene estadísticas perfectas para las particiones.
Es solo una suposición porque no proporcionaste un esquema completo. Por favor, avíseme si esto ayuda.
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