Sorgu yaşam döngüsü ve planlayıcı

PostgreSQL'de Sorgu Performansını İyileştirme

Amy McCarty

Instructor

Temel sorgu yaşam döngüsü

	Sistem	Ön uç adımları	Arka uç işlemleri
1	Parser	Sorguyu veritabanına gönderir	Söz dizimini kontrol eder. Sistemdeki kurallara göre SQL’i daha makine dostu biçime çevirir.
2	Planner & Optimizer	Sorgu görevlerini değerlendirir ve iyileştirir	Veritabanı istatistiklerini kullanarak sorgu planı oluşturur. Maliyetleri hesaplar ve en iyi planı seçer.
3	Executor	Sorgu sonuçlarını döndürür	Sorgu planını izleyerek sorguyu çalıştırır.

SQL yapısındaki değişikliklere duyarlı

Plan ağaçları üretir
- Adımlara karşılık gelen düğümler
- EXPLAIN ile görselleştirin
Her ağacın maliyetini tahmin eder
- pg_tables istatistikleri
- Zaman temelli optimizasyon

¹ Plan tree: https://www.postgresql.org/docs/current/querytree.html

SELECT * FROM pg_class
WHERE relname = 'mytable'

-- örnek çıktı sütunları
| relname | relhasindex |

SELECT * FROM pg_stats
WHERE tablename = 'mytable'

-- örnek çıktı sütunları
null_frac | avg_width | n_distinct |

EXPLAIN
SELECT * FROM cheeses

Seq Scan on cheeses 
(cost=0.00..10.50 rows=5725 width=296)

Seq Scan on cheeses (cost=0.00..10.50 rows=5725 width=296)

Seq Scan on cheeses (cost=0.00..10.50 rows=5725 width=296)

Seq Scan on cheeses (cost=0.00..10.50 rows=5725 width=296)

EXPLAIN
SELECT * FROM cheeses WHERE species IN ('goat','sheep')

Seq Scan on cheeses (cost=0.00..378.90 rows=3 width=118)
 -> Filter: (species = ANY ('{"goat","sheep"}'::text[]))

EXPLAIN
SELECT * FROM cheeses WHERE species IN ('goat','sheep') -- index on species column

Bitmap Index Scan using species_idx on cheeses (cost=0.29..12.66 rows=3 width=118)
  Index Cond: (species = ANY ('{"goat","sheep"}'::text[]))

PostgreSQL'de Sorgu Performansını İyileştirme