15.3. Параллельные планы

Так как каждый рабочий процесс выполняет параллельную часть плана до конца, нельзя просто взять обычный план запроса и запустить его в нескольких исполнителях. В этом случае все исполнители выдавали бы полные копии выходного набора результатов, так что запрос выполнится не быстрее, чем обычно, а его результаты могут быть некорректными. Вместо этого параллельной частью плана должно быть то, что для оптимизатора представляется как частичный план; то есть такой план, при выполнении которого в отдельном процессе будет получено только подмножество выходных строк, а каждая требующаяся строка результата будет гарантированно выдана ровно одним из сотрудничающих процессов.

15.3.1. Параллельные сканирования

В настоящее время единственным вариантом сканирования, адаптированным для работы в параллельном режиме, является последовательное сканирование. Таким образом, целевая таблица в параллельном плане всегда будет сканироваться узлом Parallel Seq Scan. Блоки отношения разделяются между сотрудничающими процессами и выдаются им по одному, так что доступ к отношению остаётся последовательным. Каждый отдельный процесс сначала посещает все кортежи на назначенной ему странице, и только затем переходит к новой.

15.3.2. Параллельные соединения

Целевая таблица может соединяться с одной или несколькими другими таблицами с использованием вложенных циклов или соединений по хешу. Внутренней стороной соединения может быть любой вид не параллельного плана, который в остальном поддерживается планировщиком, при условии, что он безопасен для выполнения в параллельном исполнителе. Например, это может быть сканирование индекса, при котором находится значение, взятое из внешней стороны соединения. Каждый рабочий процесс будет выполнять внутреннюю сторону соединения в полном объёме, что для соединения по хешу означает, что в каждом рабочем процессе будет строиться одна и та же хеш-таблица.

15.3.3. Параллельное агрегирование

Postgres Pro поддерживает параллельное агрегирование, выполняя агрегирование в два этапа. Сначала каждый процесс, задействованный в параллельной части запроса, выполняет шаг агрегирования, выдавая частичный результат для каждой известной ему группы. В плане это отражает узел Partial Aggregate. Затем эти промежуточные результаты передаются ведущему через узел Gather. И наконец, ведущий заново агрегирует результаты всех рабочих процессов, чтобы получить окончательный результат. Это отражает в плане узел Finalize Aggregate.

Так как узел Finalize Aggregate выполняется в ведущем процессе, запросы, выдающие достаточно большое количество групп по отношению к числу входных строк, будут расцениваться планировщиком как менее предпочтительные. Например, в худшем случае количество групп, выявленных узлом Finalize Aggregate, может равняться числу входных строк, обработанных всеми рабочими процессами на этапе Partial Aggregate. Очевидно, что в такой ситуации использование параллельного агрегирования не даст никакого выигрыша производительности. Планировщик запросов учитывает это в процессе планирования, так что выбор параллельного агрегирования в подобных случаях очень маловероятен.

Параллельное агрегирование поддерживается не во всех случаях. Чтобы оно поддерживалось, агрегатная функция должна быть безопасной для распараллеливания и должна иметь комбинирующую функцию. Если переходное состояние агрегатной функции имеет тип internal, она должна также иметь функции сериализации и десериализации. За подробностями обратитесь к CREATE AGGREGATE. Параллельное агрегирование не поддерживается, если вызов агрегатной функции содержит предложение DISTINCT или ORDER BY. Также оно не поддерживается для сортирующих агрегатов или когда запрос включает предложение GROUPING SETS. Оно может использоваться только когда все соединения, задействованные в запросе, также входят в параллельную часть плана.

15.3.4. Советы по параллельным планам

Если для запроса ожидается параллельный план, но такой план не строится, можно попытаться уменьшить parallel_setup_cost или parallel_tuple_cost. Разумеется, этот план может оказаться медленнее последовательного плана, предпочитаемого планировщиком, но не всегда. Если вы не получаете параллельный план даже с очень маленькими значениями этих параметров (например, сбросив оба их в ноль), может быть какая-то веская причина тому, что планировщик запросов не может построить параллельный план для вашего запроса. За информацией о возможных причинах обратитесь к Разделу 15.2 и Разделу 15.4.

Когда выполняется параллельный план, вы можете применить EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE), чтобы просмотреть статистику по каждому узлу плана в разрезе рабочих процессов. Это может помочь определить, равномерно ли распределяется работа между всеми узлами плана, и на более общем уровне понимать характеристики производительности плана.