外观
KingBaseES 并行查询优化
并行查询是KingBaseES V8 R7引入的重要特性，通过将查询工作负载分配到多个CPU核心上并行执行，可以显著提高复杂查询的性能。并行查询特别适合于大数据量的分析型查询，如报表生成、数据分析和数据仓库场景。本文将介绍KingBaseES中并行查询的工作原理、配置参数、适用场景和优化策略。
并行查询的基本概念
1. 并行查询的定义
并行查询是指将一个查询分解为多个子任务，由多个CPU核心同时执行这些子任务，最后将结果合并返回给用户。
2. 并行查询的优势
- 充分利用多核CPU资源
- 提高复杂查询的执行速度
- 降低单个查询的响应时间
- 适合大数据量的分析型查询
- 可以处理更大规模的数据
3. 并行查询的限制
- 并非所有查询都适合并行执行
- 并行查询会增加系统资源消耗
- 并行查询可能影响其他查询的性能
- 并行查询的效果取决于硬件配置和查询类型
并行查询的工作原理
1. 并行查询的执行流程
- 查询解析与优化：优化器决定是否使用并行查询
- 并行计划生成：生成并行执行计划
- 并行工作线程分配：分配多个工作线程执行子任务
- 并行执行：多个工作线程同时执行查询
- 结果合并：将各个工作线程的结果合并返回
2. 并行查询的关键组件
- 领导者进程（Leader）：负责协调并行工作线程，生成执行计划，合并结果
- 工作者进程（Workers）：执行实际的查询工作，如扫描、连接、聚合等
- Gather节点：收集各个工作者进程的结果，合并后返回给领导者进程
- Gather Merge节点：用于并行排序操作，收集并合并排序后的结果
3. 并行查询的执行计划示例
sql
-- 查看并行查询执行计划
EXPLAIN ANALYZE SELECT
department,
AVG(salary) as avg_salary,
COUNT(*) as employee_count
FROM employees
GROUP BY department;
-- 执行计划输出示例
"Finalize HashAggregate (cost=1200.00..1250.00 rows=100 width=48) (actual time=100.00..120.00 rows=100 loops=1)"
" Group Key: department"
" -> Gather (cost=1000.00..1200.00 rows=200 width=48) (actual time=80.00..100.00 rows=300 loops=1)"
" Workers Planned: 2"
" Workers Launched: 2"
" -> Partial HashAggregate (cost=1000.00..1100.00 rows=100 width=48) (actual time=60.00..70.00 rows=100 loops=3)"
" Group Key: department"
" -> Parallel Seq Scan on employees (cost=0.00..800.00 rows=40000 width=32) (actual time=0.00..20.00 rows=33333 loops=3)"并行查询的配置参数
1. 主要配置参数
| 参数名称 | 描述 | 默认值 | 建议值 |
|---|---|---|---|
| max_parallel_workers_per_gather | 每个Gather节点的最大并行工作线程数 | 2 | 根据CPU核心数调整 |
| max_parallel_workers | 系统级别的最大并行工作线程数 | 8 | 不超过CPU核心数 |
| max_worker_processes | 系统级别的最大工作进程数 | 8 | 不超过CPU核心数 |
| parallel_setup_cost | 设置并行查询的启动成本 | 1000 | 调整以控制并行查询的使用 |
| parallel_tuple_cost | 设置并行查询中传递元组的成本 | 0.1 | 调整以控制并行查询的使用 |
| min_parallel_table_scan_size | 表扫描时使用并行查询的最小表大小 | 8MB | 根据表大小调整 |
| min_parallel_index_scan_size | 索引扫描时使用并行查询的最小索引大小 | 512KB | 根据索引大小调整 |
| force_parallel_mode | 是否强制使用并行查询 | off | 建议保持默认 |
2. 参数配置示例
sql
-- 查看当前并行查询配置
SHOW max_parallel_workers_per_gather;
SHOW max_parallel_workers;
SHOW max_worker_processes;
-- 临时调整并行查询参数
SET max_parallel_workers_per_gather = 4;
SET parallel_setup_cost = 500;
SET parallel_tuple_cost = 0.05;
-- 永久调整并行查询参数（在kingbase.conf中）
max_parallel_workers_per_gather = 4
max_parallel_workers = 16
max_worker_processes = 16
parallel_setup_cost = 500
parallel_tuple_cost = 0.05并行查询的适用场景
1. 适合并行执行的查询类型
- 大型表的全表扫描：当表的大小超过
min_parallel_table_scan_size参数时 - 大型索引扫描：当索引的大小超过
min_parallel_index_scan_size参数时 - 复杂的连接查询：多表连接，尤其是哈希连接和合并连接
- 聚合查询：包含GROUP BY和聚合函数的查询
- 排序操作：大型结果集的排序
- 窗口函数：复杂的窗口函数计算
2. 不适合并行执行的查询类型
- 小型表的查询：表数据量较小，并行启动成本高于收益
- 简单查询：如单行查询或主键查询
- 高并发场景：系统负载较高时，并行查询可能加剧资源竞争
- 频繁更新的表：并行查询可能导致更多的锁竞争
- 事务频繁的场景：并行查询可能增加事务冲突
3. 并行查询的适用业务场景
- 数据仓库：大规模数据分析和报表生成
- ETL处理：数据抽取、转换和加载
- 商业智能（BI）：复杂的数据分析和查询
- 科学计算：大规模数据处理和计算
- 日志分析：大规模日志数据的查询和分析
并行查询的优化策略
1. 调整并行查询参数
根据系统硬件配置和查询类型，调整并行查询参数以获得最佳性能：
sql
-- 对于多核CPU服务器，增加并行工作线程数
SET max_parallel_workers_per_gather = 8;
-- 降低并行查询的启动成本，鼓励使用并行查询
SET parallel_setup_cost = 500;
-- 降低并行查询中传递元组的成本
SET parallel_tuple_cost = 0.05;
-- 降低使用并行查询的最小表大小
SET min_parallel_table_scan_size = 4MB;2. 优化查询语句
- **避免SELECT ***：只查询需要的列，减少数据传输
- 合理使用WHERE子句：减少需要处理的数据量
- 优化JOIN顺序：小表驱动大表，减少中间结果集
- 合理使用索引：为经常查询的列创建索引
- 避免不必要的排序：只在必要时使用ORDER BY
3. 优化表设计
- 合理分区表：将大表分成多个小表，提高并行查询效率
- 优化表的存储参数：如填充因子、块大小等
- 定期更新统计信息：确保优化器有准确的表统计信息
- 合理设置表的并行度：为大型表设置合适的并行度
4. 监控并行查询性能
- 监控并行查询的执行情况
- 分析并行查询的执行计划
- 监控系统资源使用情况
- 调整并行查询参数以获得最佳性能
V8 R6与V8 R7版本差异
V8 R6并行查询特性
- 不支持并行查询
- 所有查询都在单个进程中执行
- 无法利用多核CPU资源
- 对于复杂查询性能较差
V8 R7并行查询增强
- 完全支持并行查询
- 支持并行扫描、连接、聚合、排序等操作
- 支持并行窗口函数
- 支持并行COPY命令
- 优化的并行查询调度算法
- 丰富的并行查询配置参数
版本迁移注意事项
- V8 R7默认启用并行查询
- 升级后建议重新收集统计信息
- 根据系统硬件配置调整并行查询参数
- 监控并行查询的性能和资源使用情况
- 对于不适合并行的查询，可以使用
SET max_parallel_workers_per_gather = 0禁用并行
生产环境最佳实践
1. 硬件配置建议
- CPU：使用多核CPU，建议至少8核以上
- 内存：充足的内存，建议至少16GB以上
- 存储：高速存储设备，如SSD或NVMe
- 网络：对于分布式系统，使用高速网络
2. 配置建议
- 根据CPU核心数调整并行查询参数
- 定期监控并行查询的性能
- 根据查询类型调整并行度
- 对于高并发系统，适当降低并行度
- 对于分析型系统，适当提高并行度
3. 查询优化建议
- 为大型表创建合适的索引
- 合理设计表的分区策略
- 避免在并行查询中使用大量临时表
- 合理使用CTE和子查询
- 定期更新统计信息
4. 监控与维护
- 监控并行查询的执行情况
- 分析慢查询日志，优化并行查询
- 监控系统资源使用情况，如CPU、内存、IO等
- 定期检查并行查询的执行计划
- 调整并行查询参数以适应系统负载变化
案例分析
案例1：数据仓库并行查询优化
场景：某公司数据仓库系统，使用KingBaseES V8 R7，服务器配置为16核CPU、64GB内存、SSD存储。数据仓库包含多个TB级别的表，用于生成每日报表。
问题：生成每日销售报表需要30分钟，影响业务决策效率。
优化方案：
调整并行查询参数：
sqlSET max_parallel_workers_per_gather = 8; SET max_parallel_workers = 16; SET parallel_setup_cost = 500; SET parallel_tuple_cost = 0.05;优化报表查询：
sql-- 优化前 SELECT DATE_TRUNC('day', order_date) as order_day, region, product_category, SUM(amount) as total_sales, COUNT(*) as order_count FROM sales GROUP BY DATE_TRUNC('day', order_date), region, product_category ORDER BY order_day, region, product_category; -- 优化后：添加分区和并行提示 CREATE TABLE sales_partitioned ( order_id BIGINT, order_date DATE, region VARCHAR(50), product_category VARCHAR(50), amount DECIMAL(10,2) ) PARTITION BY RANGE (order_date);定期更新统计信息：
sqlANALYZE VERBOSE sales;
效果：
- 报表生成时间从30分钟减少到5分钟
- CPU使用率从平均30%提高到60%，充分利用了多核资源
- 业务决策效率显著提高
案例2：ETL并行处理优化
场景：某公司ETL系统，使用KingBaseES V8 R7，每天需要处理1000万条数据。
问题：ETL处理时间过长，影响系统正常运行。
优化方案：
使用并行COPY命令导入数据：
sqlCOPY staging_table FROM '/tmp/data.csv' DELIMITER ',' CSV HEADER;使用并行查询处理数据：
sqlINSERT INTO target_table SELECT id, name, department, salary, CURRENT_DATE as load_date FROM staging_table WHERE status = 'active';调整并行查询参数：
sqlSET max_parallel_workers_per_gather = 12; SET synchronous_commit = off;
效果：
- ETL处理时间从4小时减少到1小时
- 系统资源利用率提高70%
- 可以处理更大规模的数据
案例3：复杂查询并行优化
场景：某公司需要执行复杂的多表连接查询，分析客户行为数据。
原查询：
sql
SELECT
c.customer_name,
COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count,
SUM(oi.quantity * p.price) as total_spent,
AVG(DATEDIFF('day', o.order_date, CURRENT_DATE)) as avg_days_since_last_order
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE o.order_date > '2024-01-01'
GROUP BY c.customer_id, c.customer_name
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 100;问题：查询执行时间超过5分钟，影响业务分析效率。
优化方案：
- 确保连接列上有索引
- 调整并行查询参数
- 使用并行提示
优化后查询：
sql
-- 添加索引
CREATE INDEX idx_orders_customer_date ON orders (customer_id, order_date);
CREATE INDEX idx_order_items_order_product ON order_items (order_id, product_id);
-- 调整并行查询参数
SET max_parallel_workers_per_gather = 8;
-- 执行查询
SELECT
c.customer_name,
COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count,
SUM(oi.quantity * p.price) as total_spent,
AVG(DATEDIFF('day', o.order_date, CURRENT_DATE)) as avg_days_since_last_order
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE o.order_date > '2024-01-01'
GROUP BY c.customer_id, c.customer_name
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 100;效果：
- 查询执行时间从5分钟减少到30秒
- 充分利用了多核CPU资源
- 业务分析效率显著提高
常见问题（FAQ）
Q1：如何判断查询是否使用了并行执行？
A：可以通过查看执行计划来判断查询是否使用了并行执行。如果执行计划中包含"Gather"或"Gather Merge"节点，并且显示"Workers Planned"和"Workers Launched"信息，则说明查询使用了并行执行。
Q2：并行查询的效果如何评估？
A：可以通过以下方式评估并行查询的效果：
- 比较并行查询和串行查询的执行时间
- 查看执行计划中的实际执行时间和计划时间
- 监控系统资源使用情况，如CPU、内存、IO等
- 分析查询的响应时间和吞吐量
Q3：如何调整并行查询的并行度？
A：可以通过调整max_parallel_workers_per_gather参数来控制并行查询的并行度。该参数指定了每个Gather节点的最大并行工作线程数。
Q4：并行查询会影响其他查询的性能吗？
A：是的，并行查询会消耗更多的系统资源，可能影响其他查询的性能。在高并发系统中，建议适当降低并行度，或在系统低峰期执行并行查询。
Q5：如何禁用特定查询的并行执行？
A：可以使用SET max_parallel_workers_per_gather = 0来禁用特定查询的并行执行，或在查询中使用/*+ NO_PARALLEL */提示。
Q6：V8 R7的并行查询支持哪些操作？
A：V8 R7的并行查询支持：
- 表扫描（Seq Scan）
- 索引扫描（Index Scan）
- 索引只扫描（Index Only Scan）
- 哈希连接（Hash Join）
- 合并连接（Merge Join）
- 嵌套循环连接（Nested Loop Join）
- 聚合操作（Aggregate）
- 排序操作（Sort）
- 窗口函数（Window Functions）
- COPY命令
Q7：如何优化并行查询的性能？
A：可以通过以下方式优化并行查询的性能：
- 调整并行查询参数
- 优化查询语句
- 优化表设计
- 优化索引
- 定期更新统计信息
- 监控并行查询的执行情况
Q8：并行查询适合所有场景吗？
A：不是，并行查询适合大数据量的分析型查询，不适合小型表的简单查询或高并发场景。在实际使用中，需要根据具体业务场景和系统配置来决定是否使用并行查询。
总结
并行查询是KingBaseES V8 R7的重要特性，可以显著提高复杂查询的性能，充分利用多核CPU资源。通过合理配置并行查询参数、优化查询语句、优化表设计和索引，可以获得最佳的并行查询效果。
在实际生产环境中，DBA需要根据系统硬件配置、查询类型和业务场景，调整并行查询参数，监控并行查询的执行情况，优化并行查询的性能。随着KingBaseES版本的升级，并行查询的功能和性能将不断增强，为用户提供更高效的数据处理能力。