クエリプランの例
この例では、クエリプランを評価して分散最適化の機会を特定する方法を示します。
EXPLAIN コマンドを使用して次のクエリを実行し、クエリプランを作成します。
explain select lastname, catname, venuename, venuecity, venuestate, eventname, month, sum(pricepaid) as buyercost, max(totalprice) as maxtotalprice from category join event on category.catid = event.catid join venue on venue.venueid = event.venueid join sales on sales.eventid = event.eventid join listing on sales.listid = listing.listid join date on sales.dateid = date.dateid join users on users.userid = sales.buyerid group by lastname, catname, venuename, venuecity, venuestate, eventname, month having sum(pricepaid)>9999 order by catname, buyercost desc;
TICKIT データベースでは、SALES がファクトテーブルであり、LISTING がその最大のディメンションです。テーブルをコロケーションするために、SALES は LISTING の外部キーである LISTID を使用して分散され、LISTING はそのプライマリキーである LISTID を使用して分散されます。次の例は、SALES および LISTING の CREATE TABLE コマンドを示しています。
create table sales( salesid integer not null, listid integer not null distkey, sellerid integer not null, buyerid integer not null, eventid integer not null encode mostly16, dateid smallint not null, qtysold smallint not null encode mostly8, pricepaid decimal(8,2) encode delta32k, commission decimal(8,2) encode delta32k, saletime timestamp, primary key(salesid), foreign key(listid) references listing(listid), foreign key(sellerid) references users(userid), foreign key(buyerid) references users(userid), foreign key(dateid) references date(dateid)) sortkey(listid,sellerid); create table listing( listid integer not null distkey sortkey, sellerid integer not null, eventid integer not null encode mostly16, dateid smallint not null, numtickets smallint not null encode mostly8, priceperticket decimal(8,2) encode bytedict, totalprice decimal(8,2) encode mostly32, listtime timestamp, primary key(listid), foreign key(sellerid) references users(userid), foreign key(eventid) references event(eventid), foreign key(dateid) references date(dateid));
次のクエリプランでは、SALES および LISTING を使用した結合のマージ結合ステップに、そのステップで再分散が必要とならないことを意味する DS_DIST_NONE が示されています。ただし、クエリプランを上に移動するとわかるとおり、他の内部結合には、クエリ実行の一環として内部テーブルがブロードキャストされることを意味する DS_BCAST_INNER が示されています。キー分散を使用してコロケーションできるテーブルは 1 ペアのみであるため、5 つのテーブルを再ブロードキャストする必要があります。
QUERY PLAN XN Merge (cost=1015345167117.54..1015345167544.46 rows=1000 width=103) Merge Key: category.catname, sum(sales.pricepaid) -> XN Network (cost=1015345167117.54..1015345167544.46 rows=170771 width=103) Send to leader -> XN Sort (cost=1015345167117.54..1015345167544.46 rows=170771 width=103) Sort Key: category.catname, sum(sales.pricepaid) -> XN HashAggregate (cost=15345150568.37..15345152276.08 rows=170771 width=103) Filter: (sum(pricepaid) > 9999.00) -> XN Hash Join DS_BCAST_INNER (cost=742.08..15345146299.10 rows=170771 width=103) Hash Cond: ("outer".catid = "inner".catid) -> XN Hash Join DS_BCAST_INNER (cost=741.94..15342942456.61 rows=170771 width=97) Hash Cond: ("outer".dateid = "inner".dateid) -> XN Hash Join DS_BCAST_INNER (cost=737.38..15269938609.81 rows=170766 width=90) Hash Cond: ("outer".buyerid = "inner".userid) -> XN Hash Join DS_BCAST_INNER (cost=112.50..3272334142.59 rows=170771 width=84) Hash Cond: ("outer".venueid = "inner".venueid) -> XN Hash Join DS_BCAST_INNER (cost=109.98..3167290276.71 rows=172456 width=47) Hash Cond: ("outer".eventid = "inner".eventid) -> XN Merge Join DS_DIST_NONE (cost=0.00..6286.47 rows=172456 width=30) Merge Cond: ("outer".listid = "inner".listid) -> XN Seq Scan on listing (cost=0.00..1924.97 rows=192497 width=14) -> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..1724.56 rows=172456 width=24) -> XN Hash (cost=87.98..87.98 rows=8798 width=25) -> XN Seq Scan on event (cost=0.00..87.98 rows=8798 width=25) -> XN Hash (cost=2.02..2.02 rows=202 width=41) -> XN Seq Scan on venue (cost=0.00..2.02 rows=202 width=41) -> XN Hash (cost=499.90..499.90 rows=49990 width=14) -> XN Seq Scan on users (cost=0.00..499.90 rows=49990 width=14) -> XN Hash (cost=3.65..3.65 rows=365 width=11) -> XN Seq Scan on date (cost=0.00..3.65 rows=365 width=11) -> XN Hash (cost=0.11..0.11 rows=11 width=10) -> XN Seq Scan on category (cost=0.00..0.11 rows=11 width=10)
DISTSTYLE ALL を使用してテーブルを変更することは 1 つの解決策です。
ALTER TABLE users ALTER DISTSTYLE ALL; ALTER TABLE venue ALTER DISTSTYLE ALL; ALTER TABLE category ALTER DISTSTYLE ALL; ALTER TABLE date ALTER DISTSTYLE ALL; ALTER TABLE event ALTER DISTSTYLE ALL;
EXPLAIN を使用して同じクエリを再実行し、新しいクエリプランを検証します。DISTSTYLE ALL を使用して全ノードにデータが分散されたため再分散が必要とならないことを意味する DS_DIST_ALL_NONE が、結合に表示されるようになります。
QUERY PLAN XN Merge (cost=1000000047117.54..1000000047544.46 rows=1000 width=103) Merge Key: category.catname, sum(sales.pricepaid) -> XN Network (cost=1000000047117.54..1000000047544.46 rows=170771 width=103) Send to leader -> XN Sort (cost=1000000047117.54..1000000047544.46 rows=170771 width=103) Sort Key: category.catname, sum(sales.pricepaid) -> XN HashAggregate (cost=30568.37..32276.08 rows=170771 width=103) Filter: (sum(pricepaid) > 9999.00) -> XN Hash Join DS_DIST_ALL_NONE (cost=742.08..26299.10 rows=170771 width=103) Hash Cond: ("outer".buyerid = "inner".userid) -> XN Hash Join DS_DIST_ALL_NONE (cost=117.20..21831.99 rows=170766 width=97) Hash Cond: ("outer".dateid = "inner".dateid) -> XN Hash Join DS_DIST_ALL_NONE (cost=112.64..17985.08 rows=170771 width=90) Hash Cond: ("outer".catid = "inner".catid) -> XN Hash Join DS_DIST_ALL_NONE (cost=112.50..14142.59 rows=170771 width=84) Hash Cond: ("outer".venueid = "inner".venueid) -> XN Hash Join DS_DIST_ALL_NONE (cost=109.98..10276.71 rows=172456 width=47) Hash Cond: ("outer".eventid = "inner".eventid) -> XN Merge Join DS_DIST_NONE (cost=0.00..6286.47 rows=172456 width=30) Merge Cond: ("outer".listid = "inner".listid) -> XN Seq Scan on listing (cost=0.00..1924.97 rows=192497 width=14) -> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..1724.56 rows=172456 width=24) -> XN Hash (cost=87.98..87.98 rows=8798 width=25) -> XN Seq Scan on event (cost=0.00..87.98 rows=8798 width=25) -> XN Hash (cost=2.02..2.02 rows=202 width=41) -> XN Seq Scan on venue (cost=0.00..2.02 rows=202 width=41) -> XN Hash (cost=0.11..0.11 rows=11 width=10) -> XN Seq Scan on category (cost=0.00..0.11 rows=11 width=10) -> XN Hash (cost=3.65..3.65 rows=365 width=11) -> XN Seq Scan on date (cost=0.00..3.65 rows=365 width=11) -> XN Hash (cost=499.90..499.90 rows=49990 width=14) -> XN Seq Scan on users (cost=0.00..499.90 rows=49990 width=14)
