前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了
postgresql cluster和correlation,
前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
--今天查看pg_statsinfo报告时发现有如下警告,说明字段物理行序和逻辑行序相关不大 correlation of the clustered table fell below threshold in snapshot '2015-11-30 08:30:00' --- 't.order_num',44.01 % (threshold = 70 %) correlation的意义 correlation,
统计与字段值的物理行序和逻辑行序有关,
统计值范围从-1到1,趋向于-1表示逆向相关,趋向于1表示正向相关,趋向于0表示不相关, 相关性越高,走索引扫描的离散块扫描更少,也就是说,相关性越高,走索引扫描的离散块扫描代价越低, 对于uuid列其相关性可能越近于0,如果相关性很低,可以考虑
修改表字段值 --对于此种情景,可以使用cluster优化 cluster的好处 : 1. 因为Postgre
sql 统计了表的物理存储顺序和每一列值的顺态值,在执行计划选择时,可以用到这个顺态值用作计算走索引的成本. 这个值越接近0,说明表的物理分布上这个列的值比较离散,走索引的成本越高; 反之这个值越接近1或者-1,说明表的物理分布上这个列的值比较有序,走索引的成本越低; 2. cluster 后,表的物理分布就和索引一致了,观察上面ctid的变化就可以得知. cluster完后查看pg_stats.correlation会等于1. 3. 注意cluster是一次性的,在这个表做了dml 后,物理分布又会被打乱. 4. 结合块设备的read ahead,cluster后,如果执行计划走这个cluster了的索引取数据(如几百条到几万条[取数在全表来说是比较少的时候]),可以减少大量的物理磁盘读请求. --优化前的数据如下 postgres=# select * from pg_stats where tablename='t' and attname='order_num'; schemaname | public tablename | t attname | order_num n_distinct | -0.6737 correlation | 0.42853 --聚集化数据的存储与其索引 postgres=# cluster verbose t using order_num_index; INFO: clustering "public.t" using index scan on "order_num_index" INFO: "t": found 0 removable,198250 nonremovable row versions in 6960 pages DETAIL: 0 dead row versions cannot be removed yet.
cpu 0.68s/0.08u sec elapsed 3.76 sec. CLUSTER postgres=# vacuum analyze t ; VACUUM --再次查看相关性如下所示 postgres=# select * from pg_stats where tablename='t' and attname='order_num'; schemaname | public tablename | t attname | order_num correlation | 1 --注意在cluster时,盘簇化是一次性操作:当表将来被更新之后,更改的
内容不会被盘簇化排序 --在对一个表进行盘簇化排序的时候,会在其上请求一个 ACCESS EXCLUSIVE 锁,其它客户端即不能读也不能写 --磁盘空间会需要至少约 2 倍的表大小和索引大小 --综上对于大表或系统的热表,请慎重选择