Surveiller le moteur de données en colonnes

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Cette page explique comment surveiller l'utilisation du moteur de colonnes.

Vérifier l'utilisation du moteur en colonnes à l'aide de EXPLAIN

Pour observer les nouveaux opérateurs en colonnes qui apparaissent dans le plan de requête généré d'une requête, vous pouvez vérifier l'utilisation du moteur en colonnes à l'aide de l'instruction EXPLAIN.

EXPLAIN (ANALYZE,COSTS OFF,BUFFERS,TIMING OFF,SUMMARY OFF)
  SELECT l_returnflag, l_linestatus, l_quantity, l_extendedprice,
         l_discount, l_tax
    FROM lineitem
   WHERE l_shipdate <= date '1992-08-06'
;
                                 QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------
 Append (actual rows=3941797 loops=1)
   Buffers: shared hit=9
   ->  Custom Scan (columnar scan) on lineitem (actual rows=3941797 loops=1)
         Filter: (l_shipdate <= '1992-08-06'::date)
         Rows Removed by Columnar Filter: 56054083
         Columnar cache search mode: columnar filter only
         Buffers: shared hit=9
   ->  Seq Scan on lineitem (never executed)
  Filter: (l_shipdate <= '1992-08-06'::date)
  • Custom Scan (columnar scan) indique que l'analyse columnar-engine est incluse dans le plan de requête.
  • La valeur Rows Removed by Columnar Filter indique le nombre de lignes filtrées en fonction de l'exécution vectorisée en colonnes.
  • Columnar cache search mode peut être columnar filter only, native ou row store scan. Le planificateur choisit automatiquement le mode de recherche en fonction de la capacité d'évaluation des coûts et du pushdown.

Lorsque le planificateur choisit le mode native, il transfère certains opérateurs de colonnes à l'analyse :

  • Rows Aggregated by Columnar Scan indique le nombre de lignes agrégées.
  • Rows Sorted by Columnar Scan indique le nombre de lignes triées.
  • Rows Limited by Columnar Scan : liste du nombre limité de lignes analysées.

Avec les jointures, les opérateurs d'analyse de colonnes peuvent également utiliser le mode Late Materialization.

EXPLAIN (ANALYZE,COSTS OFF,BUFFERS,TIMING OFF,SUMMARY OFF)
  SELECT l_shipmode, o_orderpriority
    FROM orders, lineitem
   WHERE o_orderkey = l_orderkey
         AND l_shipmode in ('AIR', 'FOB')
         AND l_receiptdate >= date '1995-01-01'
;
                                 QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------
 Hash Join (actual rows=9865288 loops=1)
   Hash Cond: (lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey)
   Buffers: temp read=127738 written=127738
   ->  Append (actual rows=9865288 loops=1)
         ->  Custom Scan (columnar scan) on lineitem (actual rows=9865288 loops=1)
               Filter: ((l_shipmode = ANY ('{AIR,FOB}'::bpchar[])) AND
               (l_receiptdate >= '1995-01-01'::date))
               Rows Removed by Columnar Filter: 50130592
               Columnar cache search mode: native
         ->  Index Scan using idx_lineitem_orderkey_fkidx on lineitem
             (never executed)
               Filter: ((l_shipmode = ANY ('{AIR,FOB}'::bpchar[])) AND
               (l_receiptdate >= '1995-01-01'::date))
   ->  Hash (actual rows=15000000 loops=1)
         Buckets: 1048576  Batches: 32  Memory Usage: 37006kB
         Buffers: temp written=83357
         ->  Append (actual rows=15000000 loops=1)
               ->  Custom Scan (columnar scan) on orders (actual rows=15000000
                   loops=1)
                     Rows Removed by Columnar Filter: 0
                     Columnar projection mode: late materialization
                     Columnar cache search mode: native
               ->  Seq Scan on orders (never executed)

Columnar projection mode peut être late materialization. Les opérateurs de colonnes choisissent automatiquement ce mode lorsque le planificateur optimise la projection en différant la matérialisation de certaines valeurs de colonnes.

Afficher l'utilisation des jointures vectorisées du moteur en colonnes

Vous pouvez vérifier le nouvel opérateur de jointure vectorisé en utilisant l'instruction EXPLAIN pour observer le nouvel opérateur Vectorized Hash Join qui apparaît dans le plan de requête généré d'une requête.

EXPLAIN (ANALYZE,COSTS OFF,BUFFERS,TIMING OFF,SUMMARY OFF)
  SELECT l_quantity, l_extendedprice, l_discount, l_tax
    FROM lineitem, orders
    WHERE l_shipdate <= date '2022-08-06'
    AND  l_orderkey = o_orderkey
    AND  o_orderdate <= date '2025-03-07';
                                      QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------
 Vectorized Hash Join (actual rows=3934686 loops=1)
   Vectorized partitioning, Partitions: 16 (Disk usage: 208MB)
   (Peak Memory Usage: 27MB, Threads: 1)
   Hash Cond: (lineitem.l_orderkey = orders.o_orderkey)
   Rows Removed by Bloom Filter: 0
   Buffers: temp read=26728 written=26728
   ->  Append (actual rows=3934686 loops=1)
         ->  Custom Scan (columnar scan) on lineitem (actual rows=3934686 loops=1)
               Filter: (l_shipdate <= '2022-08-06'::date)
               Rows Removed by Columnar Filter: 56051366
               Columnar cache search mode: native
         ->  Seq Scan on lineitem (never executed)
               Filter: (l_shipdate <= '2022-08-06'::date)
   ->  Vectorized Hash (actual rows=7245824 loops=1)
         Build bloom filter, Memory Usage: 1024kB
         ->  Append (actual rows=7245824 loops=1)
               ->  Custom Scan (columnar scan) on orders (actual rows=7245824 loops=1)
                     Filter: (o_orderdate <= '2025-03-07'::date)
                     Rows Removed by Columnar Filter: 7754176
                     Columnar cache search mode: native
               ->  Seq Scan on orders (never executed)
                     Filter: (o_orderdate <= '2025-03-07'::date)
  • Vectorized Hash Join indique que la jointure entre les deux relations a utilisé la jointure de hachage vectorisée.
  • Vectorized partitioning, Partitions: indique le nombre de partitions dans lesquelles les données ont été divisées.

Afficher des informations sur les tables avec des colonnes dans le column store

Vous pouvez afficher des informations sur les tables ou les vues matérialisées avec des colonnes dans le column store en interrogeant la vue g_columnar_relations.

SELECT * FROM g_columnar_relations;

┌─[ RECORD 1 ]────────┬───────────────────┐
│ relation_name       │ tbl_parallel_test │
│ schema_name         │ public            │
│ database_name       │ advisor           │
│ status              │ Usable            │
│ size                │ 581431259         │
│ columnar_unit_count │ 3                 │
│ invalid_block_count │ 0                 │
│ total_block_count   │ 8337              │
├─[ RECORD 2 ]────────┼───────────────────┤
│ relation_name       │ lineitem          │
│ schema_name         │ public            │
│ database_name       │ advisor           │
│ status              │ Usable            │
│ size                │ 423224944         │
│ columnar_unit_count │ 29                │
│ invalid_block_count │ 0                 │
│ total_block_count   │ 115662            │
├─[ RECORD 3 ]────────┼───────────────────┤

Afficher des informations sur les colonnes du column store

Vous pouvez afficher des informations sur les colonnes du column store en interrogeant la vue g_columnar_columns, y compris la taille de ces colonnes et la dernière heure d'accès.

SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name, size_in_bytes, last_accessed_time FROM g_columnar_columns;

Afficher les statistiques d'exécution du moteur de données en colonnes pour les requêtes récentes

Vous pouvez afficher les statistiques d'exécution du moteur en colonnes pour les requêtes récentes à l'aide de la vue g_columnar_stat_statements. Cette vue ajoute des statistiques sur le moteur en colonnes à la vue pg_stat_statements fournie par l'extension pg_stat_statements. Pour utiliser cette vue, vous devez d'abord activer l'extension pg_stat_statements.

  1. Activez l'extension pg_stat_statements : 
    CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
  2. Exécutez les requêtes dont vous souhaitez afficher les statistiques. Vous pouvez le faire manuellement ou laisser passer suffisamment de temps pour que vos applications exécutent ces requêtes avec pg_stat_statements activé.
  3. Interrogez les vues g_columnar_stat_statements et pg_stat_statements. Notez que la requête suivante récupère toutes les statistiques d'exécution des colonnes, y compris celles collectées avant la création de l'extension pg_stat_statements. La valeur 10 de userid indique que les statistiques ont été collectées avant la création de l'extension pg_stat_statements. 
    SELECT *
FROM pg_stat_statements(TRUE) AS pg_stats
     FULL JOIN g_columnar_stat_statements AS g_stats
     ON pg_stats.userid = g_stats.user_id AND
        pg_stats.dbid = g_stats.db_id AND
        pg_stats.queryid = g_stats.query_id
WHERE columnar_unit_read > 0;

┌─[ RECORD 1 ]────────┬───────────────────────────────
│ userid              │ 10                            │
│ dbid                │ 33004                         │
│ queryid             │ 6779068104316758833           │
│ query               │ SELECT  l_returnflag,        ↵│
│                     │         l_linestatus,        ↵│
│                     │         l_quantity,          ↵│
│                     │         l_extendedprice,     ↵│
│                     │         l_discount,          ↵│
│                     │         l_tax                ↵│
│                     │FROM  lineitem                ↵│
│                     │WHERE  l_shipdate <= date $1│
│ calls               │ 1                             │
│ total_time          │ 299.969983                    │
│ min_time            │ 299.969983                    │
│ max_time            │ 299.969983                    │
│ mean_time           │ 299.969983                    │
│ stddev_time         │ 0                             │
│ rows                │ 392164                        │
│ shared_blks_hit     │ 0                             │
│ shared_blks_read    │ 0                             │
│ shared_blks_dirtied │ 0                             │
│ shared_blks_written │ 0                             │
│ local_blks_hit      │ 0                             │
│ local_blks_read     │ 0                             │
│ local_blks_dirtied  │ 0                             │
│ local_blks_written  │ 0                             │
│ temp_blks_read      │ 0                             │
│ temp_blks_written   │ 0                             │
│ blk_read_time       │ 0                             │
│ blk_write_time      │ 0                             │
│ user_id             │ 10                            │
│ db_id               │ 33004                         │
│ query_id            │ 6779068104316758833           │
│ columnar_unit_read  │ 29                            │
│ page_read           │ 115662                        │
│ rows_filtered       │ 0                             │
│ columnar_scan_time  │ 0                             │
└─────────────────────┴───────────────────────────────┘

Afficher l'utilisation de la mémoire du column store

Pour connaître la quantité de RAM inutilisée disponible pour le moteur à colonnes, vous pouvez interroger la fonction google_columnar_engine_memory_available. L'entier de sortie indique la mémoire disponible en mégaoctets (Mo).

SELECT google_columnar_engine_memory_available();

Afficher le cache de stockage du moteur de données en colonnes

Pour afficher et surveiller les données concernant le cache de stockage du moteur en colonnes, vous pouvez utiliser les commandes suivantes :

Commande Description
SELECT google_columnar_engine_storage_cache_used(); Renvoie la taille du cache de stockage du moteur de données en colonnes utilisé.
SELECT google_columnar_engine_storage_cache_available(); Renvoie la taille du cache de stockage du moteur en colonnes inutilisé.
SHOW google_columnar_engine.storage_cache_size; Renvoie la taille totale du cache de stockage configuré pour le moteur de données en colonnes.