詳解數倉中sequence的應用場景及最佳化

華為雲開發者聯盟發表於2023-03-09
摘要:本文簡單介紹sequence的使用場景及如何修改sequence的cache值提高效能。

本文分享自華為雲社群《GaussDB(DWS)關於sequence的那些事》,作者:Arrow0lf 。

什麼是sequence

sequence,也稱作序列,是用來產生唯一整數的資料庫物件。序列的值按照一定的規則自增/自減,一般常被用作主鍵。GaussDB(DWS)中,建立sequence時會同時建立一張同名的後設資料表,用來記錄sequence相關的資訊,例如:

postgres=# create sequence seq;
CREATE SEQUENCE
postgres=# select * from seq;
 sequence_name | last_value | start_value | increment_by | max_value | min_value | cache_value | log_cnt | is_cycled | is_called | uuid 
---------------+------------+-------------+--------------+---------------------+-----------+-------------+---------+-----------+-----------+---------
 seq           | -1 | 1 | 1 | 9223372036854775807 | 1 | 1 | 0 | f         | f         | 1600007
(1 row)

其中,sequence_name表示sequence的名字,last_value當前無意義,start_value表示sequence的初始值,increment_by表示sequence的步長,max_value表示sequence的最大值,min_value表示最小值,cache_value表示為了快速獲取下一個序列值而預先儲存的sequence值個數(定義cache後不能保證sequence值的連續性,會產生空洞,詳見下文)。log_cnt表示WAL日誌記錄的sequence值個數,由於在DWS中sequence是從GTM獲取和管理,因此log_cnt無實際意義;is_cycled表示sequence在達到最小或最大值後是否迴圈繼續,is_called表示該sequence是否已被呼叫(僅表示在當前例項是否被呼叫,例如在cn_5001上呼叫之後,cn_5001上該原資料表的值變為t,cn_5002上該欄位仍為f),uuid代表該sequence的唯一標識。

GaussDB(DWS)中,透過GTM(Global Transaction Manager,名為全域性事務管理器)負責生成和維護全域性事務ID、事務快照、Sequence等需要全域性唯一的資訊。sequence在DWS中的建立流程如下圖所示:

詳解數倉中sequence的應用場景及最佳化

具體過程為:

  1. 接受SQL命令的CN從GTM申請UUID;
  2. GTM返回一個UUID;
  3. CN將拿到的UUID與使用者建立的sequenceName繫結;
  4. CN將繫結關係下發給其他節點上,其他節點同步建立sequence後設資料表;
  5. CN將UUID 和sequence的startID傳送到GTM端,在GTM行進行永久儲存。

因此,sequence的維護和申請實際是在GTM上完成的。當申請nextval,每個執行nextval呼叫的例項會根據該sequence的uuid到GTM上申請序列值,每次申請的序列值範圍與cache有關,只有當cache消耗完之後才會繼續到GTM上申請。因此,增大sequence的cache有利於減少CN/DN與GTM通訊的次數。接下來,將詳細介紹sequence在DWS中的使用場景和注意事項。

如何建立sequence

GaussDB(DWS)中,有兩種建立sequence的方法:

方法一:直接建立sequence,並透過nextval呼叫,舉例:

postgres=# create sequence seq;
CREATE SEQUENCE
postgres=# insert into t_dest select nextval('seq'),* from t_src;
INSERT 0 0

方法二:建表時使用serial型別,會自動建立一個sequence,並且會將該列的預設值設定為nextval,舉例:

postgres=# create table test(a int, b serial) distribute by hash(a);
NOTICE:  CREATE TABLE will create implicit sequence "test_b_seq" for serial column "test.b"
CREATE TABLE
postgres=#\d+ test
 Table "public.test"
 Column | Type |                    Modifiers                     | Storage | Stats target | Description 
--------+---------+--------------------------------------------------+---------+--------------+-------------
 a      | integer | | plain   | | 
 b      | integer | not null default nextval('test_b_seq'::regclass) | plain   | | 
Has OIDs: no
Distribute By: HASH(a)
Location Nodes: ALL DATANODES
Options: orientation=row, compression=no

本例中,會自動建立一個名為test_b_seq的sequence。其實嚴格來講,serial型別是一個“偽型別”,本質上,serial其實是int型別,只不過在建立時會同時建立一個sequence,並與該列相關聯,本質上,方法二中的例子與下面的寫法等價:

postgres=# create table test(a int, b int) distribute by hash(a);
CREATE TABLE
postgres=# create sequence test_b_seq owned by test.b;
CREATE SEQUENCE
postgres=# alter sequence test_b_seq owner to jerry;  --jerry為test表的屬主,如果當前使用者即為屬主,可不執行此語句
ALTER SEQUENCE
postgres=# alter table test alter b set default nextval('test_b_seq'), alter b set not null;
ALTER TABLE
postgres=# \d+ test
 Table "public.test"
 Column | Type |                    Modifiers                     | Storage | Stats target | Description 
--------+---------+--------------------------------------------------+---------+--------------+-------------
 a      | integer | | plain   | | 
 b      | integer | not null default nextval('test_b_seq'::regclass) | plain   | | 
Has OIDs: no
Distribute By: HASH(a)
Location Nodes: ALL DATANODES
Options: orientation=row, compression=no

sequence在業務中的常見用法

sequence在業務中常被用作在匯入時生成主鍵或唯一列,常見於資料遷移場景。不同的遷移工具或業務匯入場景使用的入庫方法不同,常見的方法主要可以分為copyinsert。對於seqeunce來講,這兩種場景在處理時略有差別。

場景一:insert下推場景

postgres=# create table test1(a int, b serial) distribute by hash(a);
NOTICE:  CREATE TABLE will create implicit sequence "test1_b_seq" for serial column "test1.b"
CREATE TABLE
postgres=# 
postgres=# create table test2(a int) distribute by hash(a);
CREATE TABLE
postgres=# 
postgres=# 
postgres=# explain verbose insert into test1(a) select a from test2;
                                           QUERY PLAN 
------------------------------------------------------------------------------------------------
  id |             operation              | E-rows | E-distinct | E-memory | E-width | E-costs 
 ----+------------------------------------+--------+------------+----------+---------+---------
 1 | ->  Streaming (type: GATHER) | 1 | | | 4 | 18.41 
 2 | -> Insert on public.test1      | 40 | | | 4 | 18.25 
 3 | ->  Seq Scan on public.test2 | 40 | | 1MB      | 4 | 16.24 
 Targetlist Information (identified by plan id) 
 ---------------------------------------------------------
 1 --Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
 3 --Seq Scan on public.test2
         Output: test2.a, nextval('test1_b_seq'::regclass)
         Distribute Key: test2.a
 ====== Query Summary ===== 
 -------------------------------
 System available mem: 4669440KB
 Query Max mem: 4669440KB
 Query estimated mem: 1024KB
 Parser runtime: 0.045 ms
 Planner runtime: 12.622 ms
 Unique SQL Id: 972921662
(22 rows)

由於在nextval在insert場景下可以下推到DN執行,因此,不管是使用default值的nextval,還是顯示呼叫nextval,nextval都會被下推到DN執行,在上例的執行計劃中也能看出,nextval的呼叫在sequence層,說明是在DN執行的。此時,DN直接向GTM申請序列值,且各DN並行執行,因此效率相對較高。

詳解數倉中sequence的應用場景及最佳化

場景二:copy場景

在業務開發過程中,入庫方式除了insert外,還有copy入庫的場景。此類場景多見於將檔案內容copy入庫、使用CopyManager介面入庫等,此外,CDM資料同步工具,其實現方式也是透過copy的方式批次入庫。在copy入庫過程中,如果copy的目標表使用了預設值,且預設值為nextval,處理過程如下:

詳解數倉中sequence的應用場景及最佳化

此場景下,由CN負責向GTM申請序列值,因此,當sequence的cache值較小,CN會頻繁和GTM建聯並申請nextval,出現效能瓶頸。下面,將針對此種場景說明業務上的效能表現和最佳化方法。

sequence相關的典型最佳化場景

業務場景:某業務場景使用CDM資料同步工具做資料遷移,從源端入庫目標端GaussDB(DWS)。匯入速率與經驗值相差較大,業務將CDM併發從1調整為5,同步速率仍無法提升。檢視語句執行情況,除copy入庫外,其餘業務均正常執行,無效能瓶頸,且觀察無資源瓶頸,因此初步判斷為該業務自身存在瓶頸,檢視該表copy相關的作業等待檢視情況:

詳解數倉中sequence的應用場景及最佳化

如圖所示,由於CDM作業起了5個併發,因此在活躍檢視中可以看到5個copy語句,根據這5個copy語句對應的query_id檢視等待檢視情況如上圖所示。可以看到,這5個copy中,同一時刻,僅有1個copy在向GTM申請序列值,其餘的copy在等待輕量級鎖。因此,即使作業中開啟了5併發在執行,實際效果比1併發並不能帶來明顯提升。

問題原因:目標表在建表時使用了serial型別,預設建立的sequence的cache為1,導致在併發copy入庫時,CN頻繁與GTM建聯,且多個併發之間存在輕量鎖爭搶,導致資料同步效率低。

解決方案:此種場景下可以調大sequence的cache值,防止頻繁GTM建聯帶來的瓶頸。本例中,業務每次同步的資料量在10萬左右,綜合其他使用場景評估,將cache值修改為10000(實際使用時應根據業務設定合理的cache值,既能保證快速訪問,又不會造成序列號浪費)。

當前GaussDB(DWS)不支援透過alter sequence的方式修改cache值,那麼如何修改已有sequence的cache值呢?以第二節中方法二的test表為例,可以透過如下方式達到修改cache的目的:

-- 解除當前sequence與目標表的關聯關係
alter sequence test_b_seq owned by none;
alter table test alter b drop default;
-- 記錄當前的seqeunce值並刪除sequence
select nextval('test_b_seq'); --記錄該值,作為新建sequence的start value
drop sequence test_b_seq;
-- 新建seqeunce並繫結目標表
create sequence test_b_seq START with xxx cache 10000 owned by test.b; -- xxx替換為上一步查到的nextval
alter sequence test_b_seq owner to jerry; --jerry為test表的屬主,如果當前使用者即為屬主,可不執行此語句
alter table test alter b set default nextval('test_b_seq'), alter b set not null;

參考連結:

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/180833

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/338904

 

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