Monitorar o mecanismo colunar

Esta página descreve como monitorar a utilização do mecanismo colunar.

Verificar o uso do mecanismo de colunas usando EXPLAIN

Para verificar o uso do mecanismo de colunas, use a instrução EXPLAIN e observe os novos operadores de colunas que aparecem no plano de consulta gerado.

Cliente psql

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) indica que a verificação do columnar-engine está incluída no plano de consulta.
  • O Rows Removed by Columnar Filter lista o número de linhas filtradas pela execução em vetor de coluna.
  • Columnar cache search mode pode ser columnar filter only, native ou row store scan. O planejador escolhe o modo de pesquisa automaticamente com base no recurso de avaliação de custo e pushdown.

Quando o planejador escolhe o modo native, ele envia alguns dos operadores colunares para a leitura:

  • Rows Aggregated by Columnar Scan lista o número de linhas agregadas.
  • Rows Sorted by Columnar Scan lista o número de linhas classificadas.
  • Rows Limited by Columnar Scan lista o número limitado de linhas verificadas.

Com as junções, os operadores de verificação colunar também podem usar o modo Late Materialization.

Cliente psql

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 pode ser late materialization. Os operadores colunares escolhem esse modo automaticamente quando o planejador otimiza a projeção adiando a materialização de alguns valores de coluna.

Ver o uso da junção vetorizada do mecanismo colunar

Para verificar o novo operador de junção vetorizada, use a instrução EXPLAIN e observe o novo operador Vectorized Hash Join que aparece no plano de consulta gerado.

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 indica que a junção entre as duas relações usou a junção de hash vetorizada.
  • Vectorized partitioning, Partitions: lista o número de partições em que os dados foram divididos.

Use a opção COLUMNAR_ENGINE para EXPLAIN

O comando EXPLAIN aceita a opção COLUMNAR_ENGINE. Quando especificado, o comando imprime mensagens Columnar Check no plano EXPLAIN para mostrar o que pode ter levado o planejador ou executor a fazer determinadas escolhas relacionadas ao mecanismo colunar para o plano. O comando também imprime outros detalhes específicos do mecanismo colunar. A mensagem está associada ao nó de verificação não colunar. Normalmente, ele indica a primeira causa que impede que uma verificação colunar seja escolhida para uma verificação. Alguns exemplos são the table is too small, a needed column of the table is not in the CE store ou a needed column has a CE unsupported data type.

O exemplo de saída do comando a seguir mostra uma mensagem Columnar Check:

Cliente psql

EXPLAIN (COLUMNAR_ENGINE, COSTS OFF)
SELECT * FROM sample_small_table
WHERE col1 > 10000;
              QUERY PLAN
--------------------------------------
 Seq Scan on sample_small_table
   Filter: (col1 > 10000)
   Columnar Check: table is too small

Com base na mensagem, o usuário pode fazer o seguinte:

  • Resolva a causa específica e execute o comando novamente para confirmar o plano colunar.
  • Itere o mesmo processo. Pode haver mais de uma causa, e a cláusula tenta listar apenas a primeira.

O exemplo a seguir mostra mais detalhes impressos que são específicos do mecanismo colunar:

Cliente psql

EXPLAIN (ANALYZE, COLUMNAR_ENGINE, COSTS OFF, TIMING OFF, SUMMARY OFF, VERBOSE) SELECT SUM(c1) FROM counter_table WHERE c2 > 0 and c2 < 80000;
                                         QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate (actual rows=1 loops=1)
   Output: sum(c1)
   ->  Append (actual rows=79999 loops=1)
         ->  Custom Scan (columnar scan) on public.counter_table (actual rows=79999 loops=1)
               Output: c1
               Filter: ((counter_table.c2 > 0) AND (counter_table.c2 < 80000))
               Rows Removed by Columnar Filter: 1
               Rows Aggregated by Columnar Scan: 79999
               Bytes fetched from storage cache: 1392655
               Columnar cache search mode: native
         ->  Seq Scan on public.counter_table (never executed)
               Output: c1
               Filter: ((counter_table.c2 > 0) AND (counter_table.c2 < 80000))
(13 rows)

Ver informações sobre tabelas com colunas no repositório de colunas

Para ver informações sobre as tabelas ou as visualizações materializadas com colunas no columnstore, consulte a visualização g_columnar_relations.

Cliente psql

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 ]────────┼───────────────────┤

Ver informações sobre as colunas no columnstore

Para conferir informações sobre as colunas no repositório de colunas, consulte a visualização g_columnar_columns, incluindo o tamanho dessas colunas e o último horário de acesso.

Cliente psql

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

Conferir estatísticas de execução do mecanismo colunar para consultas recentes

É possível conferir as estatísticas de execução do mecanismo de colunas para consultas recentes usando a visualização g_columnar_stat_statements. Essa visualização adiciona estatísticas do mecanismo colunar à visualização pg_stat_statements fornecida pela extensão pg_stat_statements. Para usar essa visualização, primeiro ative a extensão pg_stat_statements.

Cliente psql

  1. Ative a extensão pg_stat_statements: 
    CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
  2. Faça as consultas das estatísticas que você quer ver. É possível fazer isso manualmente ou esperar tempo suficiente para que os aplicativos façam essas consultas com o pg_stat_statements ativado.
  3. Consulte as visualizações g_columnar_stat_statements e pg_stat_statements. A consulta a seguir recupera todas as estatísticas de execução colunares, incluindo as coletadas antes da criação da extensão pg_stat_statements. O valor nulo de userid indica que as estatísticas foram coletadas antes da criação da extensão 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                             │
└─────────────────────┴───────────────────────────────┘

Ver o uso da memória do columnstore

Para conferir a quantidade de RAM não utilizada disponível para o mecanismo de colunas, consulte a função google_columnar_engine_memory_available(). O número inteiro resultante mostra a memória disponível em megabytes (MB).

SELECT google_columnar_engine_memory_available();

Ver informações sobre índices no column store

Para conferir informações sobre o status, o tamanho e várias métricas relacionadas à performance dos índices de colunas, consulte a visualização g_columnar_indexes.

Cliente psql

SELECT
     database_name, schema_name, index_name, status, size,
     total_partition_count, non_leaf_partition_count, leaf_partition_count,
     invalid_block_count, block_count_in_cc, total_block_count,
     creation_time, auto_refresh_trigger_count,
     auto_refresh_failure_count, auto_refresh_trigger_timestamp,
     auto_refresh_start_timestamp, auto_refresh_end_timestamp,
     auto_refresh_recent_status
FROM g_columnar_indexes;

A tabela a seguir descreve os campos da visualização g_columnar_indexes.

Campo Tipo de dado Descrição
database_name NOME
schema_name NOME Nome do esquema a que o índice pertence
index_name NOME Nome do índice
status NOME Status do índice no mecanismo colunar
tamanho BIGINT Tamanho do índice no mecanismo colunar
total_partition_count BIGINT Número total de partições do índice no mecanismo colunar
non_leaf_partition_count BIGINT Número total de partições não folha do índice no mecanismo colunar
leaf_partition_count BIGINT Número total de partições de folha do índice no mecanismo colunar
invalid_block_count BIGINT Número total de blocos inválidos no mecanismo colunar para o índice
block_count_in_cc BIGINT Número total de blocos do índice no mecanismo colunar
total_block_count BIGINT Número total de blocos do índice
creation_time BIGINT Tempo de criação do índice no mecanismo colunar
auto_refresh_trigger_count BIGINT Número total de atualizações automáticas acionadas desde a inicialização do postgres.
auto_refresh_failure_count BIGINT Número total de falhas de atualização automática desde a inicialização do postgres
auto_refresh_trigger_timestamp BIGINT Carimbo de data/hora da atualização automática mais recente que foi acionada
auto_refresh_start_timestamp BIGINT Carimbo de data/hora da atualização automática mais recente que foi iniciada
auto_refresh_end_timestamp BIGINT Carimbo de data/hora da atualização automática mais recente que foi concluída.
auto_refresh_recent_status TEXT Status da atualização automática mais recente