カラム型エンジンをモニタリングする

このページでは、カラム型エンジンの使用率をモニタリングする方法について説明します。

EXPLAIN を使用してカラム型エンジンの使用を確認する

クエリに生成されたクエリプランに表示される新しいカラム型オペレーターをモニタリングするには、EXPLAIN ステートメントを使用して、カラム型エンジンの使用状況を確認します。

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) は、クエリプランにカラム型エンジン スキャンが含まれていることを表しています。
  • Rows Removed by Columnar Filter は、ベクトル化カラム型実行によって除外された行数です。
  • Columnar cache search mode は、columnar filter only、native、row store scan のいずれかです。プランナーは、費用とプッシュダウン評価機能に基づいて検索モードを自動的に選択します。

プランナーが native モードを選択すると、一部のカラム型オペレーターがスキャンにプッシュダウンされます。

  • Rows Aggregated by Columnar Scan は、集計された行数を表します。
  • Rows Sorted by Columnar Scan は、並べ替えられた行数を表します。
  • Rows Limited by Columnar Scan は、スキャンされた行数の制限付きのリストです。

結合により、カラム型スキャン オペレーターで Late Materialization モードを使用することもできます。

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 は late materialization です。カラム型オペレーターは、プランナーが一部の列値の実体化を遅らせて投影を最適化するときに、このモードを自動的に選択します。

カラム型エンジンのベクトル化結合の使用状況を確認する

新しいベクトル化結合オペレーターを検証するには、EXPLAIN ステートメントを使用して、クエリに生成されたクエリプランに表示される新しい Vectorized Hash Join オペレーターを調べます。

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 は、2 つのリレーション間の結合でベクトル化ハッシュ結合が使用されたことを示します。
  • Vectorized partitioning, Partitions: は、データが分割されたパーティションの数です。

カラムストア内の列を含むテーブルの情報を確認する

カラムストア内の列を含むテーブルまたはマテリアライズド ビューに関する情報を表示するには、g_columnar_relations ビューをクエリします。

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 ]────────┼───────────────────┤

カラムストア内の列に関する情報を確認する

カラムストア内の列に関する情報（列のサイズや最終アクセス時間など）は、g_columnar_columns ビューをクエリすることで確認できます。

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

最近のクエリでのカラム型エンジンの実行統計情報を確認する

最近のクエリのカラム型エンジン実行統計情報は、g_columnar_stat_statements ビューで表示できます。このビューは、pg_stat_statements 拡張機能によって提供される pg_stat_statements ビューにカラム型エンジンの統計情報を追加します。このビューを使用するには、まず pg_stat_statements 拡張機能を有効にする必要があります。

  1. pg_stat_statements 拡張機能を有効にします。
    CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
  2. 統計情報を表示するクエリを実行します。これは手動で行うことも、アプリケーションで pg_stat_statements を有効にしてクエリの実行を待つこともできます。
  3. g_columnar_stat_statements ビューと pg_stat_statements ビューをクエリします。次のクエリは、拡張機能 pg_stat_statements の作成前に収集された統計情報を含む、すべてのカラム化実行の統計情報を取得します。userid の 10 値は、拡張機能 pg_stat_statements が作成される前に統計情報が収集されたことを示します。
    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                             │
└─────────────────────┴───────────────────────────────┘

カラムストアのメモリ使用量を確認する

カラム型エンジンで使用可能な未使用の RAM の量を確認するには、google_columnar_engine_memory_available 関数をクエリします。出力の整数は、メガバイト（MB）単位の使用可能メモリを示します。

SELECT google_columnar_engine_memory_available();

カラム型エンジンのストレージ キャッシュを確認する

カラム型エンジンのストレージ キャッシュに関するデータを表示してモニタリングするには、次の関数を呼び出します。

関数 説明
google_columnar_engine_storage_cache_used 使用されているカラム型エンジンのストレージ キャッシュのサイズを返します。
google_columnar_engine_storage_cache_available 未使用のカラム型エンジンのストレージ キャッシュのサイズを返します。
google_columnar_engine_storage_cache_total カラム型エンジン用に構成されたストレージ キャッシュのサイズの合計を返します。

次の例は、カラム型エンジンのストレージ キャッシュに関するデータを表示し、モニタリングするために使用される SQL 関数をクエリする方法を示しています。

SELECT SQL_FUNCTION;

SQL_FUNCTION は、上の表にあるカラム型エンジンのストレージ キャッシュ関数の名前に置き換えます。