Полгода назад мы представили explain.tensor.ru — публичный сервис для разбора и визуализации планов запросов к PostgreSQL.



За прошедшие месяцы мы сделали про него доклад на PGConf.Russia 2020, подготовили обобщающую статью по ускорению SQL-запросов на основе рекомендаций, которые он выдает… но самое главное — собирали ваши отзывы и смотрели за реальными use case.

И теперь готовы рассказать о новых возможностях, которыми вы можете пользоваться.

Поддержка разных форматов планов

План из лога, вместе с запросом

Прямо с консоли выделяем весь блок, начиная со строки с Query Text, со всеми лидирующими пробелами:

        Query Text: INSERT INTO  dicquery_20200604  VALUES ($1.*) ON CONFLICT (query)
                           DO NOTHING;
        Insert on dicquery_20200604  (cost=0.00..0.05 rows=1 width=52) (actual time=40.376..40.376 rows=0 loops=1)
          Conflict Resolution: NOTHING
          Conflict Arbiter Indexes: dicquery_20200604_pkey
          Tuples Inserted: 1
          Conflicting Tuples: 0
          Buffers: shared hit=9 read=1 dirtied=1
          ->  Result  (cost=0.00..0.05 rows=1 width=52) (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=1)

… и закидываем все скопированное прямо в поле для плана, ничего не разделяя:



На выходе получаем бонусом к разобранному плану еще и вкладку «контекст», где наш запрос представлен во всей красе:

JSON и YAML

EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON)
SELECT * FROM pg_class;

"[
  {
    "Plan": {
      "Node Type": "Seq Scan",
      "Parallel Aware": false,
      "Relation Name": "pg_class",
      "Alias": "pg_class",
      "Startup Cost": 0.00,
      "Total Cost": 1336.20,
      "Plan Rows": 13804,
      "Plan Width": 539,
      "Actual Startup Time": 0.006,
      "Actual Total Time": 1.838,
      "Actual Rows": 10266,
      "Actual Loops": 1,
      "Shared Hit Blocks": 646,
      "Shared Read Blocks": 0,
      "Shared Dirtied Blocks": 0,
      "Shared Written Blocks": 0,
      "Local Hit Blocks": 0,
      "Local Read Blocks": 0,
      "Local Dirtied Blocks": 0,
      "Local Written Blocks": 0,
      "Temp Read Blocks": 0,
      "Temp Written Blocks": 0
    },
    "Planning Time": 5.135,
    "Triggers": [
    ],
    "Execution Time": 2.389
  }
]"

Хоть с внешними кавычками, как копирует pgAdmin, хоть без — кидаем в то же поле, на выходе — красота:

Расширенная визуализация

Planning Time / Execution Time

Теперь лучше видно, куда ушло дополнительное время при выполнении запроса:

I/O Timing

Иногда приходится сталкиваться с ситуацией, когда в плане вроде и ресурсов читалось-писалось не слишком много, а вроде и время выполнения несообразно большое какое-то.

Тут приходится говорить: "Ой, наверное, в тот момент диск на сервере был слишком перегружен, поэтому читалось так долго!" Но как-то это не слишком точно…

Но можно это определить абсолютно достоверно. Дело в том, что среди опций конфигурации PG-сервера есть track_io_timing:

Включает замер времени операций ввода/вывода. Этот параметр по умолчанию отключён, так как для этого требуется постоянно запрашивать текущее время у операционной системы, что может значительно замедлить работу на некоторых платформах. Для оценивания издержек замера времени на вашей платформе можно воспользоваться утилитой pg_test_timing. Статистику ввода/вывода можно получить через представление pg_stat_database, в выводе EXPLAIN (когда используется параметр BUFFERS) и через представление pg_stat_statements.

Этот параметр можно включить и в рамках локальной сессии:

SET track_io_timing = TRUE;

Ну, а теперь самое приятное — мы научились понимать и отображать эти данные с учетом всех трансформаций дерева исполнения:



Тут можно заметить, что из 0.790ms всего времени исполнения 0.718ms заняло чтение одной страницы данных, 0.044ms — запись ее же, а на всю остальную полезную активность было потрачено всего 0.028ms!

Будущее с PostgreSQL 13

Ознакомиться с полным обзором нововведений можно в подробной статье, а мы конкретно про изменения в планах.

Planning buffers

Учет ресурсов, выделенных планировщику, нашел свое отражение еще в одном патче, не относящемуся к pg_stat_statements. EXPLAIN с опцией BUFFERS будет сообщать количество буферов, использованных на этапе планирования:

 Seq Scan on pg_class (actual rows=386 loops=1)
   Buffers: shared hit=9 read=4
 Planning Time: 0.782 ms
   Buffers: shared hit=103 read=11
 Execution Time: 0.219 ms

Инкрементальная сортировка

В случаях, когда необходима сортировка по многим ключам (k1, k2, k3…), планировщик теперь может воспользоваться знанием о том, что данные уже отсортированы по нескольким из первых ключей (например, k1 и k2). В этом случае можно не пересортировывать все данные заново, а разделить их на последовательные группы с одинаковыми значениями k1 и k2, и “досортировать” по ключу k3.

Таким образом вся сортировка распадается на несколько последовательных сортировок меньшего размера. Это снижает объем необходимой памяти, а еще позволяет выдавать первые данные раньше, чем вся сортировка будет выполнена полностью.

 Incremental Sort (actual rows=2949857 loops=1)
   Sort Key: ticket_no, passenger_id
   Presorted Key: ticket_no
   Full-sort Groups: 92184 Sort Method: quicksort Memory: avg=31kB peak=31kB
   ->  Index Scan using tickets_pkey on tickets (actual rows=2949857 loops=1)
 Planning Time: 2.137 ms
 Execution Time: 2230.019 ms

Улучшения UI/UX

Скриншоты, они везде!

Теперь на каждой вкладке появилась возможность быстро взять скриншот вкладки в буфер обмена на всю ширину и глубину вкладки — «прицел» справа-сверху:



Собственно, большинство картинок для этой публикации получено именно так.

Рекомендации на узлах

Их не только стало больше, но и про каждую можно подробно прочитать в статье, перейдя по ссылке:

Удаление из архива

Некоторые очень просили добавить возможность удалять «совсем» даже непубликуемые в архиве планы — пожалуйста, достаточно нажать соответствующую иконку:



Ну, и не забываем, что у нас есть группа поддержки, куда можно писать свои замечания и предложения.