欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

PostgreSQL運維案例之遞歸查詢死循環(huán)解決方案

 更新時間:2024年02月03日 08:52:33   作者:Nickxyoung  
PostgreSQL提供的遞歸語法是很棒的,例如可用來解決樹形查詢的問題,解決Oracle用戶connect by的語法兼容性,下面這篇文章主要給大家介紹了關于PostgreSQL運維案例之遞歸查詢死循環(huán)解決方案的相關資料,需要的朋友可以參考下

一、問題背景

某日,開發(fā)同事上報一sql性能問題,一條查詢好似一直跑不出結(jié)果,查詢了n小時,還未返回結(jié)果。比較詭異的是同樣的sql,相同的數(shù)據(jù)量,相同的表大小,且在服務器硬件配置相同的情況下,在另外一套環(huán)境查詢非???,毫秒級。

第一時間排查了異常環(huán)境的查詢進程stack,并抓取了一分鐘的strace。從結(jié)果得知進程是正常執(zhí)行的,那么看起來就是查詢慢的問題了。

最終發(fā)現(xiàn)是遞歸查詢出現(xiàn)了死循環(huán),以下內(nèi)容均是在個人電腦進行的模擬復現(xiàn)

sql語句如下:

with s as (select * from emp_info where empno='200' and emp_type>'5' and emp_status='Y')
  
  select 
  s.empno as "staffNo",
  s.emp_type as "empType",
  s.emp_tel_info as "empNum",
  a.cust_name as "Name",
  a.cust_position as "Postion",
  a.cust_addr as "Addr",
  a.cust_tel_info as "Mobile",
  (
    with  recursive r as (select f.ctid,f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status 
	from region_tbl f where f.region_code=s.region_code union all select f.ctid, f.region_code,f.parent_region_code,
	f.region_type,f.region_status from region_tbl f,r where f.region_code=r.parent_region_code)
	
	select r.region_code as "FirstRegCode" 
	from r where r.region_type='5'
	and r.region_status='Y'
  ),
  (
    with  recursive r as (select f.ctid,f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status 
	from region_tbl f where f.region_code=s.region_code union all select f.ctid, f.region_code,f.parent_region_code,
	f.region_type,f.region_status from region_tbl f,r where f.region_code=r.parent_region_code)
	
	select r.region_code as "SecondRegCode" 
	from r where r.region_type='4'
	and r.region_status='Y'
  ),
  (
    with  recursive r as (select f.ctid,f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status 
	from region_tbl f where f.region_code=s.region_code union all select f.ctid, f.region_code,f.parent_region_code,
	f.region_type,f.region_status from region_tbl f,r where f.region_code=r.parent_region_code)
	
	select r.region_code as "ThirdRegCode" 
	from r where r.region_type='3'
	and r.region_status='Y'
	
  ),
  (
    with  recursive r as (select f.ctid,f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status 
	from region_tbl f where f.region_code=s.region_code union all select f.ctid, f.region_code,f.parent_region_code,
	f.region_type,f.region_status from region_tbl f,r where f.region_code=r.parent_region_code)
	
	select r.region_code as "FurthRegCode" 
	from r where r.region_type='2'
	and r.region_status='Y'
	
  )
  
  from s left join cust_info a on s.empno=a.cust_id;

二、問題分析

對比了兩個壞境的執(zhí)行計劃,代價預估及掃描算子、連接算子看起來都是一樣的。

執(zhí)行計劃如下:

                                                            QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Nested Loop Left Join  (cost=8.58..1944.99 rows=1 width=866)
   CTE s
     ->  Index Scan using emp_info_pkey on emp_info  (cost=0.28..8.30 rows=1 width=57)
           Index Cond: ((empno)::text = '200'::text)
           Filter: (((emp_type)::text > '5'::text) AND ((emp_status)::text = 'Y'::text))
   ->  CTE Scan on s  (cost=0.00..0.02 rows=1 width=256)
   ->  Index Scan using cust_info_pkey on cust_info a  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=200)
         Index Cond: ((s.empno)::text = (cust_id)::text)
   SubPlan 3
     ->  CTE Scan on r r_1  (cost=479.57..482.09 rows=1 width=118)
           Filter: (((region_type)::text = '5'::text) AND ((region_status)::text = 'Y'::text))
           CTE r
             ->  Recursive Union  (cost=0.28..479.57 rows=101 width=19)
                   ->  Index Scan using region_tbl_pkey on region_tbl f  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=19)
                         Index Cond: ((region_code)::text = (s.region_code)::text)
                   ->  Hash Join  (cost=0.33..46.93 rows=10 width=19)
                         Hash Cond: ((f_1.region_code)::text = (r.parent_region_code)::text)
                         ->  Seq Scan on region_tbl f_1  (cost=0.00..39.00 rows=2000 width=19)
                         ->  Hash  (cost=0.20..0.20 rows=10 width=118)
                               ->  WorkTable Scan on r  (cost=0.00..0.20 rows=10 width=118)
   SubPlan 5
     ->  CTE Scan on r r_3  (cost=479.57..482.09 rows=1 width=118)
           Filter: (((region_type)::text = '4'::text) AND ((region_status)::text = 'Y'::text))
           CTE r
             ->  Recursive Union  (cost=0.28..479.57 rows=101 width=19)
                   ->  Index Scan using region_tbl_pkey on region_tbl f_2  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=19)
                         Index Cond: ((region_code)::text = (s.region_code)::text)
                   ->  Hash Join  (cost=0.33..46.93 rows=10 width=19)
                         Hash Cond: ((f_3.region_code)::text = (r_2.parent_region_code)::text)
                         ->  Seq Scan on region_tbl f_3  (cost=0.00..39.00 rows=2000 width=19)
                         ->  Hash  (cost=0.20..0.20 rows=10 width=118)
                               ->  WorkTable Scan on r r_2  (cost=0.00..0.20 rows=10 width=118)
   SubPlan 7
     ->  CTE Scan on r r_5  (cost=479.57..482.09 rows=1 width=118)
           Filter: (((region_type)::text = '3'::text) AND ((region_status)::text = 'Y'::text))
           CTE r
             ->  Recursive Union  (cost=0.28..479.57 rows=101 width=19)
                   ->  Index Scan using region_tbl_pkey on region_tbl f_4  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=19)
                         Index Cond: ((region_code)::text = (s.region_code)::text)
                   ->  Hash Join  (cost=0.33..46.93 rows=10 width=19)
                         Hash Cond: ((f_5.region_code)::text = (r_4.parent_region_code)::text)
                         ->  Seq Scan on region_tbl f_5  (cost=0.00..39.00 rows=2000 width=19)
                         ->  Hash  (cost=0.20..0.20 rows=10 width=118)
                               ->  WorkTable Scan on r r_4  (cost=0.00..0.20 rows=10 width=118)
   SubPlan 9
     ->  CTE Scan on r r_7  (cost=479.57..482.09 rows=1 width=118)
           Filter: (((region_type)::text = '2'::text) AND ((region_status)::text = 'Y'::text))
           CTE r
             ->  Recursive Union  (cost=0.28..479.57 rows=101 width=19)
                   ->  Index Scan using region_tbl_pkey on region_tbl f_6  (cost=0.28..8.29 rows=1 width=19)
                         Index Cond: ((region_code)::text = (s.region_code)::text)
                   ->  Hash Join  (cost=0.33..46.93 rows=10 width=19)
                         Hash Cond: ((f_7.region_code)::text = (r_6.parent_region_code)::text)
                         ->  Seq Scan on region_tbl f_7  (cost=0.00..39.00 rows=2000 width=19)
                         ->  Hash  (cost=0.20..0.20 rows=10 width=118)
                               ->  WorkTable Scan on r r_6  (cost=0.00..0.20 rows=10 width=118)
(56 rows)

postgres=#

從執(zhí)行計劃來看,代價預估中沒有發(fā)現(xiàn)非常耗時的步驟。對正常的環(huán)境中explain analyze查看實際消耗,實際執(zhí)行300ms,最終返回了一條數(shù)據(jù),和代價預估基本一致。逐步排查,最終將重心放在了遞歸查詢這部分。

遞歸部分sql:

with recursive r as (select f.ctid,f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status
from region_tbl f where f.region_code=s.region_code union all select f.ctid, f.region_code,f.parent_region_code,
f.region_type,f.region_status from region_tbl f,r where f.region_code=r.parent_region_code)

分析sql邏輯,遞歸條件為f.region_code=r.parent_region_code,并且遞歸開始的f.region_code字段值為s.region_code=‘1200’,這里的1200是通過對s表進行查詢得到的,如下:

postgres=# select * from emp_info where empno='200' and emp_type>'5' and emp_status='Y';
 region_code | emp_type | emp_tel_info |             emp_name             | emp_status | empno
-------------+----------+--------------+----------------------------------+------------+-------
 1200        | 6        | 85192900896  | d7bcf68fc9d88d8b3f5ed6fa2713abcf | Y          | 200
(1 row)

改寫遞歸部分的sql,查看實際執(zhí)行,并打印了元組的ctid,如下是limit 10的結(jié)果:

postgres=# with  recursive r as (select f.ctid,f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status from region_tbl f where f.region_code='1200' union all select f.ctid, f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status from region_tbl f,r where f.region_code=r.parent_region_code)select * from r limit 10;
  ctid   | region_code | parent_region_code | region_type | region_status
---------+-------------+--------------------+-------------+---------------
 (18,75) | 1200        | 1020               | 5           | Y
 (18,76) | 1020        | 1002               | 4           | Y
 (9,108) | 1002        | 120                | 3           | Y
 (18,79) | 120         | 12                 | 2           | N
 (18,81) | 12          | 1                  | 1           | N
 (0,110) | 1           | 3                  | 3           | N
 (0,108) | 3           | 4                  | 6           | N
 (0,109) | 4           | 3                  | 3           | N
 (0,108) | 3           | 4                  | 6           | N
 (0,109) | 4           | 3                  | 3           | N
(10 rows)

再看limit 15的結(jié)果:

postgres=# with  recursive r as (select f.ctid,f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status from region_tbl f where f.region_code='1200' union all select f.ctid, f.region_code,f.parent_region_code,f.region_type,f.region_status from region_tbl f,r where f.region_code=r.parent_region_code)select * from r limit 15;
  ctid   | region_code | parent_region_code | region_type | region_status
---------+-------------+--------------------+-------------+---------------
 (18,75) | 1200        | 1020               | 5           | Y
 (18,76) | 1020        | 1002               | 4           | Y
 (9,108) | 1002        | 120                | 3           | Y
 (18,79) | 120         | 12                 | 2           | N
 (18,81) | 12          | 1                  | 1           | N
 (0,110) | 1           | 3                  | 3           | N
 (0,108) | 3           | 4                  | 6           | N
 (0,109) | 4           | 3                  | 3           | N
 (0,108) | 3           | 4                  | 6           | N
 (0,109) | 4           | 3                  | 3           | N
 (0,108) | 3           | 4                  | 6           | N
 (0,109) | 4           | 3                  | 3           | N
 (0,108) | 3           | 4                  | 6           | N
 (0,109) | 4           | 3                  | 3           | N
 (0,108) | 3           | 4                  | 6           | N
(15 rows)

之后還打印了limit 1000,limit 10000的結(jié)果。發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象,ctid為(0,108) (0,109)這兩條數(shù)據(jù)一直在交替迭代,所以sql執(zhí)行慢是一直在交替掃描這兩條數(shù)據(jù),這條sql在這個環(huán)境中是永遠都跑不出結(jié)果的。

這兩條數(shù)據(jù)很有特點,目前的遞歸條件為f.region_code=r.parent_region_code,而這兩條數(shù)據(jù)的值剛好形成了一個閉環(huán),導致遞歸陷入了死循環(huán)。

postgres=# select ctid,region_code,parent_region_code from region_tbl where region_code in ('3','4');
  ctid   | region_code | parent_region_code
---------+-------------+--------------------
 (0,108) | 3           | 4
 (0,109) | 4           | 3
(2 rows)

另外一個正常的環(huán)境中這兩條數(shù)據(jù)并沒有形成閉環(huán),如下:

postgres=# select ctid,region_code,parent_region_code from region_tbl where region_code in ('3','4');
  ctid   | region_code | parent_region_code
---------+-------------+--------------------
 (0,245) | 3           | 0
 (0,246) | 4           | 0
(2 rows)

三、解決方案

1.已知是這兩條數(shù)據(jù)導致的問題,那么可以參照正常環(huán)境修改數(shù)據(jù)值,或者從查詢條件中剔除這兩條數(shù)據(jù)。實際執(zhí)行340ms返回一條數(shù)據(jù),如下:

 staffNo | empType |   empNum    |     Name     |            Postion             |        Addr        |   Mobile    | FirstRegCode | SecondRegCode | Thir
dRegCode | FurthRegCode
---------+---------+-------------+--------------+--------------------------------+--------------------+-------------+--------------+---------------+-----
---------+--------------
 200     | 6       | 85192900896 | 運維yuanyuan |  Database administrator | 陜西省西安市高新區(qū) | 13512345678 | 1200         | 1020          | 1002
         |
(1 row)

Time: 339.986 ms

2.為什么要用到遞歸?遞歸條件是否可以修改?

sql中一些字段的查詢是通過遞歸完成的,例如SecondRegCode字段值為1020是遞歸輸出的第二條結(jié)果,即通過1200遞歸查詢出1020。如果不使用遞歸,那么只能查詢到1200(FirstRegCode字段值),這個字段的值是查不到的。也就是說查詢某些字段是依賴遞歸的。

以當前的sql邏輯,遞歸條件是無法修改的。

建議:

1)如果sql中繼續(xù)使用遞歸,那么對于region_code和parent_region_code字段關系一定要做明確的規(guī)則處理,比如建立檢查約束,明確region_code大于parent_region_code,這樣存入的數(shù)據(jù)就不會出現(xiàn)閉環(huán)。

2)sql作為結(jié)構(gòu)化查詢語言對比應用語言,對復雜邏輯的處理存在很多局限性,不如應用代碼靈活。因此是否可以考慮將遞歸處理從sql中拉出來,放到應用代碼中處理

總結(jié)

到此這篇關于PostgreSQL運維案例之遞歸查詢死循環(huán)的文章就介紹到這了,更多相關PostgreSQL遞歸查詢死循環(huán)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關文章

  • postgresql 12版本搭建及主備部署操作

    postgresql 12版本搭建及主備部署操作

    這篇文章主要介紹了postgresql 12版本搭建及主備部署操作,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2021-01-01
  • SpringBoot3集成PostgreSQL的詳細過程

    SpringBoot3集成PostgreSQL的詳細過程

    PostgreSQL是一個功能強大的開源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),具有可靠性、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)一致性等特點,且可以運行在所有主流操作系統(tǒng)上,包括Linux、Unix、Windows等,這篇文章主要介紹了SpringBoot3集成PostgreSQL,需要的朋友可以參考下
    2024-03-03
  • PostgreSQL 字符串處理與日期處理操作

    PostgreSQL 字符串處理與日期處理操作

    這篇文章主要介紹了PostgreSQL 字符串處理與日期處理操作,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2021-02-02
  • PostgreSQL有效地處理數(shù)據(jù)的加密和解密的常見方法

    PostgreSQL有效地處理數(shù)據(jù)的加密和解密的常見方法

    在信息化建設和等保建設中,都要求實現(xiàn)對用戶數(shù)據(jù)的隱私保護,也就是我們常說的脫敏,那么在?PostgreSQL?數(shù)據(jù)庫中有沒有這樣的方法或者策略可以實現(xiàn)呢,本文小編將給大家介紹一下PostgreSQL有效地處理數(shù)據(jù)的加密和解密的常見方法,需要的朋友可以參考下
    2025-03-03
  • PostgreSQL備份工具 pgBackRest使用詳解

    PostgreSQL備份工具 pgBackRest使用詳解

    這篇文章主要介紹了PostgreSQL備份工具 pgBackRest使用詳解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2021-02-02
  • navicat連接postgresql、人大金倉等數(shù)據(jù)庫報錯解決辦法

    navicat連接postgresql、人大金倉等數(shù)據(jù)庫報錯解決辦法

    在使用Navicat操作數(shù)據(jù)庫時,遇到數(shù)據(jù)報錯是一個常見的問題,這類問題可能涉及多個方面,下面這篇文章主要給大家介紹了關于navicat連接postgresql、人大金倉等數(shù)據(jù)庫報錯的解決辦法,需要的朋友可以參考下
    2024-08-08
  • PostgreSQL 分頁查詢時間的2種比較方法小結(jié)

    PostgreSQL 分頁查詢時間的2種比較方法小結(jié)

    這篇文章主要介紹了PostgreSQL 分頁查詢時間的2種比較方法小結(jié),具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-12-12
  • PostgreSQL的upsert實例操作(insert on conflict do)

    PostgreSQL的upsert實例操作(insert on conflict do)

    這篇文章主要介紹了PostgreSQL的upsert實例操作(insert on conflict do),具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2021-01-01
  • 使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫進行中文全文搜索的實現(xiàn)方法

    使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫進行中文全文搜索的實現(xiàn)方法

    目前在PostgreSQL中常見的兩個中文分詞插件是zhparser和pg_jieba,這里我們使用zhparser,插件的編譯和安裝請查看官方文檔 ,安裝還是比較復雜的,建議找個現(xiàn)成docker鏡像,本文給大家介紹了在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫使用中文全文搜索,需要的朋友可以參考下
    2023-09-09
  • PGSQL實現(xiàn)判斷一個空值字段,并將NULL值修改為其它值

    PGSQL實現(xiàn)判斷一個空值字段,并將NULL值修改為其它值

    這篇文章主要介紹了PGSQL實現(xiàn)判斷一個空值字段,并將NULL值修改為其它值,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2021-01-01

最新評論