pg_hint_plan数据库优化插件教程与应用

需积分: 5 2 下载量 123 浏览量 更新于2024-10-22 收藏 179KB GZ 举报
资源摘要信息:"pg_hint_plan插件是一个开源的PostgreSQL数据库扩展模块,它允许数据库管理员或开发者通过在SQL查询中嵌入特殊的提示(hints)来影响查询的执行计划。这些提示可以让数据库优化器采取与默认不同的查询处理方法。使用pg_hint_plan插件,开发者可以尝试各种可能的执行计划,以找到对特定查询或工作负载最优的计划。它特别适用于在复杂的查询优化中需要精细调整执行计划的场景。" 知识点: 1. PostgreSQL数据库:PostgreSQL是一个开源的对象-关系型数据库系统(ORDBMS),它有着强大的SQL语言支持、复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性等特性。它支持复杂查询、多版本并发控制、事务完整性以及各种高级功能,比如外键约束和触发器。PostgreSQL遵循标准数据库接口,支持大量SQL标准及数据类型。 2. 数据库扩展模块:在关系型数据库管理系统(RDBMS)如PostgreSQL中,扩展模块是指可以为数据库添加额外功能或优化的软件组件。这些模块可以扩展数据库的核心功能,包括但不限于数据类型、函数、操作符、索引方法以及特定的数据库访问方法。 3. 查询执行计划:在执行数据库查询时,数据库优化器会生成多个可能的执行计划,并选择一个最优的计划来执行查询。这个计划描述了查询将如何从表中选择、过滤、排序和聚合数据。在复杂的查询中,这个计划的选择对性能有显著影响。 4. SQL查询优化:SQL查询优化是指调整SQL语句和相关的数据库对象(如索引),以最小化执行查询所需的时间和资源的过程。通过优化,可以显著提高数据库操作的效率,尤其是在数据量大的情况下。 5. Postgres扩展插件的安装与使用:pg_hint_plan扩展插件的安装通常需要编译源码包。安装过程一般包括解压缩源码文件,运行配置和编译安装命令,然后在PostgreSQL中创建该插件的扩展。在安装后,用户可以通过向SQL查询中添加特定的提示语句来指定查询优化器应该如何处理特定的查询。 6. 执行计划提示(Hints):在pg_hint_plan中,用户可以使用特定的语法在SQL查询中插入提示,告诉数据库优化器如何执行特定的查询操作。这些提示可以包含使用特定的索引、连接方法或者访问路径等。通过这种方式,开发者能够更精确地控制查询的执行方式。 7. 使用场景和好处:使用pg_hint_plan插件的好处包括能够帮助开发者和数据库管理员更好地理解查询执行计划的生成过程,以及在优化器未能生成理想执行计划时手动干预。这对于处理复杂查询和性能调优尤为重要,尤其是在面对具有复杂表结构和多重连接的大型数据库时。 8. 版本号表示:在标题“pg_hint_plan-REL10_1_3_6.tar.gz”中,"REL10_1_3_6"可能表示这是该插件的某个特定版本号。数据库相关软件和扩展模块会定期更新,以修复已知的bug、提高性能和兼容性或增加新功能。因此,版本号通常用于标识特定的发布和更新,便于用户跟踪和选择适合自己的版本。 9. 打包文件格式:文件“pg_hint_plan-REL10_1_3_6.tar.gz”以.tar.gz格式压缩,这是一种常用的打包和压缩格式,通常用于Unix和类Unix系统。该格式常用于将多个文件和目录打包成一个单一的归档文件,并对其进行压缩,以减少占用空间,并便于文件的传输和备份。

static void nvme_calc_irq_sets(struct irq_affinity *affd, unsigned int nrirqs) { struct nvme_dev *dev = affd->priv; unsigned int nr_read_queues, nr_write_queues = dev->nr_write_queues; if (!nrirqs) { nrirqs = 1; nr_read_queues = 0; } else if (nrirqs == 1 || !nr_write_queues) { nr_read_queues = 0; } else if (nr_write_queues >= nrirqs) { nr_read_queues = 1; } else { nr_read_queues = nrirqs - nr_write_queues; } dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->nr_sets = nr_read_queues ? 2 : 1; }static int nvme_setup_irqs(struct nvme_dev *dev, unsigned int nr_io_queues) { struct pci_dev *pdev = to_pci_dev(dev->dev); struct irq_affinity affd = { //ָ���ж��׺��Եļ��㷽���Ͳ��� .pre_vectors = 1, .calc_sets = nvme_set_irq_affinity, //nvme_calc_irq_sets, .priv = dev, }; unsigned int irq_queues, poll_queues; poll_queues = min(dev->nr_poll_queues, nr_io_queues - 1); dev->io_queues[HCTX_TYPE_POLL] = poll_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = 1; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = 0; irq_queues = 1; if (!(dev->ctrl.quirks & NVME_QUIRK_SINGLE_VECTOR)) irq_queues += (nr_io_queues - poll_queues); return pci_alloc_irq_vectors_affinity(pdev, 1, irq_queues, PCI_IRQ_ALL_TYPES | PCI_IRQ_AFFINITY, &affd); } 在 Linux 5.17.12 内核版本中,可以通过修改 pci_alloc_irq_vectors_affinity() 函数的 affinity_hint 参数来绑定 NVMe 驱动的所有 I/O 队列到同一 CPU 核心上。

2023-06-09 上传

static void nvme_calc_irq_sets(struct irq_affinity *affd, unsigned int nrirqs) { struct nvme_dev *dev = affd->priv; unsigned int nr_read_queues, nr_write_queues = dev->nr_write_queues; if (!nrirqs) { nrirqs = 1; nr_read_queues = 0; } else if (nrirqs == 1 || !nr_write_queues) { nr_read_queues = 0; } else if (nr_write_queues >= nrirqs) { nr_read_queues = 1; } else { nr_read_queues = nrirqs - nr_write_queues; } dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->nr_sets = nr_read_queues ? 2 : 1; }static int nvme_setup_irqs(struct nvme_dev *dev, unsigned int nr_io_queues) { struct pci_dev *pdev = to_pci_dev(dev->dev); struct irq_affinity affd = { //ָ���ж��׺��Եļ��㷽���Ͳ��� .pre_vectors = 1, .calc_sets = nvme_set_irq_affinity, //nvme_calc_irq_sets, .priv = dev, }; unsigned int irq_queues, poll_queues; poll_queues = min(dev->nr_poll_queues, nr_io_queues - 1); dev->io_queues[HCTX_TYPE_POLL] = poll_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = 1; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = 0; irq_queues = 1; if (!(dev->ctrl.quirks & NVME_QUIRK_SINGLE_VECTOR)) irq_queues += (nr_io_queues - poll_queues); return pci_alloc_irq_vectors_affinity(pdev, 1, irq_queues, PCI_IRQ_ALL_TYPES | PCI_IRQ_AFFINITY, &affd); } 在 Linux 5.17.12 内核版本中,如何修改 pci_alloc_irq_vectors_affinity() 函数的 affinity_hint 参数来绑定 NVMe 驱动的所有 I/O 队列到同一 CPU 核心上。代码展示

2023-06-09 上传

C:\Users\张豪>pip install matplotlib-3.7.2-cp310-cp310-win32.whl Processing c:\users\张豪\matplotlib-3.7.2-cp310-cp310-win32.whl Collecting contourpy>=1.0.1 (from matplotlib==3.7.2) Using cached contourpy-1.1.0.tar.gz (13.4 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [12 lines of output] + meson setup C:\Users\张豪\AppData\Local\Temp\pip-install-9aonnup5\contourpy_cf94fc4320674b1ab97a527e0a04f957 C:\Users\张豪\AppData\Local\Temp\pip-install-9aonnup5\contourpy_cf94fc4320674b1ab97a527e0a04f957\.mesonpy-k9vixjo_\build -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --vsenv --native-file=C:\Users\张豪\AppData\Local\Temp\pip-install-9aonnup5\contourpy_cf94fc4320674b1ab97a527e0a04f957\.mesonpy-k9vixjo_\build\meson-python-native-file.ini The Meson build system Version: 1.2.0 Source dir: C:\Users\张豪\AppData\Local\Temp\pip-install-9aonnup5\contourpy_cf94fc4320674b1ab97a527e0a04f957 Build dir: C:\Users\张豪\AppData\Local\Temp\pip-install-9aonnup5\contourpy_cf94fc4320674b1ab97a527e0a04f957\.mesonpy-k9vixjo_\build Build type: native build Project name: contourpy Project version: 1.1.0 ..\..\meson.build:1:0: ERROR: Could not find C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe A full log can be found at C:\Users\张豪\AppData\Local\Temp\pip-install-9aonnup5\contourpy_cf94fc4320674b1ab97a527e0a04f957\.mesonpy-k9vixjo_\build\meson-logs\meson-log.txt [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output. note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details.

2023-07-23 上传