PostgreSQL并行查询深入解析 - 刘东明2018技术大会分享

"藏经阁-PostgresChina2018_刘东明_PostgreSQL并行查询.pdf" 在2018年的PostgreSQL中国技术大会上，刘东明分享了关于PostgreSQL数据库系统的并行查询功能。PostgreSQL是一个强大的开源关系型数据库系统，其并行查询的特性显著提升了大数据处理的效率，尤其是在处理复杂查询和大规模数据集时。 并行查询的引入始于PostgreSQL 9.4和9.5版本，这两个版本中引入了后台工作者（Background Workers）和动态共享内存（Dynamic Shared Memory, DSM），以及共享内存队列。这些机制使得多个进程可以协同工作，共同处理一个查询任务，从而分担计算负载，提高了执行速度。 PostgreSQL 9.6进一步扩展了并行查询的能力，增加了执行节点（Executor Nodes）如Gather、Parallel SeqScan、Partial Aggregate和Finalize Aggregate。这些节点允许在并行环境中执行顺序扫描、部分聚合和最终聚合操作，优化了数据处理流程。 PostgreSQL 10的发布标志着并行查询的重大进步，它支持了分区处理，新增了Gather Merge、Parallel Index Scan和Parallel Bitmap Heap Scan执行节点。这使得数据库系统能够并行地扫描索引，进一步加速了查询性能，特别是对于有索引的数据操作。 在PostgreSQL 11中，并行查询的范围进一步扩大，引入了Parallel Append和Parallel Hash Join执行节点，同时规划器（Planner）现在支持分区级联连接（Partition-wise joins）。此外，还实现了并行创建索引，这在构建大型索引时节省了大量的时间。 并行数据库系统的概念最早由David Dewitt和Jim Gray在1992年的论文《Parallel Database Systems: The Future of High Performance Database Systems》中提出。随着微处理器性能增长的放缓（“The Free Lunch Is Over”原则），并行数据库系统成为了实现高性能数据库的关键。通过分布处理，它们可以克服单个处理器的性能限制，提供更优秀的I/O和计算能力，满足大数据时代的需求。 PostgreSQL的并行查询特性是其在大数据处理领域竞争力的重要体现，通过不断地迭代和完善，PostgreSQL正逐步成为企业级大数据解决方案的重要选择。在阿里巴巴云数据库技术团队的支持下，PostgreSQL在中国的技术应用和发展得到了显著推动。