workload级别索引推荐
对于workload级别的索引推荐,用户可通过运行数据库外的脚本使用此功能,本功能将包含有多条DML语句的workload作为输入,最终生成一批可对整体workload的执行表现进行优化的索引。同时,本功能提供从日志中抽取业务数据SQL流水的功能。
前提条件
- 数据库状态正常、客户端能够正常连接。
- 当前执行用户下安装有gsql工具,该工具路径已被加入到PATH环境变量中。
- 具备Python3.6+的环境。
若使用本功能提供的业务数据抽取功能,需提前将要收集的节点的GUC参数按如下设置:
- log_min_duration_statement = 0
log_statement= ‘all’
说明: 业务数据抽取完毕建议将上述GUC参数复原,否则容易导致日志文件膨胀。
业务数据抽取脚本使用步骤
- 按前提条件中要求设置相关GUC参数。
运行python脚本extract_log.py,命令如下:
python extract_log.py [l LOG_DIRECTORY] [f OUTPUT_FILE] [-d DATABASE] [-U USERNAME][--start_time] [--sql_amount] [--statement] [--json]
其中的输入参数依次为:
- LOG_DIRECTORY:pg_log的存放目录。
- OUTPUT_PATH:输出SQL流水文件文件的保存路径,即抽取出的业务数据存放的文件路径。
- DATABASE:(可选)数据库名称,不指定默认所有数据库。
- USERNAME:(可选)用户名称,不指定默认所有用户。
- start_time:(可选)日志收集的开始时间, 不指定默认所有文件。
- sql_amount:(可选)收集SQL数量的最大值, 不指定默认收集所有SQL。
- statement:(可选)表示收集pg_log日志中statement标识开头的SQL,不指定默认不收集。
- json:指定收集日志的文件存储格式为SQL归一化后的json,不指定默认格式每条SQL占一行。
使用示例:
python extract_log.py $GAUSSLOG/pg_log/dn_6001 sql_log.txt -d postgres -U omm --start_time '2021-07-06 00:00:00' --statement
将1中设置的GUC参数还原为设置前的值。
索引推荐脚本使用步骤
- 准备好包含有多条DML语句的文件作为输入的workload,文件中每条语句占据一行。用户可从数据库的离线日志中获得历史的业务语句。
运行python脚本index_advisor_workload.py,命令如下:
python index_advisor_workload.py [p PORT] [d DATABASE] [f FILE] [--h HOST] [-U USERNAME] [-W PASSWORD][--schema SCHEMA]
[--max_index_num MAX_INDEX_NUM][--max_index_storage MAX_INDEX_STORAGE] [--multi_iter_mode] [--multi_node] [--json] [--driver] [--show_detail]
其中的输入参数依次为:
- PORT:连接数据库的端口号。
- DATABASE:连接数据库的名字。
- FILE:包含workload语句的文件路径。
- HOST:(可选)连接数据库的主机号。
- USERNAME:(可选)连接数据库的用户名。
- PASSWORD:(可选)连接数据库用户的密码。
- SCHEMA:模式名称。
- MAX_INDEX_NUM:(可选)最大的索引推荐数目。
- MAX_INDEX_STORAGE:(可选)最大的索引集合空间大小。
- multi_node:(可选)指定当前是否为分布式数据库实例。
- multi_iter_mode:(可选)算法模式,可通过是否设置该参数来切换算法。
- json:(可选)指定workload语句的文件路径格式为SQL归一化后的json,默认格式每条SQL占一行。
- driver:(可选)指定是否使用python驱动器连接数据库,默认gsql连接。
- show_detail:(可选)是否显示当前推荐索引集合的详细优化信息。
例如:
python index_advisor_workload.py 6001 postgres tpcc_log.txt --schema public --max_index_num 10 --multi_iter_mode
推荐结果为一批索引,以多个创建索引语句的格式显示在屏幕上,结果示例。
create index ind0 on public.bmsql_stock(s_i_id,s_w_id);
create index ind1 on public.bmsql_customer(c_w_id,c_id,c_d_id);
create index ind2 on public.bmsql_order_line(ol_w_id,ol_o_id,ol_d_id);
create index ind3 on public.bmsql_item(i_id);
create index ind4 on public.bmsql_oorder(o_w_id,o_id,o_d_id);
create index ind5 on public.bmsql_new_order(no_w_id,no_d_id,no_o_id);
create index ind6 on public.bmsql_customer(c_w_id,c_d_id,c_last,c_first);
create index ind7 on public.bmsql_new_order(no_w_id);
create index ind8 on public.bmsql_oorder(o_w_id,o_c_id,o_d_id);
create index ind9 on public.bmsql_district(d_w_id);
说明: multi_node参数需严格按照当前数据库架构进行指定,否则推荐结果不全,甚至导致无推荐结果。