1) O documento discute os métodos de planejamento de consultas e execução de junções utilizados pelo otimizador de consultas do PostgreSQL. 2) Os principais métodos de pesquisa analisados são scan sequencial, bitmap index scan e index scan, enquanto os métodos de junção incluem nested loop, hash join e merge join. 3) O objetivo do planejador é executar consultas da forma mais rápida possível, priorizando operações sequenciais, uso eficiente de memória e CPU.

1. The PostgreSQL
Query Planner

2. Por que minha consulta (SQL)
precisa de um plano?

3. Simples...
● SQL é declarativo, ou seja, não é um programa
● Não possui controle de fluxo e não tem uma
forma de controlar a ordem das operações
– A não ser “While” e “For”, mas isso é conversa para
outro treinamento ;-)
● SQL pergunta O QUE, e não diz COMO

4. Planejador/Otimizador
é o Cérebro do banco de dados...
… pois interpreta
consultas SQL e
determina o método
de execução mais
rápido.

5. Objetivos do Planejador
● Executar consultas mais rapidamente
– Diminuir I/O de disco
– Priorizar I/O sequencial a I/O randômico
– Diminuir uso de CPU
● Não utilizar muita memória no
processo
● Entregar resultados corretos

6. Decisões do planejador
● Método de Pesquisa (Scan Method)
● Método de Junção (Join Method)
● Ordem de Junção (Join Order)

7. Métodos de Pesquisa
(Scan Methods)
● Sequential Scan
● Bitmap Index Scan
● Index Scan

8. Sequential Scan
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
8K
Heap

9. Sequential Scan

10. Bitmap Index Scan
0
1
0
1
AND =
0
1
1
0
0
1
0
0
801 AND 11
Index 1
numcgm = 801
Index 2
receit = 11
Combined
Index
TABLE

11. Bitmap Index Scan

12. Bitmap Index Scan
Index 1
k00_numcgm = 801
Index 2
k00_receit = 11
Combined Index
(And Operator)

13. Index Scan
key
< = >
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
D
A
T
A
key
< = >
key
< = >

14. Index Scan

15. Index Scan

16. Dúvidas???

17. Tabela de exemplo

18. Função para EXPLAIN

19. Distribuição dos dados

20. Distribuição dos dados
tipo | count | %
------+-------+------
5 | 14892 | 77.6
34 | 2714 | 14.1
14 | 575 | 3.0
6 | 555 | 2.9
25 | 384 | 2.0
13 | 70 | 0.4
1 | 3 | 0.0
32 | 1 | 0.0
27 | 1 | 0.0
(9 rows)

21. Planos de execução

22. tipo | count | % | explain_arrecad
------+-------+------+-------------------------------------------------------------------------------
5 | 14892 | 77.6 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
5 | 14892 | 77.6 | Recheck Cond: (k00_tipo = 5)
5 | 14892 | 77.6 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
5 | 14892 | 77.6 | Index Cond: (k00_tipo = 5)
34 | 2714 | 14.1 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
34 | 2714 | 14.1 | Recheck Cond: (k00_tipo = 34)
34 | 2714 | 14.1 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
34 | 2714 | 14.1 | Index Cond: (k00_tipo = 34)
14 | 575 | 3.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
14 | 575 | 3.0 | Recheck Cond: (k00_tipo = 14)
14 | 575 | 3.0 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
14 | 575 | 3.0 | Index Cond: (k00_tipo = 14)
6 | 555 | 2.9 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
6 | 555 | 2.9 | Recheck Cond: (k00_tipo = 6)
6 | 555 | 2.9 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
6 | 555 | 2.9 | Index Cond: (k00_tipo = 6)
25 | 384 | 2.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
25 | 384 | 2.0 | Recheck Cond: (k00_tipo = 25)
25 | 384 | 2.0 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
25 | 384 | 2.0 | Index Cond: (k00_tipo = 25)
13 | 70 | 0.4 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
13 | 70 | 0.4 | Recheck Cond: (k00_tipo = 13)
13 | 70 | 0.4 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
13 | 70 | 0.4 | Index Cond: (k00_tipo = 13)
1 | 3 | 0.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
1 | 3 | 0.0 | Recheck Cond: (k00_tipo = 1)
1 | 3 | 0.0 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
1 | 3 | 0.0 | Index Cond: (k00_tipo = 1)
27 | 1 | 0.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
27 | 1 | 0.0 | Recheck Cond: (k00_tipo = 27)
27 | 1 | 0.0 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
27 | 1 | 0.0 | Index Cond: (k00_tipo = 27)
32 | 1 | 0.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
32 | 1 | 0.0 | Recheck Cond: (k00_tipo = 32)
32 | 1 | 0.0 | -> Bitmap Index Scan on arrecad_tipo_in (cost=0.00..2.97 rows=96 width=0)
32 | 1 | 0.0 | Index Cond: (k00_tipo = 32)
(36 rows)

23. Tá bom, só uma linha do EXPLAIN

24. Melhorou agora?
tipo | count | % | explain_arrecad
------+-------+------+-------------------------------------------------------------------
5 | 14892 | 77.6 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
34 | 2714 | 14.1 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
14 | 575 | 3.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
6 | 555 | 2.9 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
25 | 384 | 2.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
13 | 70 | 0.4 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
1 | 3 | 0.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
27 | 1 | 0.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
32 | 1 | 0.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=3.00..122.14 rows=96 width=52)
(9 rows)

25. Nada mudou né...
● Alguém arrisca dizer porque os planos estão
iguais???
● Mesmo buscando qtds diferentes de dados da
tabela???

26. Estatísticas desatualizadas

27. Estatísticas desatualizadas

28. ANALYZE é seu amigo...
Esses valores não são
familiares???

29. Verificar planos de novo...

30. Interessante não?
tipo | count | % | explain_arrecad
------+-------+------+----------------------------------------------------------------------------------
5 | 14892 | 77.6 | Seq Scan on arrecad (cost=0.00..499.94 rows=14892 width=52)
34 | 2714 | 14.1 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=39.28..333.21 rows=2714 width=52)
14 | 575 | 3.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=8.71..275.89 rows=575 width=52)
6 | 555 | 2.9 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=8.55..275.49 rows=555 width=52)
25 | 384 | 2.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=7.23..250.28 rows=384 width=52)
13 | 70 | 0.4 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=52)
1 | 3 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=52)
32 | 1 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=52)
27 | 1 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=52)
(9 rows)

31. Vamos forçar um “IndexScan”?

32. Ficou mais rápido??
tipo | count | % | explain_arrecad
------+-------+------+------------------------------------------------------------------------------
5 | 14892 | 77.6 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..779.24 rows=14892 wi
34 | 2714 | 14.1 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..434.27 rows=2714 wid
14 | 575 | 3.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..373.73 rows=575 widt
6 | 555 | 2.9 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..373.38 rows=555 widt
25 | 384 | 2.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..316.27 rows=384 widt
13 | 70 | 0.4 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
1 | 3 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
27 | 1 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
32 | 1 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
(9 rows)
tipo | count | % | explain_arrecad
------+-------+------+------------------------------------------------------------------------------
5 | 14892 | 77.6 | Seq Scan on arrecad (cost=0.00..499.94 rows=14892 width=52)
34 | 2714 | 14.1 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=39.28..333.21 rows=2714 width=52)
14 | 575 | 3.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=8.71..275.89 rows=575 width=52)
6 | 555 | 2.9 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=8.55..275.49 rows=555 width=52)
25 | 384 | 2.0 | Bitmap Heap Scan on arrecad (cost=7.23..250.28 rows=384 width=52)
13 | 70 | 0.4 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
1 | 3 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
32 | 1 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
27 | 1 | 0.0 | Index Scan using arrecad_tipo_in on arrecad (cost=0.00..29.27 rows=19 width=
(9 rows)

33. DICA!
“Não tente ser mais esperto que o planejador.”
Mas ele não é “infalível”, se você já tentou de tudo e mesmo
assim tem problemas, colabore seu plano conosco e nos
ajude a melhorá-lo:
pgsql-performance@postgresql.org
pgsql-hackers@postgresql.org

34. Métodos de Junção
(Join Methods)
● Nested Loop
– With inner Sequencial Scan
– With inner Index Scan
● Hash Join
● Merge Join

35. Junção de duas tabelas com
alta restrição (=)

36. Junção de duas tabelas com
alta restrição (=)

37. Nested Loop
(with Inner Sequencial Scan)
4
1
3
2
1
3
4
5
2
7
6
Outer Inner

38. Nested Loop
(with Inner Sequencial Scan)
4
1
3
2
1
3
4
5
2
7
6
Outer Inner

39. Nested Loop
(with Inner Sequencial Scan)
4
1
3
2
1
3
4
5
2
7
6
Outer Inner

40. Nested Loop
(with Inner Sequencial Scan)
4
1
3
2
1
3
4
5
2
7
6
Outer Inner

41. Pseudocode for Nested Loop
(with Inner Sequencial Scan)

42. Junção de duas tabelas com
baixa restrição (>, <, <>)

43. Junção de duas tabelas com
baixa restrição (>, <, <>)

44. Hash Join
4
1
3
2 1
34
5
2 7
6
Outer Inner
Deve caber na RAM
Hashed

45. Pseudocode for Hash Join

46. Junção de duas tabelas
sem restrição

47. Junção de duas tabelas
sem restrição

48. Merge Join
Outer Inner
Ideal para grandes tabelas
Um índice pode ser usado para eliminar o “Sort”
2
3
4
1
2
2
3
1
4
5
4
Sorted Sorted

49. Pseudocode for Merge Join

50. Algumas considerações
● Ordem das junções é insignificante
● Outer Joins (left, right) podem afetar o
otimizador
● Nested Loop pode usar índice na pesquisa
● Restrições (where) afetam o uso de junções
● LIMIT pode afetar o uso de junções

51. Dúvidas???