并行聚合通过主进程协调多个工作者并行处理数据分片,各自执行局部聚合后由主进程合并结果。其执行需满足表足够大、使用顺序扫描、聚合函数可分割及无阻塞并行元素等条件,并受max_parallel_workers_per_gather等参数控制,通过EXPLAIN可查看Gather与Parallel Seq Scan判断是否启用。

PostgreSQL 中的并行聚合(Parallel Aggregation)是查询执行优化的重要特性,它允许数据库在多核 CPU 环境下利用多个工作进程同时处理聚合操作,从而提升大规模数据统计的性能。理解其执行机制和启用条件,有助于合理设计查询与索引。
当 PostgreSQL 执行一个包含聚合函数(如 SUM、COUNT、AVG 等)的查询,并且数据量较大时,优化器会评估是否使用并行模式来加速扫描和部分聚合计算。
并行聚合的执行流程大致如下:
这种分而治之的方式显著减少了单线程处理的压力,尤其适用于全表扫描类的大数据量聚合查询。
并非所有聚合查询都能自动使用并行模式。要使 PostgreSQL 启用并行聚合,需满足一系列前提条件:
PostgreSQL 提供多个 GUC 参数控制并行行为:
适当调大 max\_parallel\_workers\_per\_gather 可提升聚合性能,但需结合 CPU 核心数合理设置,避免资源争抢。
使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 可观察执行计划中是否有并行操作:
Gather Workers Planned: 3 -> Partial Aggregate -> Parallel Seq Scan on sales_table Filter: sale_date > '2023-01-01'上述执行计划显示启用了 3 个并行工作者,进行局部扫描和聚合,主进程通过 Gather 收集结果完成最终聚合。
基本上就这些。只要数据量够大、查询结构合适,并且参数配置得当,PostgreSQL 就能自动启用并行聚合来提速。关键是理解它的触发机制和限制条件,避免误以为“应该并行却没并行”。
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