greenplum资源队列

一、建立资源队列语法

Command:     CREATE RESOURCE QUEUE
Description: create a new resource queue for workload management
Syntax:
CREATE RESOURCE QUEUE name WITH (queue_attribute=value [, ... ]) 
where queue_attribute is:
   ACTIVE_STATEMENTS=integer
        [ MAX_COST=float [COST_OVERCOMMIT={TRUE|FALSE}] ]
        [ MIN_COST=float ]
        [ PRIORITY={MIN|LOW|MEDIUM|HIGH|MAX} ]
        [ MEMORY_LIMIT='memory_units' ]

参数：

name
资源队列的名字。

ACTIVE_STATEMENTS integer
带有 ACTIVE_STATEMENTS 阀值的资源队列限制了分配到队列角色所可以执行的查询的数量。它（阀值）控制着活跃查询的数量，活跃查询是在同一时间容许运行的查询数量。ACTIVE_STATEMENTS 的值应该是一个大于0的整数值。

MEMORY_LIMIT 'memory_units'
对于全部从该资源队列中提交的语句设置总内存配额。内存单元能够指定为kB, MB或者GB。对于一个资源队列来讲最小的内存配额是10MB， 没有最大限值，可是查询执行的上边界由Segment主机的物理内存所限定。默认值时没有限制为（-1）。

MAX_COST float
带有MAX_COST 阀值的资源队列对查询代价设置了一个最大限制。该查询可以被分配到该队列的用户所执行。代价由Greenplum数据库查询优化器（正如查询EXPLAIN 输出显示的）肯定的查询的 估计共代价 进行衡量的。 所以，管理员必需要熟悉在系统中执行的典型查询，以对队列设置一个合理的阀值。成本以磁盘页提取为单位进行衡量；1.0 等于顺序读取一个磁盘页。MAX_COST 的值能够被指定为浮点数（例如 100.0） 或者能够被指定为（例如 1e+2）。

COST_OVERCOMMIT boolean
若是基于 MAX_COST限制资源队列，则管理员能够容许 COST_OVERCOMMIT（默认）。这意味着超过容许的成本阈值的查询将被容许运行，但只有在系统空闲时才能运行。若是指定 COST_OVERCOMMIT=FALSE ，超过成本限制的查询将始终被拒绝，从不容许运行。

MIN_COST float
该是最小查询的最小查询成本限制。成本低于此限制的查询将不会排队等待当即运行。成本由Greenplum数据库查询优化器（正如查询 EXPLAIN 输出所示）肯定的查询的估计总成本所衡量。 所以，管理员必须熟悉一般在系统上执行的查询，以便为被认为是小型查询设置适当的成本。 成本是以磁盘页提取为单位来衡量的; 1.0等于一个顺序的磁盘页面读取。MIN_COST 的值能够被指定为浮点数（例如 100.0）或也能够被指定为一个指数（例如 1e+2）。

PRIORITY={MIN|LOW|MEDIUM|HIGH|MAX}
设置和资源队列相关查询的优先级。队里中拥有高优先级的查询和语句会在竞争中拥有更大的可用CPU资源份额。队列中拥有低优先级的查询将会被推迟，同时，更高优先级的查询将会被执行。若是没有指定优先级，和队列相关的查询的优先级为 MEDIUM。

注意：

一、官方建议使用MEMORY_LIMIT 和ACTIVE_STATEMENTS 来替代max_cost

二、若是队列中未设置MEMORY_LIMIT，则每一个查询可用的内存值为系统参数statement_mem的值，最大可用内存为statement_mem /ACTIVE_STATEMENTS

三、并非全部语句都受资源队列限制，默认状况下，只有SELECT, SELECT INTO, CREATE TABLE AS SELECT, 和DECLARE CURSOR受限，若是配置参数resource_select_only = off，则INSERT, UPDATE,DELETE语句也会受限

四、若是没有设置max_cost,那么每一个语句使用的内存是MEMORY_LIMIT/ACTIVE_STATEMENTS,若是设置了max_cost,内存是MEMORY_LIMIT*(query_cost/max_cost),query_cost为实际SQL的cost

 

二、建立资源队列

create resource queue prod_queue with (ACTIVE_STATEMENTS=100,MEMORY_LIMIT='12800MB',priority=high);
create resource queue q_hank with (ACTIVE_STATEMENTS=10,MEMORY_LIMIT='200MB',PRIORITY=HIGH,COST_OVERCOMMIT=true,MIN_COST=100,MAX_COST=1000000);

三、修改变动资源队列

a) 使用ALTER RESOURCE QUEUE命令来改变资源队列的限制 
=# ALTER RESOURCE QUEUE q_hank WITH (ACTIVE_STATEMENTS=3); 
=# ALTER RESOURCE QUEUE q_hank WITH (MAX_COST=100000.0);

b) 将活动语句数量或者内存限制重置为无限制，可使用-1值。
=# ALTER RESOURCE QUEUE q_hank WITH (MAX_COST=-1.0, MEMORY_LIMIT=‘2GB’); 

c) 改变查询优先级
=# ALTER RESOURCE QUEUE q_hank WITH (PRIORITY=MIN);

四、删除资源队列

要删除一个资源队列，该队列不能与任何ROLE相关。
使用DROP RESOURCE QUEUE命令删除资源队列。
=# DROP RESOURCE QUEUE q_hank;

 

五、添加用户到资源队列中

a) 赋予role资源管理队列
alter role hank resource queue q_hank;

b) 恢复到使用默认的资源队列
ALTER ROLE hank RESOURCE QUEUE none; 

六、资源队列的相关查询语句

a) 经过如下视图能够查看到参数内容
postgres=# select * from pg_resqueue_attributes;
  rsqname   |      resname                | ressetting | restypid 
------------+---------------------------------+------------+----------
 pg_default | active_statements      | 20             |        1
 pg_default | max_cost                    | -1             |        2
 pg_default | min_cost                     | 0              |        3
 pg_default | cost_overcommit        | 0              |        4
 pg_default | priority                        | medium    |        5
 pg_default | memory_limit             | -1              |        6

b) 查看资源队列相关使用状况：
SELECT * FROM gp_toolkit.gp_resqueue_status;

c) 查看资源队列统计信息：
SELECT * FROM pg_stat_resqueues;

d) 查询角色分配的资源队列：
SELECT * from gp_toolkit.gp_resq_role;

e) 查询资源队列中的等待查询：
SELECT * FROM gp_toolkit.gp_locks_on_resqueue WHERE lorwaiting='true';

f) 查询活动语句的优先级
select * from gp_toolkit.gp_resq_priority_statement;

g) 清理资源队列中等待的查询：SELECT rolname, rsqname, pid, granted,current_query, datnameFROM pg_roles, gp_toolkit.gp_resqueue_status, pg_locks,pg_stat_activityWHERE pg_roles.rolresqueue=pg_locks.objidAND pg_locks.objid=gp_toolkit.gp_resqueue_status.queueidAND pg_stat_activity.procpid=pg_locks.pidAND pg_stat_activity.usename=pg_roles.rolname;