Beschleunigung analytischer Abfragen mit der spaltenbasierten Engine in AlloyDB Omni

Analytische Abfragen mit der spaltenbasierten Engine in AlloyDB Omni beschleunigen

Informationen zu diesem Codelab

subjectZuletzt aktualisiert: Feb. 25, 2025
account_circleVerfasst von Gleb Otochkin

1. Einführung

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie AlloyDB Omni bereitstellen und die spaltenbasierte Engine verwenden, um die Leistung von Abfragen zu verbessern.

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Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse der Google Cloud Console
  • Grundlegende Kenntnisse der Befehlszeile und der Google-Shell

Aufgaben in diesem Lab

  • AlloyDB Omni auf einer GCE-VM in Google Cloud bereitstellen
  • So stellen Sie eine Verbindung zu AlloyDB Omni her
  • Daten in AlloyDB Omni laden
  • Spaltenbasierte Engine aktivieren
  • Spaltenbasierte Engine im automatischen Modus prüfen
  • Spaltenspeicher manuell füllen

Voraussetzungen

  • Ein Google Cloud-Konto und ein Google Cloud-Projekt
  • Einen Webbrowser wie Chrome

2. Einrichtung und Anforderungen

Einrichtung der Umgebung im eigenen Tempo

  1. Melden Sie sich in der Google Cloud Console an und erstellen Sie ein neues Projekt oder verwenden Sie ein vorhandenes. Wenn Sie noch kein Gmail- oder Google Workspace-Konto haben, müssen Sie ein Konto erstellen.

fbef9caa1602edd0.png

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5e3ff691252acf41.png

  • Der Projektname ist der Anzeigename für die Teilnehmer dieses Projekts. Es ist ein Zeichenstring, der von Google APIs nicht verwendet wird. Sie können ihn jederzeit aktualisieren.
  • Die Projekt-ID ist für alle Google Cloud-Projekte eindeutig und kann nach der Festlegung nicht mehr geändert werden. In der Cloud Console wird automatisch ein eindeutiger String generiert. In der Regel spielt es keine Rolle, wie er lautet. In den meisten Codelabs müssen Sie auf Ihre Projekt-ID verweisen (normalerweise als PROJECT_ID gekennzeichnet). Wenn Ihnen die generierte ID nicht gefällt, können Sie eine andere zufällige generieren. Alternativ können Sie Ihr eigenes Konto ausprobieren und prüfen, ob es verfügbar ist. Sie kann nach diesem Schritt nicht mehr geändert werden und bleibt für die Dauer des Projekts bestehen.
  • Zur Information: Es gibt einen dritten Wert, die Projektnummer, die von einigen APIs verwendet wird. Weitere Informationen zu diesen drei Werten finden Sie in der Dokumentation.
  1. Als Nächstes müssen Sie in der Cloud Console die Abrechnung aktivieren, um Cloud-Ressourcen/-APIs verwenden zu können. Die Durchführung dieses Codelabs ist kostenlos oder kostet nur sehr wenig. Wenn Sie die Ressourcen deaktivieren möchten, um Kosten nach Abschluss dieser Anleitung zu vermeiden, können Sie die von Ihnen erstellten Ressourcen oder das Projekt löschen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht das kostenlose Testprogramm mit einem Guthaben von 300$ zur Verfügung.

Cloud Shell starten

Sie können Google Cloud zwar per Fernzugriff von Ihrem Laptop aus nutzen, in diesem Codelab verwenden Sie jedoch Google Cloud Shell, eine Befehlszeilenumgebung, die in der Cloud ausgeführt wird.

Klicken Sie in der Google Cloud Console rechts oben in der Symbolleiste auf das Cloud Shell-Symbol:

55efc1aaa7a4d3ad.png

Die Bereitstellung und Verbindung mit der Umgebung sollte nur wenige Minuten dauern. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, sollte in etwa Folgendes angezeigt werden:

7ffe5cbb04455448.png

Diese virtuelle Maschine verfügt über sämtliche Entwicklertools, die Sie benötigen. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Dadurch werden Netzwerkleistung und Authentifizierung erheblich verbessert. Alle Aufgaben in diesem Codelab können in einem Browser ausgeführt werden. Sie müssen nichts installieren.

3. Hinweis

API aktivieren

Ausgabe:

Prüfen Sie in Cloud Shell, ob Ihre Projekt-ID eingerichtet ist:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
echo $PROJECT_ID

Wenn es in der Cloud Shell-Konfiguration nicht definiert ist, richten Sie es mit den folgenden Befehlen ein.

export PROJECT_ID=<your project>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Aktivieren Sie alle erforderlichen Dienste:

gcloud services enable compute.googleapis.com

Erwartete Ausgabe

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
Your active configuration is: [cloudshell-14650]
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud config set project test-project-001-402417
Updated property [core/project].
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud services enable compute.googleapis.com
Operation "operations/acat.p2-4470404856-1f44ebd8-894e-4356-bea7-b84165a57442" finished successfully.

4. AlloyDB Omni in der GCE bereitstellen

Um AlloyDB Omni in der GCE bereitzustellen, müssen wir eine virtuelle Maschine mit kompatibler Konfiguration und Software vorbereiten. Hier ein Beispiel für die Bereitstellung von AlloyDB Omni auf einer Debian-basierten VM.

GCE-VM erstellen

Wir müssen eine VM mit einer akzeptablen Konfiguration für CPU, Arbeitsspeicher und Speicher bereitstellen. Wir verwenden das Standard-Debian-Image mit einer auf 20 GB erhöhten Systemlaufwerkgröße, um AlloyDB Omni-Datenbankdateien zu speichern.

Wir können die gestartete Cloud Shell oder ein Terminal mit installiertem Cloud SDK verwenden.

Alle Schritte werden auch in der Kurzanleitung für AlloyDB Omni beschrieben.

Richten Sie die Umgebungsvariablen für die Bereitstellung ein.

export ZONE=us-central1-a
export MACHINE_TYPE=n2-highmem-2
export DISK_SIZE=20
export MACHINE_NAME=omni01

Anschließend erstellen wir mit gcloud die GCE-VM.

gcloud compute instances create $MACHINE_NAME \
    --project=$(gcloud info --format='value(config.project)') \
    --zone=$ZONE  --machine-type=$MACHINE_TYPE \
    --metadata=enable-os-login=true \
    --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,size=$DISK_SIZE,image=projects/debian-cloud/global/images/$(gcloud compute images list --filter="family=debian-12 AND family!=debian-12-arm64" \
    --format="value(name)"),type=pd-ssd

Erwartete Console-Ausgabe:

gleb@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-415614)$ export ZONE=us-central1-a
export MACHINE_TYPE=n2-highmem-2
export DISK_SIZE=20
export MACHINE_NAME=omni01
gleb@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-415614)$ gcloud compute instances create $MACHINE_NAME \
    --project=$(gcloud info --format='value(config.project)') \
    --zone=$ZONE  --machine-type=$MACHINE_TYPE \
    --metadata=enable-os-login=true \
    --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,size=$DISK_SIZE,image=projects/debian-cloud/global/images/$(gcloud compute images list --filter="family=debian-12 AND family!=debian-12-arm64" \
    --format="value(name)"),type=pd-ssd
Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gleb-test-short-001-415614/zones/us-central1-a/instances/omni01].
WARNING: Some requests generated warnings:
 - Disk size: '20 GB' is larger than image size: '10 GB'. You might need to resize the root repartition manually if the operating system does not support automatic resizing. See https://cloud.google.com/compute/docs/disks/add-persistent-disk#resize_pd for details.

NAME: omni01
ZONE: us-central1-a
MACHINE_TYPE: n2-highmem-2
PREEMPTIBLE: 
INTERNAL_IP: 10.128.0.3
EXTERNAL_IP: 35.232.157.123
STATUS: RUNNING
gleb@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-415614)$ 

AlloyDB Omni installieren

Stellen Sie eine Verbindung zur erstellten VM her:

gcloud compute ssh omni01 --zone $ZONE

Erwartete Console-Ausgabe:

gleb@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-415614)$ gcloud compute ssh omni01 --zone $ZONE
Warning: Permanently added 'compute.5615760774496706107' (ECDSA) to the list of known hosts.
Linux omni01.us-central1-a.c.gleb-test-short-003-421517.internal 6.1.0-20-cloud-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.1.85-1 (2024-04-11) x86_64

The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
the exact distribution terms for each program are described in the
individual files in /usr/share/doc/*/copyright.

Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
permitted by applicable law.
gleb@omni01:~$

Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem verbundenen Terminal aus.

Installieren Sie Docker auf der VM:

sudo apt update
sudo apt
-get -y install docker.io

Erwartete Console-Ausgabe(entfernt):

gleb@omni01:~$ sudo apt update
sudo apt-get -y install docker.io
Get:1 file:/etc/apt/mirrors/debian.list Mirrorlist [30 B]
Get:5 file:/etc/apt/mirrors/debian-security.list Mirrorlist [39 B]
Get:7 https://packages.cloud.google.com/apt google-compute-engine-bookworm-stable InRelease [5146 B]
Get:8 https://packages.cloud.google.com/apt cloud-sdk-bookworm InRelease [6406 B]        
Get:9 https://packages.cloud.google.com/apt google-compute-engine-bookworm-stable/main amd64 Packages [1916 B]
Get:2 https://deb.debian.org/debian bookworm InRelease [151 kB]
...
Setting up binutils (2.40-2) ...
Setting up needrestart (3.6-4+deb12u1) ...
Processing triggers for man-db (2.11.2-2) ...
Processing triggers for libc-bin (2.36-9+deb12u4) ...
gleb@omni01:~$

Legen Sie ein Passwort für den Postgres-Nutzer fest:

export PGPASSWORD=<your password>

Erstellen Sie ein Verzeichnis für AlloyDB Omni-Daten. Dieser Schritt ist optional, wird aber empfohlen. Standardmäßig werden die Daten mit der Docker-Ephemeriden-Dateisystemebene erstellt und alles wird gelöscht, wenn der Docker-Container gelöscht wird. Wenn Sie sie getrennt aufbewahren, können Sie Container unabhängig von Ihren Daten verwalten und sie optional in einem Speicher mit besseren I/O-Eigenschaften platzieren.

Mit dem folgenden Befehl wird ein Verzeichnis im Basisverzeichnis des Nutzers erstellt, in dem alle Daten abgelegt werden:

mkdir -p $HOME/alloydb-data

AlloyDB Omni-Container bereitstellen:

sudo docker run --name my-omni \
  -e POSTGRES_PASSWORD=$PGPASSWORD \
  -p 5432:5432 \
  -v $HOME/alloydb-data:/var/lib/postgresql/data \
  -v /dev/shm:/dev/shm \
  -d google/alloydbomni

Erwartete Console-Ausgabe(entfernt):

gleb@omni01:~$ export PGPASSWORD=StrongPassword
gleb@omni01:~$ sudo docker run --name my-omni \
  -e POSTGRES_PASSWORD=$PGPASSWORD \
  -p 5432:5432 \
  -v $HOME/alloydb-data:/var/lib/postgresql/data \
  -v /dev/shm:/dev/shm \
  -d google/alloydbomni
Unable to find image 'google/alloydbomni:latest' locally
latest: Pulling from google/alloydbomni
71215d55680c: Pull complete 
...
2e0ec3fe1804: Pull complete 
Digest: sha256:d6b155ea4c7363ef99bf45a9dc988ce5467df5ae8cd3c0f269ae9652dd1982a6
Status: Downloaded newer image for google/alloydbomni:latest
56de4ae0018314093c8b048f69a1e9efe67c6c8117f44c8e1dc829a2d4666cd2
gleb@omni01:~$ 

PostgreSQL-Clientsoftware auf der VM installieren (optional, sollte bereits installiert sein):

sudo apt install -y  postgresql-client

Erwartete Console-Ausgabe:

gleb@omni01:~$ sudo apt install -y  postgresql-client
Reading package lists... Done
Building dependency tree... Done
Reading state information... Done
postgresql-client is already the newest version (15+248).
0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 4 not upgraded.

So stellen Sie eine Verbindung zu AlloyDB Omni her:

psql -h localhost -U postgres

Erwartete Console-Ausgabe:

gleb@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres
psql (15.6 (Debian 15.6-0+deb12u1), server 15.5)
Type "help" for help.

postgres=# 

So trennst du die Verbindung zu AlloyDB Omni:

exit

Erwartete Console-Ausgabe:

postgres=# exit
gleb@omni01:~$ 

5. Testdatenbank vorbereiten

Um die Spalten-Engine zu testen, müssen wir eine Datenbank erstellen und mit Testdaten füllen.

Datenbank erstellen

Verbindung zur AlloyDB Omni-VM herstellen und Datenbank erstellen

Führen Sie in der Cloud Shell-Sitzung Folgendes aus:

gcloud config set project $(gcloud config get-value project)

Stellen Sie eine Verbindung zur AlloyDB Omni-VM her:

ZONE=us-central1-a
gcloud compute ssh omni01
--zone $ZONE

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-416213)$ gcloud config set project $(gcloud config get-value project)
Updated property [core/project].
student@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-416213)$ ZONE=us-central1-a
gcloud compute ssh omni01 --zone $ZONE
Linux omni01.us-central1-a.c.gleb-test-short-003-421517.internal 6.1.0-20-cloud-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.1.85-1 (2024-04-11) x86_64

The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
the exact distribution terms for each program are described in the
individual files in /usr/share/doc/*/copyright.

Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
permitted by applicable law.
Last login: Mon Mar  4 18:17:55 2024 from 35.237.87.44
student@omni01:~$

Führen Sie in der eingerichteten SSH-Sitzung Folgendes aus:

export PGPASSWORD=<your password>
psql -h localhost -U postgres -c "CREATE DATABASE quickstart_db"

Erwartete Console-Ausgabe:

student@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -c "CREATE DATABASE quickstart_db"
CREATE DATABASE
student@omni01:~$

Tabelle mit Beispieldaten erstellen

Für unsere Tests verwenden wir öffentliche Daten zu Versicherungsvermittlern mit Lizenz in Iowa. Sie finden diesen Datensatz auf der Website der Iowa State Government unter https://data.iowa.gov/Regulation/Insurance-Producers-Licensed-in-Iowa/n4cc-vqyk/about_data .

Zuerst müssen wir eine Tabelle erstellen.

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "DROP TABLE if exists insurance_producers_licensed_in_iowa;
CREATE TABLE insurance_producers_licensed_in_iowa (
        npn int8,
        last_name text,
        first_name text,
        address_line_1 text,
        address_line_2 text,
        address_line_3 text,
        city text,
        state text,
        zip int4,
        firstactivedate timestamp,
        expirydate timestamp,
        business_phone text,
        email text,
        physical_location text,
        iowaresident text,
        loa_has_crop text,
        loa_has_surety text,
        loa_has_ah text,
        loa_has_life text,
        loa_has_variable text,
        loa_has_personal_lines text,
        loa_has_credit text,
        loa_has_excess text,
        loa_has_property text,
        loa_has_casualty text,
        loa_has_reciprocal text
);"

Erwartete Console-Ausgabe:

otochkin@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "DROP TABLE if exists insurance_producers_licensed_in_iowa;
CREATE TABLE insurance_producers_licensed_in_iowa (
        npn int8,
        last_name text,
        first_name text,
        address_line_1 text,
        address_line_2 text,
        address_line_3 text,
        city text,
        state text,
        zip int4,
        firstactivedate timestamp,
        expirydate timestamp,
        business_phone text,
        email text,
        physical_location text,
        iowaresident text,
        loa_has_crop text,
        loa_has_surety text,
        loa_has_ah text,
        loa_has_life text,
        loa_has_variable text,
        loa_has_personal_lines text,
        loa_has_credit text,
        loa_has_excess text,
        loa_has_property text,
        loa_has_casualty text,
        loa_has_reciprocal text
);"
NOTICE:  table "insurance_producers_licensed_in_iowa" does not exist, skipping
DROP TABLE
CREATE TABLE
otochkin@omni01:~$

Laden Sie Daten in die Tabelle.

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

curl https://data.iowa.gov/api/views/n4cc-vqyk/rows.csv | psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "\copy insurance_producers_licensed_in_iowa from stdin csv header"

Erwartete Console-Ausgabe:

otochkin@omni01:~$ curl https://data.iowa.gov/api/views/n4cc-vqyk/rows.csv | psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "\copy insurance_producers_licensed_in_iowa from stdin csv header"
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 39.3M    0 39.3M    0     0  1004k      0 --:--:--  0:00:40 --:--:-- 1028k
COPY 210898
otochkin@omni01:~$

Wir haben 210.898 Einträge zu Versicherungsvermittlern in unsere Datenbank geladen und können einige Tests durchführen.

Testabfragen ausführen

Stellen Sie mit psql eine Verbindung zur Datenbank „quickstart_db“ her und aktivieren Sie die Zeitmessung, um die Ausführungszeit unserer Abfragen zu messen.

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db

Erwartete Console-Ausgabe:

student@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db
psql (13.14 (Debian 13.14-0+deb11u1), server 15.5
WARNING: psql major version 13, server major version 15.
         Some psql features might not work.
Type "help" for help.

quickstart_db=#

Führen Sie in der PSQL-Sitzung Folgendes aus:

\timing

Erwartete Console-Ausgabe:

quickstart_db=# \timing
Timing is on.
quickstart_db=# 

Suchen Sie die fünf größten Städte nach der Anzahl der Versicherungsvermittler, die Unfall- und Krankenversicherungen verkaufen und deren Lizenz mindestens für die nächsten sechs Monate gültig ist.

Führen Sie in der PSQL-Sitzung Folgendes aus:

SELECT city, count(*) 
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah
='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count
(*) desc limit 5;

Erwartete Console-Ausgabe:

quickstart_db=# SELECT city, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah ='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count(*) desc limit 5;
    city     | count
-------------+-------
 TAMPA       |  1885
 OMAHA       |  1656
 KANSAS CITY |  1279
 AUSTIN      |  1254
 MIAMI       |  1003
(5 rows)

Time: 94.965 ms

Führen Sie eine Testabfrage vorzugsweise mehrmals aus, um eine zuverlässige Ausführungszeit zu erhalten.Wie Sie sehen, beträgt die durchschnittliche Zeit für die Rückgabe des Ergebnisses etwa 94 ms. In den folgenden Schritten aktivieren wir die AlloyDB Columnar Engine und prüfen, ob sich dadurch die Leistung verbessern lässt.

Beenden Sie die psql-Sitzung:

exit

6. Spaltenbasierte Engine aktivieren

Jetzt müssen wir die spaltenbasierte Engine in AlloyDB Omni aktivieren.

AlloyDB Omni-Parameter aktualisieren

Wir müssen den Instanzparameter „google_columnar_engine.enabled“ für unsere AlloyDB Omni-Instanz auf „on“ setzen. Außerdem ist ein Neustart erforderlich.

Aktualisieren Sie die Datei „postgresql.conf“ im Verzeichnis „/var/alloydb/config“ und starten Sie die Instanz neu.

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

sudo docker exec my-omni /bin/bash -c "echo google_columnar_engine.enabled=true >>/var/lib/postgresql/data/postgresql.conf"
sudo docker exec my-omni /bin/bash -c "echo shared_preload_libraries=\'google_columnar_engine,google_job_scheduler,google_db_advisor,google_storage\' >>/var/lib/postgresql/data/postgresql.conf"
sudo docker stop my-omni
sudo docker start my-omni

Erwartete Console-Ausgabe:

student@omni01:~$ sudo docker exec my-omni /bin/bash -c "echo google_columnar_engine.enabled=true >>/var/lib/postgresql/data/postgresql.conf"
sudo docker exec my-omni /bin/bash -c "echo shared_preload_libraries=\'google_columnar_engine,google_job_scheduler,google_db_advisor,google_storage\' >>/var/lib/postgresql/data/postgresql.conf"
sudo docker stop my-omni
sudo docker start my-omni
my-omni
my-omni
student@omni01:~$

Spaltenbasierte Engine prüfen

Stellen Sie über psql eine Verbindung zur Datenbank her und prüfen Sie die spaltenorientierte Engine.

Verbindung zur AlloyDB Omni-Datenbank herstellen

Stellen Sie in der SSH-Sitzung der VM eine Verbindung zur Datenbank her:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "show google_columnar_engine.enabled"

Der Befehl sollte die aktivierte spaltenorientierte Engine anzeigen.

Erwartete Console-Ausgabe:

student@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "show google_columnar_engine.enabled"
 google_columnar_engine.enabled 
--------------------------------
 on
(1 row)

7. Leistungsvergleich

Wir können jetzt den spaltenbasierten Engine-Speicher füllen und die Leistung prüfen.

Automatische Befüllung von spaltenorientierten Datenspeichern

Standardmäßig wird der Job, mit dem der Store gefüllt wird, stündlich ausgeführt. Wir verkürzen diese Zeit auf 10 Minuten, damit Sie nicht warten müssen.

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

sudo docker exec my-omni /bin/bash -c "echo google_columnar_engine.auto_columnarization_schedule=\'EVERY 10 MINUTES\' >>/var/lib/postgresql/data/postgresql.conf"
sudo docker stop my-omni
sudo docker start my-omni

Und hier ist die erwartete Ausgabe:

student@omni01:~$ sudo docker exec my-omni /bin/bash -c "echo google_columnar_engine.auto_columnarization_schedule=\'EVERY 5 MINUTES\' >>/var/lib/postgresql/data/postgresql.conf"
sudo docker stop my-omni
sudo docker start my-omni
my-omni
my-omni
student@omni01:~$

Einstellungen überprüfen

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "show google_columnar_engine.auto_columnarization_schedule;"

Erwartete Ausgabe:

student@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "show google_columnar_engine.auto_columnarization_schedule;"
 google_columnar_engine.auto_columnarization_schedule 
------------------------------------------------------
 EVERY 10 MINUTES
(1 row)

student@omni01:~$ 

Prüfen Sie die Objekte im spaltenorientierten Speicher. Er sollte leer sein.

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name FROM g_columnar_recommended_columns;"

Erwartete Ausgabe:

student@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name FROM g_columnar_recommended_columns;"
 database_name | schema_name | relation_name | column_name 
---------------+-------------+---------------+-------------
(0 rows)

student@omni01:~$

Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her und führen Sie dieselbe Abfrage aus, die wir zuvor mehrmals ausgeführt haben.

Führen Sie auf der GCE-VM Folgendes aus:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db 

In der PSQL-Sitzung.

Timing aktivieren

\timing

Führen Sie die Abfrage mehrmals aus:

SELECT city, count(*) 
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah
='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count
(*) desc limit 5;

Erwartete Ausgabe:

quickstart_db=# SELECT city, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah ='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count(*) desc limit 5;
    city     | count
-------------+-------
 TAMPA       |  1885
 OMAHA       |  1656
 KANSAS CITY |  1279
 AUSTIN      |  1254
 MIAMI       |  1003
(5 rows)

Time: 94.289 ms
quickstart_db=# SELECT city, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah ='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count(*) desc limit 5;
    city     | count
-------------+-------
 TAMPA       |  1885
 OMAHA       |  1656
 KANSAS CITY |  1279
 AUSTIN      |  1254
 MIAMI       |  1003
(5 rows)

Time: 94.608 ms
quickstart_db=#

Warten Sie 10 Minuten und prüfen Sie, ob die Spalten der Tabelle „insurance_producers_licensed_in_iowa“ in den spaltenbasierten Speicher kopiert wurden.

SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name FROM g_columnar_recommended_columns;

Erwartete Ausgabe:

quickstart_db=# SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name FROM g_columnar_recommended_columns;
 database_name | schema_name |            relation_name             | column_name
---------------+-------------+--------------------------------------+-------------
 quickstart_db | public      | insurance_producers_licensed_in_iowa | city
 quickstart_db | public      | insurance_producers_licensed_in_iowa | expirydate
 quickstart_db | public      | insurance_producers_licensed_in_iowa | loa_has_ah
(3 rows)

Time: 0.643 ms

Jetzt können wir die Abfrage für die Tabelle „insurance_producers_licensed_in_iowa“ noch einmal ausführen und prüfen, ob sich die Leistung verbessert hat.

SELECT city, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah
='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count
(*) desc limit 5;

Erwartete Ausgabe:

quickstart_db=# SELECT city, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah ='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count(*) desc limit 5;
    city     | count
-------------+-------
 TAMPA       |  1885
 OMAHA       |  1656
 KANSAS CITY |  1279
 AUSTIN      |  1254
 MIAMI       |  1003
(5 rows)

Time: 14.380 ms
quickstart_db=# SELECT city, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah ='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count(*) desc limit 5;
    city     | count
-------------+-------
 TAMPA       |  1885
 OMAHA       |  1656
 KANSAS CITY |  1279
 AUSTIN      |  1254
 MIAMI       |  1003
(5 rows)

Time: 13.279 ms

Die Ausführungszeit ist von 94 ms auf 14 ms gesunken. Wenn Sie keine Verbesserungen feststellen, können Sie in der Ansicht „g_columnar_columns“ prüfen, ob die Spalten erfolgreich in den spaltenorientierten Speicher aufgenommen wurden.

SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns;

Erwartete Ausgabe:

quickstart_db=# select relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns;
            relation_name             | column_name | column_type | status | size_in_bytes
--------------------------------------+-------------+-------------+--------+---------------
 insurance_producers_licensed_in_iowa | city        | text        | Usable |        664231
 insurance_producers_licensed_in_iowa | expirydate  | timestamp   | Usable |        212434
 insurance_producers_licensed_in_iowa | loa_has_ah  | text        | Usable |        211734
(3 rows)

Jetzt können wir prüfen, ob der Abfrageausführungsplan die spaltenorientierte Engine verwendet.

Führen Sie in der PSQL-Sitzung Folgendes aus:

EXPLAIN (ANALYZE,SETTINGS,BUFFERS)
SELECT city
, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah
='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count
(*) desc limit 5;

Erwartete Ausgabe:

quickstart_db=# EXPLAIN (ANALYZE,SETTINGS,BUFFERS)
SELECT city, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah ='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count(*) desc limit 5;
                                                                                      QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=2279.72..2279.73 rows=5 width=17) (actual time=12.248..12.252 rows=5 loops=1)
   ->  Sort  (cost=2279.72..2292.91 rows=5277 width=17) (actual time=12.246..12.248 rows=5 loops=1)
         Sort Key: (count(*)) DESC
         Sort Method: top-N heapsort  Memory: 25kB
         ->  HashAggregate  (cost=2139.30..2192.07 rows=5277 width=17) (actual time=10.235..11.250 rows=7555 loops=1)
               Group Key: city
               Batches: 1  Memory Usage: 1169kB
               ->  Append  (cost=20.00..1669.24 rows=94012 width=9) (actual time=10.231..10.233 rows=94286 loops=1)
                     ->  Custom Scan (columnar scan) on insurance_producers_licensed_in_iowa  (cost=20.00..1665.22 rows=94011 width=9) (actual time=10.229..10.231 rows=94286 loops=1)
                           Filter: ((loa_has_ah = 'Yes'::text) AND (expirydate > (now() + '6 mons'::interval)))
                           Rows Removed by Columnar Filter: 116612
                           Rows Aggregated by Columnar Scan: 94286
                           Columnar cache search mode: native
                     ->  Seq Scan on insurance_producers_licensed_in_iowa  (cost=0.00..4.02 rows=1 width=9) (never executed)
                           Filter: ((loa_has_ah = 'Yes'::text) AND (expirydate > (now() + '6 mons'::interval)))
 Planning Time: 0.216 ms
 Execution Time: 12.353 ms

Außerdem sehen wir, dass der Vorgang „Seq Scan“ für das Tabellensegment „business_licenses“ nie ausgeführt wurde und stattdessen „Benutzerdefinierter Scan (spaltener Scan)“ verwendet wurde. So konnten wir die Antwortzeit von 94 auf 12 ms verbessern.

Wenn wir die automatisch ausgefüllten Inhalte aus der spaltenorientierten Engine löschen möchten, können wir die SQL-Funktion google_columnar_engine_reset_recommendation verwenden.

Führen Sie in der PSQL-Sitzung Folgendes aus:

SELECT google_columnar_engine_reset_recommendation(drop_columns => true);

Die ausgefüllten Spalten werden gelöscht. Sie können dies in den Ansichten „g_columnar_columns“ und „g_columnar_recommended_columns“ prüfen, wie oben gezeigt.

SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name FROM g_columnar_recommended_columns;
SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns;

Erwartete Ausgabe:

quickstart_db=# SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name FROM g_columnar_recommended_columns;
 database_name | schema_name | relation_name | column_name
---------------+-------------+---------------+-------------
(0 rows)

Time: 0.447 ms
quickstart_db=# select relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns;
 relation_name | column_name | column_type | status | size_in_bytes
---------------+-------------+-------------+--------+---------------
(0 rows)

Time: 0.556 ms
quickstart_db=#

Manuelle Population von Tabellengeschäften

Wir können dem Columnar Engine Store manuell mithilfe von SQL-Funktionen Spalten hinzufügen oder die erforderlichen Entitäten in den Instanzflags angeben, damit sie beim Starten der Instanz automatisch geladen werden.

Fügen wir dieselben Spalten wie zuvor mit der SQL-Funktion google_columnar_engine_add hinzu.

Führen Sie in der PSQL-Sitzung Folgendes aus:

SELECT google_columnar_engine_add(relation => 'insurance_producers_licensed_in_iowa', columns => 'city,expirydate,loa_has_ah');

Wir können das Ergebnis mit derselben Ansicht g_columnar_columns überprüfen:

SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns;

Erwartete Ausgabe:

quickstart_db=# SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns;
            relation_name             | column_name | column_type | status | size_in_bytes
--------------------------------------+-------------+-------------+--------+---------------
 insurance_producers_licensed_in_iowa | city        | text        | Usable |        664231
 insurance_producers_licensed_in_iowa | expirydate  | timestamp   | Usable |        212434
 insurance_producers_licensed_in_iowa | loa_has_ah  | text        | Usable |        211734
(3 rows)

Time: 0.692 ms
quickstart_db=#

Sie können prüfen, ob der spaltenorientierte Speicher verwendet wird, indem Sie dieselbe Abfrage wie zuvor ausführen und den Ausführungsplan prüfen:

EXPLAIN (ANALYZE,SETTINGS,BUFFERS)
SELECT city
, count(*)
FROM insurance_producers_licensed_in_iowa
WHERE loa_has_ah
='Yes' and expirydate > now() + interval '6 MONTH'
GROUP BY city ORDER BY count
(*) desc limit 5;

Beenden Sie die psql-Sitzung:

exit

Wenn wir den AlloyDB Omni-Container neu starten, sehen wir, dass alle spaltenbezogenen Informationen verloren gegangen sind.

Führen Sie in der Shell-Sitzung Folgendes aus:

sudo docker stop my-omni
sudo docker start
my-omni

Warten Sie 5 bis 10 Sekunden und führen Sie Folgendes aus:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns"

Erwartete Ausgabe:

student@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns"
 relation_name | column_name | column_type | status | size_in_bytes
---------------+-------------+-------------+--------+---------------
(0 rows)

Um die Spalten beim Neustart automatisch neu zu befüllen, können wir sie unseren AlloyDB Omni-Parametern als Datenbank-Flags hinzufügen. Wir fügen das Flag google_columnar_engine.relations=‘quickstart_db.public.insurance_producers_licensed_in_iowa(city,expirydate,loa_has_ah)' hinzu und starten den Container neu.

Führen Sie in der Shell-Sitzung Folgendes aus:

sudo docker exec my-omni /bin/bash -c "echo google_columnar_engine.relations=\'quickstart_db.public.insurance_producers_licensed_in_iowa\(city,expirydate,loa_has_ah\)\' >>/var/lib/postgresql/data/postgresql.conf"
sudo docker stop my-omni
sudo docker start my-omni

Danach sehen wir, dass die Spalten dem Spaltenspeicher nach dem Start automatisch hinzugefügt wurden.

Warten Sie 5 bis 10 Sekunden und führen Sie Folgendes aus:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns"

Erwartete Ausgabe:

student@omni01:~$ psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db -c "SELECT relation_name,column_name,column_type,status,size_in_bytes from g_columnar_columns"
            relation_name             | column_name | column_type | status | size_in_bytes
--------------------------------------+-------------+-------------+--------+---------------
 insurance_producers_licensed_in_iowa | city        | text        | Usable |        664231
 insurance_producers_licensed_in_iowa | expirydate  | timestamp   | Usable |        212434
 insurance_producers_licensed_in_iowa | loa_has_ah  | text        | Usable |        211734
(3 rows)

8. Umgebung bereinigen

Jetzt können wir unsere AlloyDB Omni-VM löschen.

GCE-VM löschen

Führen Sie in Cloud Shell Folgendes aus:

export GCEVM=omni01
export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances delete $GCEVM \
    --zone=$ZONE \
    --quiet

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ export GCEVM=omni01
export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances delete $GCEVM \
    --zone=$ZONE \
    --quiet
Deleted 

9. Glückwunsch

Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Codelabs.

Behandelte Themen

  • AlloyDB Omni auf einer GCE-VM in Google Cloud bereitstellen
  • So stellen Sie eine Verbindung zu AlloyDB Omni her
  • Daten in AlloyDB Omni laden
  • Spaltenbasierte Engine aktivieren
  • Spaltenbasierte Engine im automatischen Modus prüfen
  • Spaltenspeicher manuell füllen

Weitere Informationen zur Arbeit mit der Spalten-Engine finden Sie in der Dokumentation.

10. Umfrage

Ausgabe:

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