PostgreSQL在2016年9月发布了9.6版本，在该版本中新增了并行计算功能，目前PG支持的并行查询主要是顺序扫描（Sequencial Scans），并且支持部分链接查询（join）和聚合（aggregation）。
并行查询涉及的参数
max_worker_processes：决定了整个数据库集群允许启动多少个">work process（注意如果有standby，">standby的参数必须大于等于主库的参数值）。设置为0，表示不允许并行。
max_parallel_workers_per_gather: 最多会有多少个后台进程来一起完成当前查询，推荐值为">1-4。这些workers主要来自max_worker_processes（进程池的大小）。在">OLTP业务中，因为每个worker都会消耗同等的">work_mem等资源，可能会产生比较严重的争抢。
min_parallel_relation_size: 启用并行查询的最小数据表的大小，作为是否启用并行计算的条件之一，如果小于它，不启用并行计算。并不是所有小于它的表一定不会启用并行。">
parallel_setup_cost：表示启动woker process的启动成本，因为启动worker进程需要建立共享内存等操作，属于附带的额外成本。其值越小，数据库越有可能使用并行查询。">
parallel_tuple_cost：woker进程处理完后的tuple要传输给上层node，即进程间查询结果的交换成本，即后台进程间传输一个元组的代价。其值越小，数据库越有可能使用并行。">
force_parallel_mode: 主要用于测试，on/true表示强制使用并行查询。">
parallel_workers：设置表级并行度，可在建表时设置，也可后期设置
PostgreSQL优化器计算并行度及如何决定使用并行
1、确定整个系统能开多少worker进程（max_worker_processes）
2、计算并行计算的成本，优化器根据CBO原则选择是否开启并行（parallel_setup_cost、parallel_tuple_cost）。
3、强制开启并行（force_parallel_mode）。
4、根据表级parallel_workers参数决定每个查询的并行度取最小值(parallel_workers,
max_parallel_workers_per_gather)
5、当表没有设置parallel_workers参数，并且表的大小大于min_parallel_relation_size时，由算法决定每个查询的并行度。
并行顺序扫描测试
什么是顺序操作">
顺序操作（同oracle中的全表扫描），意味着数据库会按顺序读取整张表，逐行确认是否符合查询条件。一般来说，当你关注给定查询语句的执行时间时，需要关注顺序操作。由以上可知，对于一个单表查询来说，顺序操作的时间复杂度为O(n)。对于时间敏感的查询，走索引是更好的选择，索引(默认的二叉树索引)有更好的时间复杂度O(log(n))。但使用索引是有代价的：在进行插入和更新操作时，需要花费额外的时间更新索引，并占用额外的内存和磁盘空间。因此，在一些情况下不使用索引，走顺序操作可能是更好的选择。以上这些需要根据实际情况取舍。
首先创建一个people表，只有id(主键)和age列:
postgres=# CREATETABLE people (id int PRIMARY KEY NOT NULL,
age int NOT NULL);
CREATE TABLE
postgres=# \d people
Table "public.people"
Column |Type | Modifiers
-------+---------+-----------
id |
integer | not null
age | integer | not null
Indexes:
"people_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
插入一些数据。一千万行应该足以看到并行计算的用处。表中每个人的年龄取0~100的随机数。
postgres=# INSERTINTO people SELECT id, (random()*100)::integer AS
age FROM generate_series(1,10000000) AS id;
INSERT 0 10000000
现在尝试获取所有年龄为6岁的人，预计获取约百分之一的行。
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT * FROM people WHERE age =6;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on people (cost=0.00..169247.71 rows=104000 width=8) (actual
time=0.052..1572.701 rows=100310 loops=1)
Filter: (age = 6)
Rows Removed by Filter: 9899690
Planning time: 0.061 ms
Execution time: 1579.476 ms
(5 rows)
上面查询花了1579.476 ms。并行查询默认是禁用的。现在启用并行查询，允许PostgreSQL最多使用两个并行，然后再次运行该查询。
postgres=# SET
max_parallel_workers_per_gather = 2;
SET
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT * FROM people WHERE age =6;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Gather(cost=1000.00..107731.21 rows=104000 width=8) (actual
time=0.431..892.823 rows=100310 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
->Parallel Seq Scan on people(cost=0.00..96331.21 rows=43333 width=8) (actual
time=0.109..862.562 rows=33437 loops=3)
Filter: (age = 6)
Rows Removed by Filter: 3299897
Planning time: 0.133 ms
Execution time: 906.548 ms
(8 rows)
使用并行查询后，同样语句查询事件缩减到906.548 ms，还不到原来时间的一半。启用并行查询收集数据并将“收集”的数据进行聚合会带来额外的开销。每增加一个并行，开销也随之增大。有时更多的并行并不能改善查询性能。但为了验证并行的性能，你需要在数据库服务器上进行试验，因为服务器拥有更多的CPU核心。
不是所有的查询都会使用并行。例如尝试获取年龄低于50的数据（这将返回一半数据）
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT * FROM people WHERE age <50;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on people (cost=0.00..169247.71 rows=4955739 width=8) (actual time=0.079..1957.076 rows=4949330 loops=1)
Filter: (age < 50)
Rows Removed by Filter: 5050670
Planning time: 0.097 ms
Execution time: 2233.848 ms
(5 rows)
上面的查询返回表中的绝大多数数据，没有使用并行，为什么会这样呢? 当查询只返回表的一小部分时，并行计算进程启动、运行（匹配查询条件）及合并结果集的开销小于串行计算的开销。当返回表中大部分数据时，并行计算的开销可能会高于其所带来的好处。
如果要强制使用并行，可以强制设置并行计算的开销为0，如下所示：
postgres=# SET
parallel_tuple_cost TO 0;
SET
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT * FROM people WHERE age <50;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Gather(cost=1000.00..97331.21 rows=4955739 width=8) (actual time=0.424..3147.678 rows=4949330 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
->Parallel Seq Scan on people(cost=0.00..96331.21 rows=2064891 width=8) (actual time=0.082..1325.310 rows=1649777 loops=3)
Filter: (age < 50)
Rows Removed by Filter: 1683557
Planning time: 0.104 ms
Execution time: .690 ms
(8 rows)
从上面结果中可以看到，强制并行后，查询语句执行时间由2233.848 ms增加到3454.690 ms，说明并行计算的开销是真实存在的。
聚合函数的并行计算测试
测试之前，现重置一下现有环境
postgres=# SET
parallel_tuple_cost TO DEFAULT;
SET
postgres=# SET
max_parallel_workers_per_gather TO 0;
SET
下面语句在未开启并行时，计算所有人的平均年龄
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT avg(age) FROM people;
QUERY
PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=169247.72..169247.73 rows=1 width=32) (actual
time=2751.862..2751.862 rows=1 loops=1)
->Seq Scan on people (cost=0.00..144247.77 rows=9999977 width=4) (actual time=0.054..1250.670 rows=10000000 loops=1)
Planning time: 0.054 ms
Execution time: .905 ms
(4 rows)
开启并行后，再次计算平均年龄
postgres=# SET
max_parallel_workers_per_gather TO 2;
SET
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT avg(age) FROM people;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate (cost=97331.43..97331.44 rows=1 width=32) (actual
time=1616.346..1616.346 rows=1 loops=1)
->Gather (cost=97331.21..97331.42 rows=2 width=32) (actual
time=1616.143..1616.316 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=96331.21..96331.22 rows=1 width=32) (actual
time=1610.785..1610.785 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on people (cost=0.00..85914.57 rows=4166657 width=4) (actual time=0.067..957.355 rows=3333333 loops=3)
Planning time: 0.248 ms
Execution time: .181 ms
(8 rows)
从上面两次查询中可以看到，并行计算将查询时间由2751.905 ms降低到了1619.181ms。
join并行测试
创建测试环境。创建一个1000万行的pets表。
postgres=# CREATETABLE pets (owner_id int NOT NULL, species character(3) NOTNULL);
postgres=# CREATEINDEX pets_owner_id ON pets (owner_id);
postgres=# INSERTINTO pets SELECT (random()*10000000)::integer AS owner_id, ('{cat,dog}'::text[])[ceil(random()*2)] as
species FROM generate_series(1,10000000);
不启用并行计算，执行join语句
postgres=# SET
max_parallel_workers_per_gather TO 0;
SET
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT * FROM pets JOIN people ON
pets.owner_id = people.id WHERE pets.species = 'cat' AND
people.age = 18;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=171025.88..310311.99 rows=407 width=28) (actual
time=1627.973..5963.378 rows=49943 loops=1)
Hash Cond: (pets.owner_id =
people.id)
->Seq Scan on pets (cost=0.00..138275.00 rows=37611 width=20) (actual
time=0.050..2784.238 rows=4997112 loops=1)
Filter: (species = 'cat'::bpchar)
Rows Removed by Filter: 5002888
->Hash (cost=169247.71..169247.71 rows=108333 width=8) (actual
time=1626.987..1626.987 rows=100094 loops=1)
Buckets: 131072 Batches: 2 Memory Usage: 2974kB
-> Seq Scan on people (cost=0.00..169247.71 rows=108333 width=8) (actual
time=0.045..1596.765 rows=100094 loops=1)
Filter: (age = 18)
Rows Removed by
Filter: 9899906
Planning time: 0.466 ms
Execution time: .223 ms
(12 rows)
以上查询花费这几乎是5967.223 ms，下面启用并行计算
postgres=# SET
max_parallel_workers_per_gather TO 2;
SET
postgres=# EXPLAINANALYZE SELECT * FROM pets JOIN people ON
pets.owner_id = people.id WHERE pets.species = 'cat' AND
people.age = 18;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Gather(cost=1000.43..244061.39 rows=53871 width=16) (actual
time=0.304..1295.285 rows=49943 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
->Nested Loop (cost=0.43..237674.29 rows=22446 width=16) (actual
time=0.347..1274.578 rows=16648 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on people (cost=0.00..96331.21 rows=45139 width=8) (actual
time=0.147..882.415 rows=33365 loops=3)
Filter: (age = 18)
Rows Removed by
Filter: 3299969
-> Index Scan using pets_owner_id on
pets (cost=0.43..3.12 rows=1 width=8) (actual
time=0.010..0.011 rows=0 loops=100094)
Index Cond: (owner_id =
people.id)
Filter: (species = 'cat'::bpchar)
Rows Removed by
Filter: 1
Planning time: 0.274 ms
Execution time: 1306.590 ms
(13 rows)
由以上可知，查询语句的执行时间从5967.223 ms降低到1306.590 ms。