postgresql/src/test/regress/expected/select_parallel.out

1297 lines
60 KiB
Plaintext

--
-- PARALLEL
--
create function sp_parallel_restricted(int) returns int as
$$begin return $1; end$$ language plpgsql parallel restricted;
begin;
-- encourage use of parallel plans
set parallel_setup_cost=0;
set parallel_tuple_cost=0;
set min_parallel_table_scan_size=0;
set max_parallel_workers_per_gather=4;
-- Parallel Append with partial-subplans
explain (costs off)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 3
-> Partial Aggregate
-> Parallel Append
-> Parallel Seq Scan on d_star a_star_4
-> Parallel Seq Scan on f_star a_star_6
-> Parallel Seq Scan on e_star a_star_5
-> Parallel Seq Scan on b_star a_star_2
-> Parallel Seq Scan on c_star a_star_3
-> Parallel Seq Scan on a_star a_star_1
(11 rows)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star a1;
round | sum
-------+-----
14 | 355
(1 row)
-- Parallel Append with both partial and non-partial subplans
alter table c_star set (parallel_workers = 0);
alter table d_star set (parallel_workers = 0);
explain (costs off)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 3
-> Partial Aggregate
-> Parallel Append
-> Seq Scan on d_star a_star_4
-> Seq Scan on c_star a_star_3
-> Parallel Seq Scan on f_star a_star_6
-> Parallel Seq Scan on e_star a_star_5
-> Parallel Seq Scan on b_star a_star_2
-> Parallel Seq Scan on a_star a_star_1
(11 rows)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star a2;
round | sum
-------+-----
14 | 355
(1 row)
-- Parallel Append with only non-partial subplans
alter table a_star set (parallel_workers = 0);
alter table b_star set (parallel_workers = 0);
alter table e_star set (parallel_workers = 0);
alter table f_star set (parallel_workers = 0);
explain (costs off)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 3
-> Partial Aggregate
-> Parallel Append
-> Seq Scan on d_star a_star_4
-> Seq Scan on f_star a_star_6
-> Seq Scan on e_star a_star_5
-> Seq Scan on b_star a_star_2
-> Seq Scan on c_star a_star_3
-> Seq Scan on a_star a_star_1
(11 rows)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star a3;
round | sum
-------+-----
14 | 355
(1 row)
-- Disable Parallel Append
alter table a_star reset (parallel_workers);
alter table b_star reset (parallel_workers);
alter table c_star reset (parallel_workers);
alter table d_star reset (parallel_workers);
alter table e_star reset (parallel_workers);
alter table f_star reset (parallel_workers);
set enable_parallel_append to off;
explain (costs off)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 1
-> Partial Aggregate
-> Append
-> Parallel Seq Scan on a_star a_star_1
-> Parallel Seq Scan on b_star a_star_2
-> Parallel Seq Scan on c_star a_star_3
-> Parallel Seq Scan on d_star a_star_4
-> Parallel Seq Scan on e_star a_star_5
-> Parallel Seq Scan on f_star a_star_6
(11 rows)
select round(avg(aa)), sum(aa) from a_star a4;
round | sum
-------+-----
14 | 355
(1 row)
reset enable_parallel_append;
-- Parallel Append that runs serially
create function sp_test_func() returns setof text as
$$ select 'foo'::varchar union all select 'bar'::varchar $$
language sql stable;
select sp_test_func() order by 1;
sp_test_func
--------------
bar
foo
(2 rows)
-- Parallel Append is not to be used when the subpath depends on the outer param
create table part_pa_test(a int, b int) partition by range(a);
create table part_pa_test_p1 partition of part_pa_test for values from (minvalue) to (0);
create table part_pa_test_p2 partition of part_pa_test for values from (0) to (maxvalue);
explain (costs off)
select (select max((select pa1.b from part_pa_test pa1 where pa1.a = pa2.a)))
from part_pa_test pa2;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------
Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 3
-> Parallel Append
-> Parallel Seq Scan on part_pa_test_p1 pa2_1
-> Parallel Seq Scan on part_pa_test_p2 pa2_2
SubPlan 2
-> Result
SubPlan 1
-> Append
-> Seq Scan on part_pa_test_p1 pa1_1
Filter: (a = pa2.a)
-> Seq Scan on part_pa_test_p2 pa1_2
Filter: (a = pa2.a)
(14 rows)
drop table part_pa_test;
-- test with leader participation disabled
set parallel_leader_participation = off;
explain (costs off)
select count(*) from tenk1 where stringu1 = 'GRAAAA';
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (stringu1 = 'GRAAAA'::name)
(6 rows)
select count(*) from tenk1 where stringu1 = 'GRAAAA';
count
-------
15
(1 row)
-- test with leader participation disabled, but no workers available (so
-- the leader will have to run the plan despite the setting)
set max_parallel_workers = 0;
explain (costs off)
select count(*) from tenk1 where stringu1 = 'GRAAAA';
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (stringu1 = 'GRAAAA'::name)
(6 rows)
select count(*) from tenk1 where stringu1 = 'GRAAAA';
count
-------
15
(1 row)
reset max_parallel_workers;
reset parallel_leader_participation;
-- test that parallel_restricted function doesn't run in worker
alter table tenk1 set (parallel_workers = 4);
explain (verbose, costs off)
select sp_parallel_restricted(unique1) from tenk1
where stringu1 = 'GRAAAA' order by 1;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------
Sort
Output: (sp_parallel_restricted(unique1))
Sort Key: (sp_parallel_restricted(tenk1.unique1))
-> Gather
Output: sp_parallel_restricted(unique1)
Workers Planned: 4
-> Parallel Seq Scan on public.tenk1
Output: unique1
Filter: (tenk1.stringu1 = 'GRAAAA'::name)
(9 rows)
-- test parallel plan when group by expression is in target list.
explain (costs off)
select length(stringu1) from tenk1 group by length(stringu1);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------
Finalize HashAggregate
Group Key: (length((stringu1)::text))
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial HashAggregate
Group Key: length((stringu1)::text)
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(7 rows)
select length(stringu1) from tenk1 group by length(stringu1);
length
--------
6
(1 row)
explain (costs off)
select stringu1, count(*) from tenk1 group by stringu1 order by stringu1;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Sort
Sort Key: stringu1
-> Finalize HashAggregate
Group Key: stringu1
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial HashAggregate
Group Key: stringu1
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(9 rows)
-- test that parallel plan for aggregates is not selected when
-- target list contains parallel restricted clause.
explain (costs off)
select sum(sp_parallel_restricted(unique1)) from tenk1
group by(sp_parallel_restricted(unique1));
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------
HashAggregate
Group Key: sp_parallel_restricted(unique1)
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_unique1 on tenk1
(5 rows)
-- test prepared statement
prepare tenk1_count(integer) As select count((unique1)) from tenk1 where hundred > $1;
explain (costs off) execute tenk1_count(1);
QUERY PLAN
----------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (hundred > 1)
(6 rows)
execute tenk1_count(1);
count
-------
9800
(1 row)
deallocate tenk1_count;
-- test parallel plans for queries containing un-correlated subplans.
alter table tenk2 set (parallel_workers = 0);
explain (costs off)
select count(*) from tenk1 where (two, four) not in
(select hundred, thousand from tenk2 where thousand > 100);
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (NOT (ANY ((two = (hashed SubPlan 1).col1) AND (four = (hashed SubPlan 1).col2))))
SubPlan 1
-> Seq Scan on tenk2
Filter: (thousand > 100)
(9 rows)
select count(*) from tenk1 where (two, four) not in
(select hundred, thousand from tenk2 where thousand > 100);
count
-------
10000
(1 row)
-- this is not parallel-safe due to use of random() within SubLink's testexpr:
explain (costs off)
select * from tenk1 where (unique1 + random())::integer not in
(select ten from tenk2);
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on tenk1
Filter: (NOT (ANY ((((unique1)::double precision + random()))::integer = (hashed SubPlan 1).col1)))
SubPlan 1
-> Seq Scan on tenk2
(4 rows)
alter table tenk2 reset (parallel_workers);
-- test parallel plan for a query containing initplan.
set enable_indexscan = off;
set enable_indexonlyscan = off;
set enable_bitmapscan = off;
alter table tenk2 set (parallel_workers = 2);
explain (costs off)
select count(*) from tenk1
where tenk1.unique1 = (Select max(tenk2.unique1) from tenk2);
QUERY PLAN
------------------------------------------------------
Aggregate
InitPlan 1
-> Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 2
-> Partial Aggregate
-> Parallel Seq Scan on tenk2
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (unique1 = (InitPlan 1).col1)
(11 rows)
select count(*) from tenk1
where tenk1.unique1 = (Select max(tenk2.unique1) from tenk2);
count
-------
1
(1 row)
reset enable_indexscan;
reset enable_indexonlyscan;
reset enable_bitmapscan;
alter table tenk2 reset (parallel_workers);
-- test parallel index scans.
set enable_seqscan to off;
set enable_bitmapscan to off;
set random_page_cost = 2;
explain (costs off)
select count((unique1)) from tenk1 where hundred > 1;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Index Scan using tenk1_hundred on tenk1
Index Cond: (hundred > 1)
(6 rows)
select count((unique1)) from tenk1 where hundred > 1;
count
-------
9800
(1 row)
-- Parallel ScalarArrayOp index scan
explain (costs off)
select count((unique1)) from tenk1
where hundred = any ((select array_agg(i) from generate_series(1, 100, 15) i)::int[]);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
InitPlan 1
-> Aggregate
-> Function Scan on generate_series i
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Index Scan using tenk1_hundred on tenk1
Index Cond: (hundred = ANY ((InitPlan 1).col1))
(9 rows)
select count((unique1)) from tenk1
where hundred = any ((select array_agg(i) from generate_series(1, 100, 15) i)::int[]);
count
-------
700
(1 row)
-- test parallel index-only scans.
explain (costs off)
select count(*) from tenk1 where thousand > 95;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_thous_tenthous on tenk1
Index Cond: (thousand > 95)
(6 rows)
select count(*) from tenk1 where thousand > 95;
count
-------
9040
(1 row)
-- test rescan cases too
set enable_material = false;
explain (costs off)
select * from
(select count(unique1) from tenk1 where hundred > 10) ss
right join (values (1),(2),(3)) v(x) on true;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------
Nested Loop Left Join
-> Values Scan on "*VALUES*"
-> Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Index Scan using tenk1_hundred on tenk1
Index Cond: (hundred > 10)
(8 rows)
select * from
(select count(unique1) from tenk1 where hundred > 10) ss
right join (values (1),(2),(3)) v(x) on true;
count | x
-------+---
8900 | 1
8900 | 2
8900 | 3
(3 rows)
explain (costs off)
select * from
(select count(*) from tenk1 where thousand > 99) ss
right join (values (1),(2),(3)) v(x) on true;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop Left Join
-> Values Scan on "*VALUES*"
-> Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_thous_tenthous on tenk1
Index Cond: (thousand > 99)
(8 rows)
select * from
(select count(*) from tenk1 where thousand > 99) ss
right join (values (1),(2),(3)) v(x) on true;
count | x
-------+---
9000 | 1
9000 | 2
9000 | 3
(3 rows)
-- test rescans for a Limit node with a parallel node beneath it.
reset enable_seqscan;
set enable_indexonlyscan to off;
set enable_indexscan to off;
alter table tenk1 set (parallel_workers = 0);
alter table tenk2 set (parallel_workers = 1);
explain (costs off)
select count(*) from tenk1
left join (select tenk2.unique1 from tenk2 order by 1 limit 1000) ss
on tenk1.unique1 < ss.unique1 + 1
where tenk1.unique1 < 2;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------
Aggregate
-> Nested Loop Left Join
Join Filter: (tenk1.unique1 < (tenk2.unique1 + 1))
-> Seq Scan on tenk1
Filter: (unique1 < 2)
-> Limit
-> Gather Merge
Workers Planned: 1
-> Sort
Sort Key: tenk2.unique1
-> Parallel Seq Scan on tenk2
(11 rows)
select count(*) from tenk1
left join (select tenk2.unique1 from tenk2 order by 1 limit 1000) ss
on tenk1.unique1 < ss.unique1 + 1
where tenk1.unique1 < 2;
count
-------
1999
(1 row)
--reset the value of workers for each table as it was before this test.
alter table tenk1 set (parallel_workers = 4);
alter table tenk2 reset (parallel_workers);
reset enable_material;
reset enable_bitmapscan;
reset enable_indexonlyscan;
reset enable_indexscan;
-- test parallel bitmap heap scan.
set enable_seqscan to off;
set enable_indexscan to off;
set enable_hashjoin to off;
set enable_mergejoin to off;
set enable_material to off;
-- test prefetching, if the platform allows it
DO $$
BEGIN
SET effective_io_concurrency = 50;
EXCEPTION WHEN invalid_parameter_value THEN
END $$;
set work_mem='64kB'; --set small work mem to force lossy pages
explain (costs off)
select count(*) from tenk1, tenk2 where tenk1.hundred > 1 and tenk2.thousand=0;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------
Aggregate
-> Nested Loop
-> Seq Scan on tenk2
Filter: (thousand = 0)
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Bitmap Heap Scan on tenk1
Recheck Cond: (hundred > 1)
-> Bitmap Index Scan on tenk1_hundred
Index Cond: (hundred > 1)
(10 rows)
select count(*) from tenk1, tenk2 where tenk1.hundred > 1 and tenk2.thousand=0;
count
-------
98000
(1 row)
create table bmscantest (a int, t text);
insert into bmscantest select r, 'fooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo' FROM generate_series(1,100000) r;
create index i_bmtest ON bmscantest(a);
select count(*) from bmscantest where a>1;
count
-------
99999
(1 row)
-- test accumulation of stats for parallel nodes
reset enable_seqscan;
alter table tenk2 set (parallel_workers = 0);
explain (analyze, timing off, summary off, costs off)
select count(*) from tenk1, tenk2 where tenk1.hundred > 1
and tenk2.thousand=0;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------
Aggregate (actual rows=1 loops=1)
-> Nested Loop (actual rows=98000 loops=1)
-> Seq Scan on tenk2 (actual rows=10 loops=1)
Filter: (thousand = 0)
Rows Removed by Filter: 9990
-> Gather (actual rows=9800 loops=10)
Workers Planned: 4
Workers Launched: 4
-> Parallel Seq Scan on tenk1 (actual rows=1960 loops=50)
Filter: (hundred > 1)
Rows Removed by Filter: 40
(11 rows)
alter table tenk2 reset (parallel_workers);
reset work_mem;
create function explain_parallel_sort_stats() returns setof text
language plpgsql as
$$
declare ln text;
begin
for ln in
explain (analyze, timing off, summary off, costs off)
select * from
(select ten from tenk1 where ten < 100 order by ten) ss
right join (values (1),(2),(3)) v(x) on true
loop
ln := regexp_replace(ln, 'Memory: \S*', 'Memory: xxx');
return next ln;
end loop;
end;
$$;
select * from explain_parallel_sort_stats();
explain_parallel_sort_stats
--------------------------------------------------------------------------
Nested Loop Left Join (actual rows=30000 loops=1)
-> Values Scan on "*VALUES*" (actual rows=3 loops=1)
-> Gather Merge (actual rows=10000 loops=3)
Workers Planned: 4
Workers Launched: 4
-> Sort (actual rows=2000 loops=15)
Sort Key: tenk1.ten
Sort Method: quicksort Memory: xxx
Worker 0: Sort Method: quicksort Memory: xxx
Worker 1: Sort Method: quicksort Memory: xxx
Worker 2: Sort Method: quicksort Memory: xxx
Worker 3: Sort Method: quicksort Memory: xxx
-> Parallel Seq Scan on tenk1 (actual rows=2000 loops=15)
Filter: (ten < 100)
(14 rows)
reset enable_indexscan;
reset enable_hashjoin;
reset enable_mergejoin;
reset enable_material;
reset effective_io_concurrency;
drop table bmscantest;
drop function explain_parallel_sort_stats();
-- test parallel merge join path.
set enable_hashjoin to off;
set enable_nestloop to off;
explain (costs off)
select count(*) from tenk1, tenk2 where tenk1.unique1 = tenk2.unique1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Merge Join
Merge Cond: (tenk1.unique1 = tenk2.unique1)
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_unique1 on tenk1
-> Index Only Scan using tenk2_unique1 on tenk2
(8 rows)
select count(*) from tenk1, tenk2 where tenk1.unique1 = tenk2.unique1;
count
-------
10000
(1 row)
reset enable_hashjoin;
reset enable_nestloop;
-- test gather merge
set enable_hashagg = false;
explain (costs off)
select count(*) from tenk1 group by twenty;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Finalize GroupAggregate
Group Key: twenty
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Partial GroupAggregate
Group Key: twenty
-> Sort
Sort Key: twenty
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(9 rows)
select count(*) from tenk1 group by twenty;
count
-------
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
(20 rows)
--test expressions in targetlist are pushed down for gather merge
create function sp_simple_func(var1 integer) returns integer
as $$
begin
return var1 + 10;
end;
$$ language plpgsql PARALLEL SAFE;
explain (costs off, verbose)
select ten, sp_simple_func(ten) from tenk1 where ten < 100 order by ten;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------
Gather Merge
Output: ten, (sp_simple_func(ten))
Workers Planned: 4
-> Result
Output: ten, sp_simple_func(ten)
-> Sort
Output: ten
Sort Key: tenk1.ten
-> Parallel Seq Scan on public.tenk1
Output: ten
Filter: (tenk1.ten < 100)
(11 rows)
drop function sp_simple_func(integer);
-- test handling of SRFs in targetlist (bug in 10.0)
explain (costs off)
select count(*), generate_series(1,2) from tenk1 group by twenty;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------
ProjectSet
-> Finalize GroupAggregate
Group Key: twenty
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Partial GroupAggregate
Group Key: twenty
-> Sort
Sort Key: twenty
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(10 rows)
select count(*), generate_series(1,2) from tenk1 group by twenty;
count | generate_series
-------+-----------------
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
500 | 1
500 | 2
(40 rows)
-- test gather merge with parallel leader participation disabled
set parallel_leader_participation = off;
explain (costs off)
select count(*) from tenk1 group by twenty;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Finalize GroupAggregate
Group Key: twenty
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Partial GroupAggregate
Group Key: twenty
-> Sort
Sort Key: twenty
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(9 rows)
select count(*) from tenk1 group by twenty;
count
-------
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
500
(20 rows)
reset parallel_leader_participation;
--test rescan behavior of gather merge
set enable_material = false;
explain (costs off)
select * from
(select string4, count(unique2)
from tenk1 group by string4 order by string4) ss
right join (values (1),(2),(3)) v(x) on true;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------
Nested Loop Left Join
-> Values Scan on "*VALUES*"
-> Finalize GroupAggregate
Group Key: tenk1.string4
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Partial GroupAggregate
Group Key: tenk1.string4
-> Sort
Sort Key: tenk1.string4
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(11 rows)
select * from
(select string4, count(unique2)
from tenk1 group by string4 order by string4) ss
right join (values (1),(2),(3)) v(x) on true;
string4 | count | x
---------+-------+---
AAAAxx | 2500 | 1
HHHHxx | 2500 | 1
OOOOxx | 2500 | 1
VVVVxx | 2500 | 1
AAAAxx | 2500 | 2
HHHHxx | 2500 | 2
OOOOxx | 2500 | 2
VVVVxx | 2500 | 2
AAAAxx | 2500 | 3
HHHHxx | 2500 | 3
OOOOxx | 2500 | 3
VVVVxx | 2500 | 3
(12 rows)
reset enable_material;
reset enable_hashagg;
-- check parallelized int8 aggregate (bug #14897)
explain (costs off)
select avg(unique1::int8) from tenk1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Partial Aggregate
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_unique1 on tenk1
(5 rows)
select avg(unique1::int8) from tenk1;
avg
-----------------------
4999.5000000000000000
(1 row)
-- gather merge test with a LIMIT
explain (costs off)
select fivethous from tenk1 order by fivethous limit 4;
QUERY PLAN
----------------------------------------------
Limit
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Sort
Sort Key: fivethous
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(6 rows)
select fivethous from tenk1 order by fivethous limit 4;
fivethous
-----------
0
0
1
1
(4 rows)
-- gather merge test with 0 worker
set max_parallel_workers = 0;
explain (costs off)
select string4 from tenk1 order by string4 limit 5;
QUERY PLAN
----------------------------------------------
Limit
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Sort
Sort Key: string4
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(6 rows)
select string4 from tenk1 order by string4 limit 5;
string4
---------
AAAAxx
AAAAxx
AAAAxx
AAAAxx
AAAAxx
(5 rows)
-- gather merge test with 0 workers, with parallel leader
-- participation disabled (the leader will have to run the plan
-- despite the setting)
set parallel_leader_participation = off;
explain (costs off)
select string4 from tenk1 order by string4 limit 5;
QUERY PLAN
----------------------------------------------
Limit
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Sort
Sort Key: string4
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(6 rows)
select string4 from tenk1 order by string4 limit 5;
string4
---------
AAAAxx
AAAAxx
AAAAxx
AAAAxx
AAAAxx
(5 rows)
reset parallel_leader_participation;
reset max_parallel_workers;
create function parallel_safe_volatile(a int) returns int as
$$ begin return a; end; $$ parallel safe volatile language plpgsql;
-- Test gather merge atop of a sort of a partial path
explain (costs off)
select * from tenk1 where four = 2
order by four, hundred, parallel_safe_volatile(thousand);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------
Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Sort
Sort Key: hundred, (parallel_safe_volatile(thousand))
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (four = 2)
(6 rows)
-- Test gather merge atop of an incremental sort a of partial path
set min_parallel_index_scan_size = 0;
set enable_seqscan = off;
explain (costs off)
select * from tenk1 where four = 2
order by four, hundred, parallel_safe_volatile(thousand);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------
Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Incremental Sort
Sort Key: hundred, (parallel_safe_volatile(thousand))
Presorted Key: hundred
-> Parallel Index Scan using tenk1_hundred on tenk1
Filter: (four = 2)
(7 rows)
reset min_parallel_index_scan_size;
reset enable_seqscan;
-- Test GROUP BY with a gather merge path atop of a sort of a partial path
explain (costs off)
select count(*) from tenk1
group by twenty, parallel_safe_volatile(two);
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------
Finalize GroupAggregate
Group Key: twenty, (parallel_safe_volatile(two))
-> Gather Merge
Workers Planned: 4
-> Sort
Sort Key: twenty, (parallel_safe_volatile(two))
-> Partial HashAggregate
Group Key: twenty, parallel_safe_volatile(two)
-> Parallel Seq Scan on tenk1
(9 rows)
drop function parallel_safe_volatile(int);
SAVEPOINT settings;
SET LOCAL debug_parallel_query = 1;
explain (costs off)
select stringu1::int2 from tenk1 where unique1 = 1;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------
Gather
Workers Planned: 1
Single Copy: true
-> Index Scan using tenk1_unique1 on tenk1
Index Cond: (unique1 = 1)
(5 rows)
ROLLBACK TO SAVEPOINT settings;
-- exercise record typmod remapping between backends
CREATE FUNCTION make_record(n int)
RETURNS RECORD LANGUAGE plpgsql PARALLEL SAFE AS
$$
BEGIN
RETURN CASE n
WHEN 1 THEN ROW(1)
WHEN 2 THEN ROW(1, 2)
WHEN 3 THEN ROW(1, 2, 3)
WHEN 4 THEN ROW(1, 2, 3, 4)
ELSE ROW(1, 2, 3, 4, 5)
END;
END;
$$;
SAVEPOINT settings;
SET LOCAL debug_parallel_query = 1;
SELECT make_record(x) FROM (SELECT generate_series(1, 5) x) ss ORDER BY x;
make_record
-------------
(1)
(1,2)
(1,2,3)
(1,2,3,4)
(1,2,3,4,5)
(5 rows)
ROLLBACK TO SAVEPOINT settings;
DROP function make_record(n int);
-- test the sanity of parallel query after the active role is dropped.
drop role if exists regress_parallel_worker;
NOTICE: role "regress_parallel_worker" does not exist, skipping
create role regress_parallel_worker;
set role regress_parallel_worker;
reset session authorization;
drop role regress_parallel_worker;
set debug_parallel_query = 1;
select count(*) from tenk1;
count
-------
10000
(1 row)
reset debug_parallel_query;
reset role;
-- Window function calculation can't be pushed to workers.
explain (costs off, verbose)
select count(*) from tenk1 a where (unique1, two) in
(select unique1, row_number() over() from tenk1 b);
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate
Output: count(*)
-> Hash Semi Join
Hash Cond: ((a.unique1 = b.unique1) AND (a.two = (row_number() OVER (?))))
-> Gather
Output: a.unique1, a.two
Workers Planned: 4
-> Parallel Seq Scan on public.tenk1 a
Output: a.unique1, a.two
-> Hash
Output: b.unique1, (row_number() OVER (?))
-> WindowAgg
Output: b.unique1, row_number() OVER (?)
-> Gather
Output: b.unique1
Workers Planned: 4
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_unique1 on public.tenk1 b
Output: b.unique1
(18 rows)
-- LIMIT/OFFSET within sub-selects can't be pushed to workers.
explain (costs off)
select * from tenk1 a where two in
(select two from tenk1 b where stringu1 like '%AAAA' limit 3);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------
Hash Semi Join
Hash Cond: (a.two = b.two)
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Seq Scan on tenk1 a
-> Hash
-> Limit
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Seq Scan on tenk1 b
Filter: (stringu1 ~~ '%AAAA'::text)
(11 rows)
-- to increase the parallel query test coverage
SAVEPOINT settings;
SET LOCAL debug_parallel_query = 1;
EXPLAIN (analyze, timing off, summary off, costs off) SELECT * FROM tenk1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
Gather (actual rows=10000 loops=1)
Workers Planned: 4
Workers Launched: 4
-> Parallel Seq Scan on tenk1 (actual rows=2000 loops=5)
(4 rows)
ROLLBACK TO SAVEPOINT settings;
-- provoke error in worker
-- (make the error message long enough to require multiple bufferloads)
SAVEPOINT settings;
SET LOCAL debug_parallel_query = 1;
select (stringu1 || repeat('abcd', 5000))::int2 from tenk1 where unique1 = 1;
ERROR: invalid input syntax for type smallint: "BAAAAAabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcdabcd"
CONTEXT: parallel worker
ROLLBACK TO SAVEPOINT settings;
-- test interaction with set-returning functions
SAVEPOINT settings;
-- multiple subqueries under a single Gather node
-- must set parallel_setup_cost > 0 to discourage multiple Gather nodes
SET LOCAL parallel_setup_cost = 10;
EXPLAIN (COSTS OFF)
SELECT unique1 FROM tenk1 WHERE fivethous = tenthous + 1
UNION ALL
SELECT unique1 FROM tenk1 WHERE fivethous = tenthous + 1;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Append
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (fivethous = (tenthous + 1))
-> Parallel Seq Scan on tenk1 tenk1_1
Filter: (fivethous = (tenthous + 1))
(7 rows)
ROLLBACK TO SAVEPOINT settings;
-- can't use multiple subqueries under a single Gather node due to initPlans
EXPLAIN (COSTS OFF)
SELECT unique1 FROM tenk1 WHERE fivethous =
(SELECT unique1 FROM tenk1 WHERE fivethous = 1 LIMIT 1)
UNION ALL
SELECT unique1 FROM tenk1 WHERE fivethous =
(SELECT unique2 FROM tenk1 WHERE fivethous = 1 LIMIT 1)
ORDER BY 1;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------
Sort
Sort Key: tenk1.unique1
-> Append
-> Gather
Workers Planned: 4
InitPlan 1
-> Limit
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Seq Scan on tenk1 tenk1_2
Filter: (fivethous = 1)
-> Parallel Seq Scan on tenk1
Filter: (fivethous = (InitPlan 1).col1)
-> Gather
Workers Planned: 4
InitPlan 2
-> Limit
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Seq Scan on tenk1 tenk1_3
Filter: (fivethous = 1)
-> Parallel Seq Scan on tenk1 tenk1_1
Filter: (fivethous = (InitPlan 2).col1)
(23 rows)
-- test interaction with SRFs
SELECT * FROM information_schema.foreign_data_wrapper_options
ORDER BY 1, 2, 3;
foreign_data_wrapper_catalog | foreign_data_wrapper_name | option_name | option_value
------------------------------+---------------------------+-------------+--------------
(0 rows)
EXPLAIN (VERBOSE, COSTS OFF)
SELECT generate_series(1, two), array(select generate_series(1, two))
FROM tenk1 ORDER BY tenthous;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------
ProjectSet
Output: generate_series(1, tenk1.two), ARRAY(SubPlan 1), tenk1.tenthous
-> Gather Merge
Output: tenk1.two, tenk1.tenthous
Workers Planned: 4
-> Result
Output: tenk1.two, tenk1.tenthous
-> Sort
Output: tenk1.tenthous, tenk1.two
Sort Key: tenk1.tenthous
-> Parallel Seq Scan on public.tenk1
Output: tenk1.tenthous, tenk1.two
SubPlan 1
-> ProjectSet
Output: generate_series(1, tenk1.two)
-> Result
(16 rows)
-- must disallow pushing sort below gather when pathkey contains an SRF
EXPLAIN (VERBOSE, COSTS OFF)
SELECT unnest(ARRAY[]::integer[]) + 1 AS pathkey
FROM tenk1 t1 JOIN tenk1 t2 ON TRUE
ORDER BY pathkey;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
Sort
Output: (((unnest('{}'::integer[])) + 1))
Sort Key: (((unnest('{}'::integer[])) + 1))
-> Result
Output: ((unnest('{}'::integer[])) + 1)
-> ProjectSet
Output: unnest('{}'::integer[])
-> Nested Loop
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_hundred on public.tenk1 t1
-> Materialize
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_hundred on public.tenk1 t2
(15 rows)
-- test passing expanded-value representations to workers
CREATE FUNCTION make_some_array(int,int) returns int[] as
$$declare x int[];
begin
x[1] := $1;
x[2] := $2;
return x;
end$$ language plpgsql parallel safe;
CREATE TABLE fooarr(f1 text, f2 int[], f3 text);
INSERT INTO fooarr VALUES('1', ARRAY[1,2], 'one');
PREPARE pstmt(text, int[]) AS SELECT * FROM fooarr WHERE f1 = $1 AND f2 = $2;
EXPLAIN (COSTS OFF) EXECUTE pstmt('1', make_some_array(1,2));
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------
Gather
Workers Planned: 3
-> Parallel Seq Scan on fooarr
Filter: ((f1 = '1'::text) AND (f2 = '{1,2}'::integer[]))
(4 rows)
EXECUTE pstmt('1', make_some_array(1,2));
f1 | f2 | f3
----+-------+-----
1 | {1,2} | one
(1 row)
DEALLOCATE pstmt;
-- test interaction between subquery and partial_paths
CREATE VIEW tenk1_vw_sec WITH (security_barrier) AS SELECT * FROM tenk1;
EXPLAIN (COSTS OFF)
SELECT 1 FROM tenk1_vw_sec
WHERE (SELECT sum(f1) FROM int4_tbl WHERE f1 < unique1) < 100;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------
Subquery Scan on tenk1_vw_sec
Filter: ((SubPlan 1) < 100)
-> Gather
Workers Planned: 4
-> Parallel Index Only Scan using tenk1_unique1 on tenk1
SubPlan 1
-> Aggregate
-> Seq Scan on int4_tbl
Filter: (f1 < tenk1_vw_sec.unique1)
(9 rows)
rollback;