摘要：本文简单介绍sequence的使用场景及如何修改sequence的cache值提高性能。
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)关于sequence的那些事》，作者：Arrow0lf 。
sequence，也称作序列，是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值按照一定的规则自增/自减，一般常被用作主键。GaussDB(DWS)中，创建sequence时会同时创建一张同名的元数据表，用来记录sequence相关的信息，例如：
postgres=# create sequence seq; CREATE SEQUENCE postgres=# select * from seq; sequence_name | last_value | start_value | increment_by | max_value | min_value | cache_value | log_cnt | is_cycled | is_called | uuid ---------------+------------+-------------+--------------+---------------------+-----------+-------------+---------+-----------+-----------+--------- seq | -1 | 1 | 1 | 9223372036854775807 | 1 | 1 | 0 | f | f | 1600007 (1 row)
其中，sequence_name表示sequence的名字，last_value当前无意义，start_value表示sequence的初始值，increment_by表示sequence的步长，max_value表示sequence的最大值，min_value表示最小值，cache_value表示为了快速获取下一个序列值而预先存储的sequence值个数（定义cache后不能保证sequence值的连续性，会产生空洞，详见下文）。log_cnt表示WAL日志记录的sequence值个数，由于在DWS中sequence是从GTM获取和管理，因此log_cnt无实际意义；is_cycled表示sequence在达到最小或最大值后是否循环继续，is_called表示该sequence是否已被调用（仅表示在当前实例是否被调用，例如在cn_5001上调用之后，cn_5001上该原数据表的值变为t，cn_5002上该字段仍为f），uuid代表该sequence的唯一标识。
GaussDB(DWS)中，通过GTM（Global Transaction Manager，名为全局事务管理器）负责生成和维护全局事务ID、事务快照、Sequence等需要全局唯一的信息。sequence在DWS中的创建流程如下图所示：
具体过程为：
因此，sequence的维护和申请实际是在GTM上完成的。当申请nextval，每个执行nextval调用的实例会根据该sequence的uuid到GTM上申请序列值，每次申请的序列值范围与cache有关，只有当cache消耗完之后才会继续到GTM上申请。因此，增大sequence的cache有利于减少CN/DN与GTM通信的次数。接下来，将详细介绍sequence在DWS中的使用场景和注意事项。
GaussDB(DWS)中，有两种创建sequence的方法：
方法一：直接创建sequence，并通过nextval调用，举例：
postgres=# create sequence seq; CREATE SEQUENCE postgres=# insert into t_dest select nextval('seq'),* from t_src; INSERT 0 0
方法二：建表时使用serial类型，会自动创建一个sequence，并且会将该列的默认值设置为nextval，举例：
postgres=# create table test(a int, b serial) distribute by hash(a); NOTICE: CREATE TABLE will create implicit sequence "test_b_seq" for serial column "test.b" CREATE TABLE postgres=#\d+ test Table "public.test" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description --------+---------+--------------------------------------------------+---------+--------------+------------- a | integer | | plain | | b | integer | not null default nextval('test_b_seq'::regclass) | plain | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no
本例中，会自动创建一个名为test_b_seq的sequence。其实严格来讲，serial类型是一个“伪类型”，本质上，serial其实是int类型，只不过在创建时会同时创建一个sequence，并与该列相关联，本质上，方法二中的例子与下面的写法等价：
postgres=# create table test(a int, b int) distribute by hash(a); CREATE TABLE postgres=# create sequence test_b_seq owned by test.b; CREATE SEQUENCE postgres=# alter sequence test_b_seq owner to jerry; --jerry为test表的属主，如果当前用户即为属主，可不执行此语句 ALTER SEQUENCE postgres=# alter table test alter b set default nextval('test_b_seq'), alter b set not null; ALTER TABLE postgres=# \d+ test Table "public.test" Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description --------+---------+--------------------------------------------------+---------+--------------+------------- a | integer | | plain | | b | integer | not null default nextval('test_b_seq'::regclass) | plain | | Has OIDs: no Distribute By: HASH(a) Location Nodes: ALL DATANODES Options: orientation=row, compression=no
sequence在业务中常被用作在导入时生成主键或唯一列，常见于数据迁移场景。不同的迁移工具或业务导入场景使用的入库方法不同，常见的方法主要可以分为copy和insert。对于seqeunce来讲，这两种场景在处理时略有差别。
场景一：insert下推场景
postgres=# create table test1(a int, b serial) distribute by hash(a); NOTICE: CREATE TABLE will create implicit sequence "test1_b_seq" for serial column "test1.b" CREATE TABLE postgres=# postgres=# create table test2(a int) distribute by hash(a); CREATE TABLE postgres=# postgres=# postgres=# explain verbose insert into test1(a) select a from test2; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------ id | operation | E-rows | E-distinct | E-memory | E-width | E-costs ----+------------------------------------+--------+------------+----------+---------+--------- 1 | -> Streaming (type: GATHER) | 1 | | | 4 | 18.41 2 | -> Insert on public.test1 | 40 | | | 4 | 18.25 3 | -> Seq Scan on public.test2 | 40 | | 1MB | 4 | 16.24 Targetlist Information (identified by plan id) --------------------------------------------------------- 1 --Streaming (type: GATHER) Node/s: All datanodes 3 --Seq Scan on public.test2 Output: test2.a, nextval('test1_b_seq'::regclass) Distribute Key: test2.a ====== Query Summary ===== ------------------------------- System available mem: 4669440KB Query Max mem: 4669440KB Query estimated mem: 1024KB Parser runtime: 0.045 ms Planner runtime: 12.622 ms Unique SQL Id: 972921662 (22 rows)
由于在nextval在insert场景下可以下推到DN执行，因此，不管是使用default值的nextval，还是显示调用nextval，nextval都会被下推到DN执行，在上例的执行计划中也能看出，nextval的调用在sequence层，说明是在DN执行的。此时，DN直接向GTM申请序列值，且各DN并行执行，因此效率相对较高。
场景二：copy场景
在业务开发过程中，入库方式除了insert外，还有copy入库的场景。此类场景多见于将文件内容copy入库、使用CopyManager接口入库等，此外，CDM数据同步工具，其实现方式也是通过copy的方式批量入库。在copy入库过程中，如果copy的目标表使用了默认值，且默认值为nextval，处理过程如下：
此场景下，由CN负责向GTM申请序列值，因此，当sequence的cache值较小，CN会频繁和GTM建联并申请nextval，出现性能瓶颈。下面，将针对此种场景说明业务上的性能表现和优化方法。
业务场景：某业务场景使用CDM数据同步工具做数据迁移，从源端入库目标端GaussDB(DWS)。导入速率与经验值相差较大，业务将CDM并发从1调整为5，同步速率仍无法提升。查看语句执行情况，除copy入库外，其余业务均正常执行，无性能瓶颈，且观察无资源瓶颈，因此初步判断为该业务自身存在瓶颈，查看该表copy相关的作业等待视图情况：
如图所示，由于CDM作业起了5个并发，因此在活跃视图中可以看到5个copy语句，根据这5个copy语句对应的query_id查看等待视图情况如上图所示。可以看到，这5个copy中，同一时刻，仅有1个copy在向GTM申请序列值，其余的copy在等待轻量级锁。因此，即使作业中开启了5并发在运行，实际效果比1并发并不能带来明显提升。
问题原因：目标表在建表时使用了serial类型，默认创建的sequence的cache为1，导致在并发copy入库时，CN频繁与GTM建联，且多个并发之间存在轻量锁争抢，导致数据同步效率低。
解决方案：此种场景下可以调大sequence的cache值，防止频繁GTM建联带来的瓶颈。本例中，业务每次同步的数据量在10万左右，综合其他使用场景评估，将cache值修改为10000（实际使用时应根据业务设置合理的cache值，既能保证快速访问，又不会造成序列号浪费）。
当前GaussDB(DWS)不支持通过alter sequence的方式修改cache值，那么如何修改已有sequence的cache值呢？以第二节中方法二的test表为例，可以通过如下方式达到修改cache的目的：
-- 解除当前sequence与目标表的关联关系 alter sequence test_b_seq owned by none; alter table test alter b drop default; -- 记录当前的seqeunce值并删除sequence select nextval('test_b_seq'); --记录该值，作为新建sequence的start value drop sequence test_b_seq; -- 新建seqeunce并绑定目标表 create sequence test_b_seq START with xxx cache 10000 owned by test.b; -- xxx替换为上一步查到的nextval alter sequence test_b_seq owner to jerry; --jerry为test表的属主，如果当前用户即为属主，可不执行此语句 alter table test alter b set default nextval('test_b_seq'), alter b set not null;
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