AlloyDB Omni में कॉलमर इंजन की मदद से विश्लेषण करने वाली क्वेरी की रफ़्तार बढ़ाना.

1. परिचय

इस कोडलैब में, आपको AlloyDB Omni को डिप्लॉय करने और क्वेरी की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, कॉलम इंजन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा.

ज़रूरी शर्तें

Google Cloud Console की बुनियादी जानकारी
कमांड लाइन इंटरफ़ेस और Google Cloud Shell में बुनियादी कौशल

आपको क्या सीखने को मिलेगा

Google Cloud में GCE VM पर AlloyDB Omni को डिप्लॉय करने का तरीका
AlloyDB Omni से कनेक्ट करने का तरीका
AlloyDB Omni में डेटा लोड करने का तरीका
कॉलम इंजन को चालू करने का तरीका
ऑटोमैटिक मोड में कॉलम इंजन की जांच करने का तरीका
कॉलमनर स्टोर को मैन्युअल तरीके से भरने का तरीका

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

Google Cloud खाता और Google Cloud प्रोजेक्ट
कोई वेब ब्राउज़र, जैसे कि Chrome

2. सेटअप और ज़रूरी शर्तें

अपने हिसाब से एनवायरमेंट सेट अप करना

Google Cloud Console में साइन इन करें और नया प्रोजेक्ट बनाएं या किसी मौजूदा प्रोजेक्ट का फिर से इस्तेमाल करें. अगर आपके पास पहले से कोई Gmail या Google Workspace खाता नहीं है, तो आपको एक खाता बनाना होगा.

प्रोजेक्ट का नाम, इस प्रोजेक्ट में हिस्सा लेने वाले लोगों के लिए डिसप्ले नेम होता है. यह एक वर्ण स्ट्रिंग है, जिसका इस्तेमाल Google API नहीं करते. इसे कभी भी अपडेट किया जा सकता है.
प्रोजेक्ट आईडी, सभी Google Cloud प्रोजेक्ट के लिए यूनीक होता है. साथ ही, इसे बदला नहीं जा सकता. Cloud Console, यूनीक स्ट्रिंग को अपने-आप जनरेट करता है. आम तौर पर, आपको इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि यह क्या है. ज़्यादातर कोडलैब में, आपको अपने प्रोजेक्ट आईडी (आम तौर पर PROJECT_ID के तौर पर पहचाना जाता है) का रेफ़रंस देना होगा. अगर आपको जनरेट किया गया आईडी पसंद नहीं है, तो कोई दूसरा रैंडम आईडी जनरेट किया जा सकता है. इसके अलावा, आपके पास अपना नाम आज़माने का विकल्प भी है. इससे आपको पता चलेगा कि वह नाम उपलब्ध है या नहीं. इस चरण के बाद, इसे बदला नहीं जा सकता. यह प्रोजेक्ट की अवधि तक बना रहता है.
आपकी जानकारी के लिए बता दें कि एक तीसरी वैल्यू भी होती है, जिसे प्रोजेक्ट नंबर कहते हैं. इसका इस्तेमाल कुछ एपीआई करते हैं. इन तीनों वैल्यू के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, दस्तावेज़ देखें.

इसके बाद, आपको Cloud Console में बिलिंग चालू करनी होगी, ताकि Cloud संसाधनों/एपीआई का इस्तेमाल किया जा सके. इस कोडलैब को पूरा करने में ज़्यादा समय नहीं लगेगा. इस ट्यूटोरियल के बाद बिलिंग से बचने के लिए, संसाधनों को बंद किया जा सकता है. इसके लिए, बनाए गए संसाधनों को मिटाएं या प्रोजेक्ट को मिटाएं. Google Cloud के नए उपयोगकर्ताओं को, 300 डॉलर का क्रेडिट मिलेगा. वे इसे मुफ़्त में आज़मा सकते हैं.

Cloud Shell शुरू करें

Google Cloud को अपने लैपटॉप से रिमोटली ऐक्सेस किया जा सकता है. हालांकि, इस कोडलैब में Google Cloud Shell का इस्तेमाल किया जाएगा. यह क्लाउड में चलने वाला कमांड लाइन एनवायरमेंट है.

Google Cloud Console में, सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद टूलबार पर, Cloud Shell आइकॉन पर क्लिक करें:

इसे चालू करने और एनवायरमेंट से कनेक्ट करने में सिर्फ़ कुछ सेकंड लगेंगे. यह प्रोसेस पूरी होने के बाद, आपको कुछ ऐसा दिखेगा:

इस वर्चुअल मशीन में, डेवलपमेंट के लिए ज़रूरी सभी टूल पहले से मौजूद हैं. यह 5 जीबी की होम डायरेक्ट्री उपलब्ध कराता है. साथ ही, यह Google Cloud पर काम करता है. इससे नेटवर्क की परफ़ॉर्मेंस और पुष्टि करने की प्रोसेस बेहतर होती है. इस कोडलैब में मौजूद सभी टास्क, ब्राउज़र में किए जा सकते हैं. आपको कुछ भी इंस्टॉल करने की ज़रूरत नहीं है.

3. शुरू करने से पहले

एपीआई चालू करना

आउटपुट:

कृपया ध्यान दें कि अगर प्रमोशनल टियर का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है, तो चालू किए गए कुछ संसाधनों के लिए आपको शुल्क देना होगा. आम तौर पर, लैब पूरा होने पर सभी संसाधनों को बंद कर दिया जाता है. ऐसे में, सभी संसाधनों की लागत 5 डॉलर से ज़्यादा नहीं होती. हमारा सुझाव है कि आप बिलिंग की जांच करें और पक्का करें कि यह आपके लिए सही है.

Cloud Shell में, पक्का करें कि आपका प्रोजेक्ट आईडी सेट अप हो:

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

अगर इसे क्लाउड शेल कॉन्फ़िगरेशन में तय नहीं किया गया है, तो इसे सेट अप करने के लिए यहां दिए गए कमांड इस्तेमाल करें

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

सभी ज़रूरी सेवाएं चालू करें:

gcloud services enable compute.googleapis.com

अनुमानित आउटपुट

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. GCE पर AlloyDB Omni को डिप्लॉय करना

GCE पर AlloyDB Omni को डिप्लॉय करने के लिए, हमें ऐसे कॉन्फ़िगरेशन और सॉफ़्टवेयर वाली वर्चुअल मशीन तैयार करनी होगी जो इसके साथ काम करती हो. यहां Debian पर आधारित वीएम पर AlloyDB Omni को डिप्लॉय करने का उदाहरण दिया गया है.

GCE वीएम बनाना

हमें सीपीयू, मेमोरी, और स्टोरेज के लिए, स्वीकार्य कॉन्फ़िगरेशन वाली वीएम को डिप्लॉय करना होगा. हम डिफ़ॉल्ट Debian इमेज का इस्तेमाल करेंगे. साथ ही, सिस्टम डिस्क का साइज़ बढ़ाकर 20 जीबी कर देंगे, ताकि AlloyDB Omni डेटाबेस फ़ाइलों को सेव किया जा सके.

हम शुरू किए गए Cloud Shell या Cloud SDK इंस्टॉल किए गए टर्मिनल का इस्तेमाल कर सकते हैं

AlloyDB Omni के लिए, क्विक स्टार्ट गाइड में भी सभी चरणों के बारे में बताया गया है.

डिप्लॉयमेंट के लिए एनवायरमेंट वैरिएबल सेट अप करें.

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

इसके बाद, हम GCE VM बनाने के लिए gcloud का इस्तेमाल करते हैं.

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

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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 इंस्टॉल करना

बनाई गई वीएम से कनेक्ट करें:

gcloud compute ssh omni01 --zone $ZONE

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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:~$

कनेक्ट किए गए टर्मिनल में यह कमांड चलाएं.

वीएम पर Docker इंस्टॉल करें:

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

अनुमानित कंसोल आउटपुट(बदला गया):

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:~$

postgres उपयोगकर्ता के लिए पासवर्ड तय करें:

export PGPASSWORD=<your password>

AlloyDB Omni के डेटा के लिए एक डायरेक्ट्री बनाएं. यह एक वैकल्पिक तरीका है, लेकिन हमारा सुझाव है कि आप इसका इस्तेमाल करें. डिफ़ॉल्ट रूप से, डेटा को डॉकर के इफ़ेमरल फ़ाइल सिस्टम लेयर का इस्तेमाल करके बनाया जाएगा. साथ ही, डॉकर कंटेनर को मिटाने पर सारा डेटा मिट जाएगा. इसे अलग से रखने पर, कंटेनर को अपने डेटा से अलग मैनेज किया जा सकता है. साथ ही, इसे बेहतर आईओ विशेषताओं वाले स्टोरेज में रखा जा सकता है

यहां एक ऐसा निर्देश दिया गया है जिससे उपयोगकर्ता की होम डायरेक्ट्री में एक डायरेक्ट्री बन जाएगी. इसमें सारा डेटा रखा जाएगा:

mkdir -p $HOME/alloydb-data

AlloyDB Omni कंटेनर डिप्लॉय करें:

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

अनुमानित कंसोल आउटपुट(बदला गया):

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

वीएम पर PostgreSQL क्लाइंट सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल करें (ज़रूरी नहीं - यह पहले से इंस्टॉल होना चाहिए):

sudo apt install -y  postgresql-client

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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.

AlloyDB Omni से कनेक्ट करने के लिए:

psql -h localhost -U postgres

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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

postgres=#

AlloyDB Omni से डिसकनेक्ट करने के लिए:

exit

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

postgres=# exit
gleb@omni01:~$

5. टेस्ट डेटाबेस तैयार करना

कॉलमनर इंजन की जांच करने के लिए, हमें एक डेटाबेस बनाना होगा और उसमें कुछ टेस्ट डेटा डालना होगा.

डेटाबेस बनाएं

AlloyDB Omni वीएम से कनेक्ट करना और डेटाबेस बनाना

Cloud Shell सेशन में यह कमांड चलाएं:

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

AlloyDB Omni वीएम से कनेक्ट करें:

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

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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:~$

सेट अप किए गए SSH सेशन में यह कमांड चलाएं:

export PGPASSWORD=<your password>

psql -h localhost -U postgres -c "CREATE DATABASE quickstart_db"

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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

सैंपल डेटा वाली टेबल बनाना

हम अपनी जांच के लिए, आयोवा में लाइसेंस वाले बीमा एजेंटों के बारे में सार्वजनिक डेटा का इस्तेमाल करेंगे. यह डेटासेट, आयोवा सरकार की वेबसाइट पर उपलब्ध है. इसे यहां देखा जा सकता है - https://data.iowa.gov/Regulation/Insurance-Producers-Licensed-in-Iowa/n4cc-vqyk/about_data .

सबसे पहले, हमें एक टेबल बनानी होगी.

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

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
);"

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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:~$

टेबल में डेटा लोड करें.

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

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"

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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:~$

हमने अपने डेटाबेस में, बीमा एजेंटों के बारे में 2,10,898 रिकॉर्ड लोड किए हैं. अब हम कुछ टेस्टिंग कर सकते हैं.

टेस्ट क्वेरी चलाना

psql का इस्तेमाल करके quickstart_db से कनेक्ट करें. साथ ही, हमारी क्वेरी के एक्ज़ीक्यूशन टाइम को मेज़र करने के लिए, टाइमिंग चालू करें.

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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=#

PSQL सेशन में यह कमांड चलाएं:

\timing

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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

आइए, उन पांच शहरों के बारे में जानते हैं जहां सबसे ज़्यादा बीमा एजेंट, दुर्घटना और स्वास्थ्य बीमा बेचते हैं. साथ ही, उनके पास कम से कम अगले छह महीनों के लिए मान्य लाइसेंस है.

PSQL सेशन में यह कमांड चलाएं:

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;

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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

टेस्ट क्वेरी को कई बार चलाएं, ताकि क्वेरी को पूरा होने में लगने वाला समय सटीक तरीके से पता चल सके. हम देख सकते हैं कि नतीजे दिखाने में औसतन 94 मि॰से॰ लगते हैं. यहां दिए गए चरणों में, हम AlloyDB Columnar Engine को चालू करेंगे और देखेंगे कि इससे परफ़ॉर्मेंस बेहतर होती है या नहीं.

psql सेशन से बाहर निकलने के लिए:

exit

6. कॉलमनर इंजन चालू करना

अब हमें अपने AlloyDB Omni पर Columnar Engine को चालू करना होगा.

AlloyDB Omni के पैरामीटर अपडेट करना

हमें अपने AlloyDB Omni के लिए, इंस्टेंस पैरामीटर "google_columnar_engine.enabled" को "on" पर स्विच करना होगा. इसके लिए, रीस्टार्ट करना ज़रूरी है.

/var/alloydb/config डायरेक्ट्री में postgresql.conf अपडेट करें और इंस्टेंस को रीस्टार्ट करें.

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

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

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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:~$

Columnar Engine की पुष्टि करना

psql का इस्तेमाल करके डेटाबेस से कनेक्ट करें और कॉलम वाले इंजन की पुष्टि करें.

AlloyDB Omni डेटाबेस से कनेक्ट करना

वीएम के एसएसएच सेशन में, डेटाबेस से कनेक्ट करें:

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

इस कमांड से, चालू किया गया कॉलम इंजन दिखना चाहिए.

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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

7. परफ़ॉर्मेंस की तुलना

अब हम कॉलम वाले इंजन स्टोर को पॉप्युलेट कर सकते हैं और परफ़ॉर्मेंस की पुष्टि कर सकते हैं.

कॉलमनर स्टोर अपने-आप भरने की सुविधा

डिफ़ॉल्ट रूप से, स्टोर की जानकारी भरने वाला जॉब हर घंटे चलता है. हम इस समय को घटाकर 10 मिनट करने जा रहे हैं, ताकि आपको इंतज़ार न करना पड़े.

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

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

यहां अनुमानित आउटपुट दिया गया है:

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:~$

सेटिंग की पुष्टि करना

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

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

अनुमानित आउटपुट:

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:~$

कॉलमनर स्टोर में मौजूद ऑब्जेक्ट देखें. इसे खाली छोड़ दें.

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

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

अनुमानित आउटपुट:

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:~$

डेटाबेस से कनेक्ट करें और उसी क्वेरी को कई बार चलाएं जिसे हमने पहले चलाया था.

GCE वीएम में यह कमांड चलाएं:

psql -h localhost -U postgres -d quickstart_db

PSQL सेशन में.

टाइमिंग की सुविधा चालू करना

\timing

क्वेरी को दो बार चलाएं:

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;

अनुमानित आउटपुट:

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=#

दस मिनट इंतज़ार करें और देखें कि insurance_producers_licensed_in_iowa टेबल के कॉलम, कॉलम वाले स्टोर में भर गए हैं या नहीं.

SELECT database_name, schema_name, relation_name, column_name FROM g_columnar_recommended_columns;

अनुमानित आउटपुट:

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

अब हम insurance_producers_licensed_in_iowa टेबल के लिए क्वेरी को फिर से चला सकते हैं और देख सकते हैं कि परफ़ॉर्मेंस बेहतर हुई है या नहीं.

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;

अनुमानित आउटपुट:

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

इसे लागू होने में लगने वाला समय 94 मि॰से॰ से घटकर 14 मि॰से॰ हो गया है. अगर आपको कोई सुधार नहीं दिखता है, तो g_columnar_columns व्यू देखकर यह पता लगाया जा सकता है कि कॉलम में डेटा सही तरीके से भरा गया है या नहीं.

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

अनुमानित आउटपुट:

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)

अब हम यह पुष्टि कर सकते हैं कि क्वेरी एक्ज़ीक्यूशन प्लान में कॉलम इंजन का इस्तेमाल किया गया है या नहीं.

PSQL सेशन में यह कमांड चलाएं:

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;

अनुमानित आउटपुट:

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

हम देख सकते हैं कि business_licenses टेबल सेगमेंट पर "Seq Scan" ऑपरेशन कभी नहीं किया गया. इसके बजाय, "Custom Scan (columnar scan)" का इस्तेमाल किया गया. इससे हमें जवाब मिलने में लगने वाले समय को 94 मिलीसेकंड से घटाकर 12 मिलीसेकंड करने में मदद मिली.

अगर हमें कॉलम के हिसाब से डेटा स्टोर करने वाले इंजन से अपने-आप भरे गए कॉन्टेंट को हटाना है, तो हम SQL फ़ंक्शन google_columnar_engine_reset_recommendation का इस्तेमाल करके ऐसा कर सकते हैं.

PSQL सेशन में यह कमांड चलाएं:

SELECT google_columnar_engine_reset_recommendation(drop_columns => true);

इससे भरे हुए कॉलम मिट जाएंगे. इसकी पुष्टि, g_columnar_columns और g_columnar_recommended_columns व्यू में की जा सकती है.

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;

अनुमानित आउटपुट:

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=#

मैन्युअल तरीके से कॉलम में स्टोर की जानकारी जोड़ना

हम SQL फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, कॉलम इंजन स्टोर में मैन्युअल तरीके से कॉलम जोड़ सकते हैं. इसके अलावा, इंस्टेंस फ़्लैग में ज़रूरी इकाइयां तय की जा सकती हैं, ताकि इंस्टेंस शुरू होने पर वे अपने-आप लोड हो जाएं.

आइए, google_columnar_engine_add SQL फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके, पहले जैसे ही कॉलम जोड़ते हैं.

PSQL सेशन में यह कमांड चलाएं:

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

साथ ही, हम g_columnar_columns व्यू का इस्तेमाल करके, नतीजे की पुष्टि कर सकते हैं:

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

अनुमानित आउटपुट:

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=#

यह पुष्टि की जा सकती है कि कॉलम वाले स्टोर का इस्तेमाल किया जा रहा है. इसके लिए, पहले वाली क्वेरी को फिर से चलाएं और एक्ज़ीक्यूशन प्लान की जांच करें:

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;

psql सेशन से बाहर निकलने के लिए:

exit

AlloyDB Omni कंटेनर को फिर से शुरू करने पर, हमें पता चलता है कि कॉलम में मौजूद सारी जानकारी मिट गई है.

शेल सेशन में यह कमांड चलाएं:

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

पांच से 10 सेकंड तक इंतज़ार करें और यह कमांड चलाएं:

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

अनुमानित आउटपुट:

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)

रीस्टार्ट के दौरान कॉलम में अपने-आप डेटा भरने के लिए, हम उन्हें अपने AlloyDB Omni पैरामीटर में डेटाबेस फ़्लैग के तौर पर जोड़ सकते हैं. हम google_columnar_engine.relations=‘quickstart_db.public.insurance_producers_licensed_in_iowa(city,expirydate,loa_has_ah)' फ़्लैग जोड़ रहे हैं और कंटेनर को फिर से शुरू कर रहे हैं.

शेल सेशन में यह कमांड चलाएं:

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

इसके बाद, हम देख सकते हैं कि स्टार्टअप के बाद, कॉलम अपने-आप कॉलम स्टोर में जुड़ गए हैं.

पांच से 10 सेकंड तक इंतज़ार करें और यह कमांड चलाएं:

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

अनुमानित आउटपुट:

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. एनवायरमेंट को साफ़ करना

अब हम अपने AlloyDB Omni VM को बंद कर सकते हैं

GCE वीएम मिटाएं

Cloud Shell में यह कमांड चलाएं:

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

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

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

9. बधाई हो

कोडलैब पूरा करने के लिए बधाई.

हमने क्या-क्या बताया

Google Cloud में GCE VM पर AlloyDB Omni को डिप्लॉय करने का तरीका
AlloyDB Omni से कनेक्ट करने का तरीका
AlloyDB Omni में डेटा लोड करने का तरीका
कॉलम इंजन को चालू करने का तरीका
ऑटोमैटिक मोड में कॉलम इंजन की जांच करने का तरीका
कॉलमनर स्टोर को मैन्युअल तरीके से भरने का तरीका

दस्तावेज़ में जाकर, Columnar Engine के साथ काम करने के बारे में ज़्यादा जानें.

10. सर्वे

आउटपुट:

इस ट्यूटोरियल का इस्तेमाल कैसे किया जाएगा?

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