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파티셔닝과 버키팅의 작동 방식
이 페이지에서는 Doris가 데이터를 파티션, 버킷, Tablet에 분산하는 방식을 설명합니다. 고급 파티션 및 버킷 모드, 설계 권장 사항, 운영 명령도 다룹니다. 권장 초기 구성과 선택 기준은 파티셔닝과 버키팅에서 먼저 확인하고, 기반 모델을 이해하고 싶을 때 이 페이지를 읽어 보세요.
1. 개요
Doris는 테이블의 데이터를 파티션과 버킷이라는 두 단계로 나누어 클러스터에 분산합니다.
- 파티션: 시간이나 지역 같은 컬럼 값을 기준으로 테이블을 더 작은 부분집합으로 수평 분할하여 쿼리 프루닝과 데이터 수명 주기 관리를 쉽게 합니다.
- 버킷: 각 파티션의 데이터를 여러 데이터 샤드(Tablet)에 균등하게 분산하여 클러스터의 병렬 처리 능력을 충분히 활용합니다.
데이터 흐름은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
Table ──► Partition ──► Bucket ──► Tablet (data shard, stored on BE nodes)
파티셔닝과 버키팅을 잘 설계하면 더 빠른 쿼리(파티션 프루닝과 병렬 스캔), 더 쉬운 관리(시간 기준 보관 또는 정리), 더 균등한 쓰기(핫스팟 위험 감소)라는 세 가지 이점을 동시에 얻을 수 있습니다.
2. 핵심 개념
2.1 테이블 구조: 행과 컬럼
Doris에서 데이터는 논리적으로 테이블 형태로 표현됩니다. 테이블은 행(Row)과 컬럼(Column)으로 구성됩니다.
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| 행 | 사용자 데이터의 한 행 |
| 컬럼 | 데이터 행의 각 필드를 나타냄 |
컬럼은 다시 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
| 컬럼 유형 | 비즈니스 매핑 | 설명 |
|---|---|---|
| Key 컬럼 | 차원 컬럼 | CREATE TABLE 문에서 unique key, aggregate key 또는 duplicate key 키워드 뒤에 지정하는 컬럼 |
| Value 컬럼 | 지표 컬럼 | Key 컬럼 이외의 컬럼으로, 테이블 생성 시 집계 방식을 지정함 |
Aggregate 모델에서는 Key 컬럼 값이 동일한 행을 하나의 행으로 집계하며, Value 컬럼의 집계 방식은 사용자가 테이블 생성 시 지정합니다. Aggregate 모델에 대한 자세한 내용은 Doris 데이터 모델을 참조하세요.
2.2 파티션
파티션은 테이블의 특정 컬럼 값을 기준으로 데이터를 서로 겹치지 않는 더 작은 부분집합으로 나눕니다. 각 데이터 행은 반드시 하나의 특정 파티션에 속하며, 파티션은 가장 작은 논리적 관리 단위입니다.
Doris는 두 가지 파티션 유형을 지원합니다.
- Range 파티션: 숫자 또는 시간 범위로 분할하며, 주로 시계열 데이터에 사용합니다.
- List 파티션: 열거된 값의 집합으로 분할하며, 주로 지역이나 범주 같은 이산 차원으로 데이터를 나눌 때 사용합니다.
테이블 생성 시 파티션을 지정하지 않으면 Doris는 테이블의 모든 데이터를 포함하는 기본 파티션을 생성합니다. 이 파티션은 사용자에게 드러나지 않습니다.
파티션을 잘 설계하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 더 빠른 쿼리: 파티션 프루닝은 쿼리 조건에 맞지 않는 파티션을 건너뛰므로, Doris가 스캔하는 데이터와 I/O가 줄어듭니다. 데이터셋이 클수록 효과가 큽니다.
- 더 쉬운 관리: 시간이나 지역으로 분할하면 보관, 정리, 백업이 간단해집니다. 예를 들어 시간으로 파티셔닝하면 과거 데이터와 새로 들어오는 데이터를 별도로 관리할 수 있습니다.
2.3 버킷
버키팅은 일정한 규칙에 따라 파티션 내 데이터를 서로 겹치지 않는 더 작은 데이터 단위로 나눕니다. 각 데이터 행은 반드시 하나의 특정 버킷에 속합니다.
파티션은 컬럼 값의 범위나 목록에 따라 데이터를 나눕니다. 버키팅의 목적은 파티션 내 버킷에 데이터를 균등하게 분산하여 데이터 편향을 줄이고 병렬 스캔을 지원하는 것입니다. 실제 결과는 버키팅 방식과 키 값의 분포에 따라 달라집니다.
Doris는 두 가지 버키팅 방식을 지원합니다.
- Hash 버키팅: 버키팅 컬럼 값의
crc32해시를 계산한 뒤 버킷 수로 나눈 나머지를 사용하여 데이터를 균등하게 분산합니다. - Random 버키팅: 데이터를 버킷에 무작위로 할당합니다. Random 버키팅을 사용할 때는
load_to_single_tablet매개변수를 함께 사용하여 소규모 데이터를 빠르게 쓰도록 최적화할 수 있습니다.
버키팅을 잘 설계하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 더 균등한 데이터 분산: 적절한 버킷 키를 선택하면 데이터 편향과 노드 또는 디스크 간 부하 불균형의 위험을 줄일 수 있습니다.
- 핫스팟 감소: 작업을 여러 버킷에 분산하면 과부하를 줄이고 안정성을 높일 수 있습니다.
- 더 높은 동시 처리 성능: Doris는 동일한 파티션의 여러 버킷을 병렬로 읽어 처리량을 높입니다.
2.4 Tablet과 노드 아키텍처
버킷은 물리적으로 Tablet(데이터 샤드)에 대응합니다. Tablet은 Doris에서 가장 작은 데이터 관리 단위이며, 데이터 이동과 복제 같은 작업의 기본 물리 단위이기도 합니다.
Doris 클러스터는 두 가지 유형의 노드로 구성됩니다.
- FE 노드(Frontend): 테이블 및 Tablet 정보 같은 클러스터 메타데이터를 관리하며, SQL 파싱과 실행 계획 수립을 담당합니다.
- BE 노드(Backend): Tablet 데이터를 저장하고 연산 작업을 실행합니다. FE는 BE에서 나온 결과를 취합하여 사용자에게 반환합니다.
데이터를 쓰고 쿼리할 때 파티션과 버킷은 다음과 같이 함께 작동합니다.
- 데이터 쓰기: 데이터 행은 먼저 파티셔닝 전략에 따라 해당 파티션에 할당된 다음, 버키팅 전략에 따라 파티션 내 특정 Tablet에 매핑됩니다.
- 쿼리 실행: FE 옵티마이저는 쿼리 조건을 기준으로 관련 없는 파티션과 버킷을 프루닝하여 스캔 범위를 최소화합니다. JOIN 또는 집계 쿼리에서는 노드 간 Shuffle이 발생할 수 있습니다. 파티셔닝과 버키팅을 적절히 설계하고 필요에 따라 Colocate를 함께 사용하면 Shuffle 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
3. 첫 번째 CREATE TABLE 예제
Doris에서 테이블 생성은 동기식 명령입니다. SQL 문 실행이 완료되면 결과가 반환되며, 성공 결과가 반환되면 테이블이 생성된 것입니다. 전체 CREATE TABLE 구문은 CREATE TABLE을 참조하거나, HELP CREATE TABLE을 사용하여 추가 도움말을 확인하세요.
다음은 Range 파티셔닝 + Hash 버키팅을 사용하는 최소 구성의 CREATE TABLE 예제입니다.
-- Range Partition
CREATE TABLE example_range_tbl
(
`user_id` LARGEINT NOT NULL COMMENT "User ID",
`date` DATE NOT NULL COMMENT "Data ingestion date",
`timestamp` DATETIME NOT NULL COMMENT "Data ingestion timestamp",
`city` VARCHAR(20) COMMENT "User's city",
`age` SMALLINT COMMENT "User age",
`sex` TINYINT COMMENT "User gender",
`last_visit_date` DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "User's last visit time",
`cost` BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "Total user spending",
`max_dwell_time` INT MAX DEFAULT "0" COMMENT "Maximum user dwell time",
`min_dwell_time` INT MIN DEFAULT "99999" COMMENT "Minimum user dwell time"
)
PARTITION BY RANGE(`date`)
(
PARTITION `p201701` VALUES LESS THAN ("2017-02-01"),
PARTITION `p201702` VALUES LESS THAN ("2017-03-01"),
PARTITION `p201703` VALUES LESS THAN ("2017-04-01"),
PARTITION `p2018` VALUES [("2018-01-01"), ("2019-01-01"))
)
DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16
PROPERTIES
(
"replication_num" = "1"
);
이 예제로 쓰기 및 쿼리 과정 이해하기:
- 쓰기 시 각 데이터 행은 먼저
date에 따라 해당 Range 파티션에 배치됩니다(예:2017-02-15는p201702에 배치됨). 그런 다음user_id의 해시 값에 따라 해당 파티션의 16개 Tablet 중 하나에 매핑됩니다. - 쿼리에
WHERE date = '2017-02-15'조건이 있으면 옵티마이저는p201702파티션만 스캔합니다. 여기에user_id = 123조건도 추가하면 Tablet 하나만 조회합니다.
4. 고급: 파티션 모드
Doris는 테이블 생성 시 파티션을 수동으로 선언하는 방식 외에도 시간 일정에 따른 자동 파티션 생성(Dynamic Partition)과 유입 데이터에 따른 필요 시 파티션 생성(Auto Partition)을 지원합니다. 세 가지 모드를 비교하면 다음과 같습니다.
| 파티션 모드 | 파티션 생성 시점 | 적용 시나리오 |
|---|---|---|
| 수동 파티션 | 테이블 생성 시 명시적으로 선언하거나 ALTER로 추가 | 파티션 구성이 안정적이며 세밀한 제어가 필요한 경우 |
| 동적 파티션 | 시간 일정 규칙에 따라 시스템이 자동으로 생성하거나 회수 | 과거 N일/주/월의 롤링 파티션을 자동으로 유지하려는 시계열 데이터 |
| 자동 파티션 | 데이터 쓰기 시 필요에 따라 생성 | 멀티 테넌트나 시간 값이 드문드문 들어오는 경우처럼 파티션 값을 예측할 수 없어 사전 생성을 피해야 하는 경우 |
자동 파티셔닝과 동적 파티셔닝을 함께 사용하는 예제를 비롯해 각 모드에서 바로 사용할 수 있는 CREATE TABLE 예제는 자동 파티셔닝, 동적 파티셔닝, 수동 파티셔닝을 참조하세요.
5. 고급: 버키팅
5.1 자동 버키팅
버킷 수를 얼마로 설정할지 확실하지 않다면 BUCKETS AUTO를 설정하여 Doris가 예상 데이터 크기(estimate_partition_size)를 기준으로 버킷 수를 결정하도록 할 수 있습니다. 이 방식은 매우 큰 테이블에는 적합하지 않습니다. 자세한 내용은 데이터 버키팅을 참조하세요.
5.2 Colocate
여러 대형 테이블에서 JOIN 또는 집계 쿼리를 자주 수행한다면 Colocate 전략을 활성화하여 버키팅 컬럼 값이 같은 데이터를 동일한 물리 노드에 배치할 수 있습니다. 이렇게 하면 노드 간 Shuffle을 피하고 쿼리 성능을 크게 높일 수 있습니다. 자세한 사용법은 Colocate Join 문서를 참조하세요.
6. 설계 권장 사항
파티셔닝과 버키팅을 적절히 설계하려면 쿼리 성능, 데이터 관리, 시스템 안정성 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 다음은 일반적인 지침입니다.
6.1 설계 목표
- 균등한 데이터 분산: 카디널리티가 높은 컬럼을 버키팅 컬럼으로 선택하여 데이터 편향으로 일부 노드에 과부하가 걸리지 않도록 합니다.
- 쿼리 성능 최적화: 파티션 프루닝은 스캔할 데이터양을 크게 줄이고, 적절한 버킷 수는 연산 병렬성을 높입니다. 필요에 따라 Colocate를 사용하여 Shuffle 비용을 줄이세요.
- 유연한 데이터 관리: 시간으로 파티셔닝하면 콜드/핫 계층화(HDD/SSD)가 쉬워지며, 과거 파티션을 삭제하여 저장 공간을 회수할 수 있습니다.
6.2 경험적 권장값과 한도
- 메타데이터 규모: 각 Tablet의 메타데이터는 FE와 BE 모두에 저장되므로 규모를 적절히 제어해야 합니다.
- Tablet 10백만 개당 FE에 최소 약 100 GB의 메모리가 필요합니다.
- 단일 BE가 담당하는 Tablet 수는 20,000개 미만이어야 합니다.
- 쓰기 처리량:
- 파티션당 버킷 수는 128개 미만을 권장합니다. 버킷이 너무 많으면 쓰기 성능에 큰 영향을 줍니다.
- 쓰기가 분산되어 작은 파일이 너무 많이 생성되지 않도록 각 쓰기는 소수의 파티션에 집중해야 합니다.
- 파티션/버키팅 컬럼 선택:
- 파티션 컬럼은 시간 또는 카디널리티가 낮은 열거형 컬럼을 우선 선택하세요.
- 버키팅 컬럼은 균등한 분산을 위해 카디널리티가 높은 컬럼(예:
user_id)을 선택하세요. - 단일 Tablet의 데이터 크기는 1-10 GB를 권장합니다.
7. 파티션 조회 및 수정
7.1 SHOW CREATE TABLE로 CREATE TABLE 문 조회
SHOW CREATE TABLE을 사용하면 파티션 정보를 포함한 테이블의 전체 CREATE TABLE 문을 확인할 수 있습니다.
> show create table example_range_tbl
+-------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table | Create Table |
+-------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| example_range_tbl | CREATE TABLE `example_range_tbl` ( |
| | `user_id` largeint(40) NOT NULL COMMENT 'User ID', |
| | `date` date NOT NULL COMMENT 'Data ingestion date', |
| | `timestamp` datetime NOT NULL COMMENT 'Data ingestion timestamp', |
| | `city` varchar(20) NULL COMMENT 'User city', |
| | `age` smallint(6) NULL COMMENT 'User age', |
| | `sex` tinyint(4) NULL COMMENT 'User gender', |
| | `last_visit_date` datetime REPLACE NULL DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT 'User last visit time', |
| | `cost` bigint(20) SUM NULL DEFAULT "0" COMMENT 'Total user spending', |
| | `max_dwell_time` int(11) MAX NULL DEFAULT "0" COMMENT 'Maximum user dwell time', |
| | `min_dwell_time` int(11) MIN NULL DEFAULT "99999" COMMENT 'Minimum user dwell time' |
| | ) |
| | PARTITION BY RANGE(`date`) |
| | (PARTITION p201701 VALUES [('0000-01-01'), ('2017-02-01')), |
| | PARTITION p201702 VALUES [('2017-02-01'), ('2017-03-01')), |
| | PARTITION p201703 VALUES [('2017-03-01'), ('2017-04-01'))) |
| | DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 16 |
| | PROPERTIES ( |
| | "replication_allocation" = "tag.location.default: 1", |
| | "storage_format" = "V2", |
| | "light_schema_change" = "true", |
| | "disable_auto_compaction" = "false" |
| | ); |
+-------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
7.2 SHOW PARTITIONS로 파티션 목록 조회
SHOW PARTITIONS FROM <table_name>을 사용하면 테이블의 파티션 목록과 상세 정보를 확인할 수 있습니다.
> show partitions from example_range_tbl
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------+--------------+--------------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------
+---------------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+-----------+
| PartitionId | PartitionName | VisibleVersion | VisibleVersionTime | State | PartitionKey | Range | DistributionKey | Buckets | ReplicationNum | StorageMedium
| CooldownTime | RemoteStoragePolicy | LastConsistencyCheckTime | DataSize | IsInMemory | ReplicaAllocation | IsMutable |
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------+--------------+--------------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------
+---------------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+-----------+
| 28731 | p201701 | 1 | 2024-01-25 10:50:51 | NORMAL | date | [types: [DATEV2]; keys: [0000-01-01]; ..types: [DATEV2]; keys: [2017-02-01]; ) | user_id | 16 | 1 | HDD
| 9999-12-31 23:59:59 | | | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | true |
| 28732 | p201702 | 1 | 2024-01-25 10:50:51 | NORMAL | date | [types: [DATEV2]; keys: [2017-02-01]; ..types: [DATEV2]; keys: [2017-03-01]; ) | user_id | 16 | 1 | HDD
| 9999-12-31 23:59:59 | | | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | true |
| 28733 | p201703 | 1 | 2024-01-25 10:50:51 | NORMAL | date | [types: [DATEV2]; keys: [2017-03-01]; ..types: [DATEV2]; keys: [2017-04-01]; ) | user_id | 16 | 1 | HDD
| 9999-12-31 23:59:59 | | | 0.000 | false | tag.location.default: 1 | true |
+-------------+---------------+----------------+---------------------+--------+--------------+--------------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------
+---------------------+---------------------+--------------------------+----------+------------+-------------------------+-----------+
7.3 파티션 수정
ALTER TABLE ADD PARTITION을 사용하면 테이블에 새 파티션을 추가할 수 있습니다.
ALTER TABLE example_range_tbl ADD PARTITION p201704 VALUES LESS THAN("2020-05-01") DISTRIBUTED BY HASH(`user_id`) BUCKETS 5;
다른 파티션 수정 작업은 SQL 매뉴얼의 ALTER-TABLE-PARTITION을 참조하세요.
7.4 파티션 검색
partitions 테이블 함수와 information_schema.partitions 시스템 테이블은 클러스터의 파티션 정보를 기록합니다. 파티션을 자동으로 관리할 때 이를 사용하여 파티션 정보를 추출할 수 있습니다.
지정한 값이 속한 파티션 찾기
Auto Partition 테이블에서 값에 해당하는 파티션을 찾습니다.
mysql> select * from partitions("catalog"="internal", "database"="optest", "table"="DAILY_TRADE_VALUE") where PartitionName = auto_partition_name('range', 'year', '2008-02-03');
+-------------+-----------------+----------------+---------------------+--------+--------------+--------------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+---------------------+--------------------------+-----------+------------+-------------------------+-----------+--------------------+--------------+
| PartitionId | PartitionName | VisibleVersion | VisibleVersionTime | State | PartitionKey | Range | DistributionKey | Buckets | ReplicationNum | StorageMedium | CooldownTime | RemoteStoragePolicy | LastConsistencyCheckTime | DataSize | IsInMemory | ReplicaAllocation | IsMutable | SyncWithBaseTables | UnsyncTables |
+-------------+-----------------+----------------+---------------------+--------+--------------+--------------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+---------------------+--------------------------+-----------+------------+-------------------------+-----------+--------------------+--------------+
| 127095 | p20080101000000 | 2 | 2024-11-14 17:29:02 | NORMAL | TRADE_DATE | [types: [DATEV2]; keys: [2008-01-01]; ..types: [DATEV2]; keys: [2009-01-01]; ) | TRADE_DATE | 10 | 1 | HDD | 9999-12-31 23:59:59 | | \N | 985.000 B | 0 | tag.location.default: 1 | 1 | 1 | \N |
+-------------+-----------------+----------------+---------------------+--------+--------------+--------------------------------------------------------------------------------+-----------------+---------+----------------+---------------+---------------------+---------------------+--------------------------+-----------+------------+-------------------------+-----------+--------------------+--------------+
1 row in set (0.30 sec)
List 파티션 테이블에서 해당 파티션을 찾습니다.
mysql> select * from information_schema.partitions where TABLE_SCHEMA='optest' and TABLE_NAME='list_table1' and PARTITION_NAME=auto_partition_name('list', null);
+---------------+--------------+-------------+----------------+-------------------+----------------------------+-------------------------------+------------------+---------------------+----------------------+-------------------------+-----------------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+-------------+---------------------+---------------------+----------+-------------------+-----------+-----------------+
| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | PARTITION_NAME | SUBPARTITION_NAME | PARTITION_ORDINAL_POSITION | SUBPARTITION_ORDINAL_POSITION | PARTITION_METHOD | SUBPARTITION_METHOD | PARTITION_EXPRESSION | SUBPARTITION_EXPRESSION | PARTITION_DESCRIPTION | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | CHECKSUM | PARTITION_COMMENT | NODEGROUP | TABLESPACE_NAME |
+---------------+--------------+-------------+----------------+-------------------+----------------------------+-------------------------------+------------------+---------------------+----------------------+-------------------------+-----------------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+-------------+---------------------+---------------------+----------+-------------------+-----------+-----------------+
| internal | optest | list_table1 | pX | NULL | 0 | 0 | LIST | NULL | str | NULL | (NULL) | 1 | 1266 | 1266 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2024-11-14 19:58:45 | 0000-00-00 00:00:00 | 0 | | | |
+---------------+--------------+-------------+----------------+-------------------+----------------------------+-------------------------------+------------------+---------------------+----------------------+-------------------------+-----------------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+-------------+---------------------+---------------------+----------+-------------------+-----------+-----------------+
1 row in set (0.24 sec)
지정한 시작값을 갖는 파티션 찾기
mysql> select * from information_schema.partitions where TABLE_NAME='DAILY_TRADE_VALUE' and PARTITION_DESCRIPTION like "[('2012-01-01'),%";
+---------------+--------------+-------------------+-----------------+-------------------+----------------------------+-------------------------------+------------------+---------------------+----------------------+-------------------------+----------------------------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+-------------+---------------------+---------------------+----------+-------------------+-----------+-----------------+
| TABLE_CATALOG | TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | PARTITION_NAME | SUBPARTITION_NAME | PARTITION_ORDINAL_POSITION | SUBPARTITION_ORDINAL_POSITION | PARTITION_METHOD | SUBPARTITION_METHOD | PARTITION_EXPRESSION | SUBPARTITION_EXPRESSION | PARTITION_DESCRIPTION | TABLE_ROWS | AVG_ROW_LENGTH | DATA_LENGTH | MAX_DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | DATA_FREE | CREATE_TIME | UPDATE_TIME | CHECK_TIME | CHECKSUM | PARTITION_COMMENT | NODEGROUP | TABLESPACE_NAME |
+---------------+--------------+-------------------+-----------------+-------------------+----------------------------+-------------------------------+------------------+---------------------+----------------------+-------------------------+----------------------------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+-------------+---------------------+---------------------+----------+-------------------+-----------+-----------------+
| internal | optest | DAILY_TRADE_VALUE | p20120101000000 | NULL | 0 | 0 | RANGE | NULL | TRADE_DATE | NULL | [('2012-01-01'), ('2013-01-01')) | 1 | 985 | 985 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2024-11-14 17:29:02 | 0000-00-00 00:00:00 | 0 | | | |
+---------------+--------------+-------------------+-----------------+-------------------+----------------------------+-------------------------------+------------------+---------------------+----------------------+-------------------------+----------------------------------+------------+----------------+-------------+-----------------+--------------+-----------+-------------+---------------------+---------------------+----------+-------------------+-----------+-----------------+
1 row in set (0.65 sec)