Как я могу увидеть несколько запросов, которые генерируются для параллельного чтения данных для каждого раздела из базы данных с использованием искры

Я пытаюсь прочитать данные из таблицы Postgres с помощью Spark. Изначально я читал данные в одном потоке без использования lowerBound, upperBound, partitionColumn и numPartitions. Данные, которые я читаю, огромны, около 120 миллионов записей. Поэтому я решил читать данные параллельно, используя partitionColumn. Я могу читать данные, но чтение их 12 параллельными потоками занимает больше времени, чем одним потоком. Я не могу понять, как я могу увидеть 12 SQL-запросов, которые генерируются для параллельного извлечения данных для каждого раздела.

Код, который я использую:

val query = s"(select * from db.testtable) as testquery" 
val df = spark.read
    .format("jdbc")
    .option("url", jdbcurl)
    .option("dbtable", query)
    .option("partitionColumn","transactionbegin")
    .option("numPartitions",12) 
    .option("driver", "org.postgresql.Driver")
    .option("fetchsize", 50000)  
    .option("user","user")
    .option("password", "password")
    .option("lowerBound","2019-01-01 00:00:00")
    .option("upperBound","2019-12-31 23:59:00")
    .load
df.count()

Где и как я могу увидеть 12 параллельных запросов, которые создаются для параллельного чтения данных в каждом потоке?
Я вижу, что в пользовательском интерфейсе Spark создается 12 задач, но не могу найти способ увидеть, какие отдельные 12 запросов генерируются для параллельного извлечения данных из таблицы Postgres.

Можно ли каким-либо образом опустить фильтр, чтобы он считывал данные только за этот год, в данном случае за 2019 год.