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次のようなビューがvote_pairsあります。

CREATE VIEW vote_pairs AS
    SELECT
        v1.name as name1,
        v2.name as name2,
        ...
    FROM votes AS v1
    JOIN votes AS v2
        ON v1.topic_id = v2.topic_id;

また、votesテーブルに最大 10 万行ある場合、このビュー全体のクエリの実行には約 3 秒かかります。

ただし、名前にフィルターを追加すると、次のようになります。

… ON v1.topic_id = v2.topic_id AND v1.name < v2.name;

実行時間は 4 倍になり、クエリvote_pairsが完了するまでに約 12 秒かかります。

このランタイムは、制限の位置に関係なく一貫しています。たとえば、フィルターがWHERE外側のクエリの句に移動した場合、クエリは同様に遅くなります。

SELECT * FROM vote_pairs WHERE name1 < name2;

どうしたの？Postgresで辞書式比較は遅いですか? これは別のものですか？また、このクエリの速度を改善するにはどうすればよいでしょうか?

投票表:

CREATE TABLE votes (
    topic_id INTEGER REFERENCES topics(id),
    name VARCHAR(64),
    vote VARCHAR(12)
)

CREATE INDEX votes_topic_name ON votes (topic_id, name);
CREATE INDEX votes_name ON votes (name);

EXPLAIN ANALYZE名前フィルターなしの出力:

db=# CREATE OR REPLACE VIEW vote_pairs AS
db-#     SELECT
db-#         v1.name as name1,
db-#         v2.name as name2
db-#     FROM votes AS v1
db-#     JOIN votes AS v2
db-#         ON v1.topic_id = v2.topic_id;
CREATE VIEW
db=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM vote_pairs;                                                                                                                                                                                                                           QUERY PLAN                                                          
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Join  (cost=3956.38..71868.56 rows=5147800 width=28) (actual time=51.810..1236.673 rows=5082750 loops=1)
   Hash Cond: (v1.topic_id = v2.topic_id)
   ->  Seq Scan on votes v1  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.019..18.358 rows=112950 loops=1)
   ->  Hash  (cost=1882.50..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=50.671..50.671 rows=112950 loops=1)
         ->  Seq Scan on votes v2  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.004..20.306 rows=112950 loops=1)
 Total runtime: 1495.963 ms
(6 rows)

フィルターを使用すると、次のようになります。

db=# CREATE OR REPLACE VIEW vote_pairs AS
db-#     SELECT
db-#         v1.name as name1,
db-#         v2.name as name2
db-#     FROM votes AS v1
db-#     JOIN votes AS v2
db-#         ON v1.topic_id = v2.topic_id AND v1.name < v2.name;
CREATE VIEW
db=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM vote_pairs;
                                                         QUERY PLAN                                                          
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Join  (cost=3956.38..84738.06 rows=1715933 width=28) (actual time=66.688..6900.478 rows=2484900 loops=1)
   Hash Cond: (v1.topic_id = v2.topic_id)
   Join Filter: ((v1.name)::text < (v2.name)::text)
   ->  Seq Scan on votes v1  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.023..24.539 rows=112950 loops=1)
   ->  Hash  (cost=1882.50..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=65.603..65.603 rows=112950 loops=1)
         ->  Seq Scan on votes v2  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.004..26.756 rows=112950 loops=1)
 Total runtime: 7048.740 ms
(7 rows)

説明 (分析、バッファ):

db=# EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM vote_pairs;
                                                         QUERY PLAN                                                          
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Join  (cost=3956.38..71345.89 rows=5152008 width=28) (actual time=56.230..1204.522 rows=5082750 loops=1)
   Hash Cond: (v1.topic_id = v2.topic_id)
   Buffers: shared hit=129 read=1377 written=2, temp read=988 written=974
   ->  Seq Scan on votes v1  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.008..20.492 rows=112950 loops=1)
         Buffers: shared hit=77 read=676
   ->  Hash  (cost=1882.50..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=55.742..55.742 rows=112950 loops=1)
         Buckets: 2048  Batches: 8  Memory Usage: 752kB
         Buffers: shared hit=52 read=701 written=2, temp written=480
         ->  Seq Scan on votes v2  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.004..22.954 rows=112950 loops=1)
               Buffers: shared hit=52 read=701 written=2
 Total runtime: 1499.302 ms
(11 rows)


db=# EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT * FROM vote_pairs WHERE name1 > name2;                                              
                                                         QUERY PLAN                                                          
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Hash Join  (cost=3956.38..84225.91 rows=1717336 width=28) (actual time=51.214..6422.592 rows=2484900 loops=1)
   Hash Cond: (v1.topic_id = v2.topic_id)
   Join Filter: ((v1.name)::text > (v2.name)::text)
   Rows Removed by Join Filter: 2597850
   Buffers: shared hit=32 read=1477, temp read=988 written=974
   ->  Seq Scan on votes v1  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.008..22.605 rows=112950 loops=1)
         Buffers: shared hit=27 read=726
   ->  Hash  (cost=1882.50..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=50.678..50.678 rows=112950 loops=1)
         Buckets: 2048  Batches: 8  Memory Usage: 752kB
         Buffers: shared hit=2 read=751, temp written=480
         ->  Seq Scan on votes v2  (cost=0.00..1882.50 rows=112950 width=18) (actual time=0.005..21.337 rows=112950 loops=1)
               Buffers: shared hit=2 read=751
 Total runtime: 6573.308 ms
(13 rows)

雑記：

  • VACCUM FULLそしてANALYZE votes実行されました
  • 8.4.11 と 9.2.3 はどちらも同じように動作します
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2 に答える 2

1

v1.name < v2.nameフィルターがクロス積結合のすべての行に固定された一連の操作を追加するため、速度が低下すると思います。

より効率的な操作は をチェックするv1.name <> v2.nameことですが、そうすると のように重複した結果が得られ(A,B), (B,A)ます。次にv1.name < v2.name、重複を削除するWHERE句に を追加し直すことができます。単純化されたフィルターにより、ヒットする行数が減少することが期待されます。

これを試して：

CREATE OR REPLACE VIEW vote_pairs AS
    SELECT
        v1.name as name1,
        v2.name as name2
    FROM votes AS v1
    JOIN votes AS v2
        ON v1.topic_id = v2.topic_id AND v1.name <> v2.name
    WHERE v1.name < v2.name;

（編集：COLLATE "C"行くべき道のようですが、遅い操作への行の露出を減らすための素晴らしいトリックであるため、この回答は残しておきます。）

于 2013-06-09T20:36:12.303 に答える