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何百万ものデータで満たされた単純なデータベース (PostgreSQL 11) があります。一日平均を出したいvalue。そのためにtime_bucket()関数を使用しています。

データベース スキーマ

-- create database tables + indexes
CREATE TABLE IF NOT EXISTS machine (
    id   SMALLSERIAL PRIMARY KEY,
    name TEXT UNIQUE
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS reject_rate (
    time       TIMESTAMPTZ UNIQUE NOT NULL,
    machine_id SMALLINT REFERENCES machine(id) ON DELETE CASCADE,
    value      FLOAT NOT NULL,
    PRIMARY KEY(time, machine_id)
);
CREATE INDEX ON reject_rate (machine_id, value, time DESC);

-- hypertable
SELECT create_hypertable('reject_rate', 'time');

-- generate data with 54M rows
-- value column is generated randomly
-- this tooks minutes to finish but that's OK
INSERT INTO machine (name) VALUES ('machine1'), ('machine2');
INSERT INTO reject_rate (time, machine_id, value)
   SELECT to_timestamp(generate_series(1, 54e6)), 1, random();

私がしようとしているクエリは次のとおりです。

クエリ

SELECT
time_bucket('1 day', reject_rate.time) AS day,
AVG(value)
FROM reject_rate
GROUP BY day

結果 + 説明

インデックスを使用しても、クエリの実行時間が非常に遅くなります。クエリは 626 行を返し、完了するまでに 26.5 秒かかります。90 個の TimescaleDB チャンクが作成されました。このクエリの EXPLAIN ステートメントは次のとおりです。

"GroupAggregate  (cost=41.17..5095005.10 rows=54000000 width=16)"
"  Group Key: (time_bucket('1 day'::interval, _hyper_120_45_chunk."time"))"
"  ->  Result  (cost=41.17..4015005.10 rows=54000000 width=16)"
"        ->  Merge Append  (cost=41.17..3340005.10 rows=54000000 width=16)"
"              Sort Key: (time_bucket('1 day'::interval, _hyper_120_45_chunk."time"))"
"              ->  Index Scan using "45_86_reject_rate_time_key" on _hyper_120_45_chunk  (cost=0.42..14752.62 rows=604800 width=16)"
"              ->  Index Scan using "50_96_reject_rate_time_key" on _hyper_120_50_chunk  (cost=0.42..14752.62 rows=604800 width=16)"
"              ->  Index Scan using "55_106_reject_rate_time_key" on _hyper_120_55_chunk  (cost=0.42..14752.62 rows=604800 width=16)"
"              ->  Index Scan using "60_116_reject_rate_time_key" on _hyper_120_60_chunk  (cost=0.42..14752.62 rows=604800 width=16)"
"              ->  Index Scan using "65_126_reject_rate_time_key" on _hyper_120_65_chunk  (cost=0.42..14752.62 rows=604800 width=16)"
"              ->  Index Scan using "70_136_reject_rate_time_key" on _hyper_120_70_chunk  (cost=0.42..14752.62 rows=604800 width=16)"
"              ->  Index Scan using "75_146_reject_rate_time_key" on _hyper_120_75_chunk  (cost=0.42..14752.62 rows=604800 width=16)"
+ ~80 another rows of Index scan

質問

インデックスを正しく作成しましたか? データベースを正しく作成しましたか? それとも、この量の行に対して TimescaleDB がそのように遅いのでしょうか?

time_bucket()これがおそらく遅い理由です: https://github.com/timescale/timescaledb/issues/1229。提案された解決策は、連続集計ビューを使用することです。これはPostgreSQLで時系列を使用する方法として推奨されていますか?

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