如何优化在 postgresql 中查询这些数据?
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【中文标题】如何优化在 postgresql 中查询这些数据?【英文标题】:How can I optimize querying this data in postgresql? 【发布时间】:2014-10-09 04:00:50 【问题描述】:我有一个查询对于特定行来说很慢。 Postgres 选择对某些行使用Seq Scan
而不是使用Index Scan
,因为它实际上会比使用索引更快。
以下是针对普通工作负载使用索引的查询计划:http://explain.depesz.com/s/1A2o:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT "blocks".* FROM "blocks" INNER JOIN "jobs" ON "blocks"."job_id" = "jobs"."id" WHERE "jobs"."project_id" = 1;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=0.71..166.27 rows=19 width=130) (actual time=0.092..4.247 rows=2421 loops=1)
Buffers: shared hit=350
-> Index Scan using index_jobs_on_project_id on jobs (cost=0.29..18.81 rows=4 width=4) (actual time=0.044..0.099 rows=15 loops=1)
Index Cond: (project_id = 1)
Buffers: shared hit=17
-> Index Scan using index_blocks_on_job_id on blocks (cost=0.42..36.67 rows=19 width=130) (actual time=0.021..0.133 rows=161 loops=15)
Index Cond: (job_id = jobs.id)
Buffers: shared hit=333
Total runtime: 4.737 ms
(9 rows)
这是选择对不太正常的工作负载进行顺序扫描的查询计划:http://explain.depesz.com/s/cJOd:
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT "blocks".* FROM "blocks" INNER JOIN "jobs" ON "blocks"."job_id" = "jobs"."id" WHERE "jobs"."project_id" = 2;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=1138.64..11236.94 rows=10421 width=130) (actual time=5.212..72.604 rows=2516 loops=1)
Hash Cond: (blocks.job_id = jobs.id)
Buffers: shared hit=5671
-> Seq Scan on blocks (cost=0.00..8478.06 rows=303206 width=130) (actual time=0.008..24.573 rows=298084 loops=1)
Buffers: shared hit=5446
-> Hash (cost=1111.79..1111.79 rows=2148 width=4) (actual time=3.346..3.346 rows=2164 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 77kB
Buffers: shared hit=225
-> Bitmap Heap Scan on jobs (cost=40.94..1111.79 rows=2148 width=4) (actual time=0.595..2.158 rows=2164 loops=1)
Recheck Cond: (project_id = 2)
Buffers: shared hit=225
-> Bitmap Index Scan on index_jobs_on_project_id (cost=0.00..40.40 rows=2148 width=0) (actual time=0.516..0.516 rows=2164 loops=1)
Index Cond: (project_id = 2)
Buffers: shared hit=8
Total runtime: 72.767 ms
(15 rows)
在第一种情况下,该项目有 15 个工作岗位和 2421 个街区。在第二种情况下,该项目有 2164 个工作和 2516 个区块。
有没有办法查询这些数据以使第二个工作负载不那么慢?还是我只是在处理某种最坏情况下的性能工作负载?
编辑
将 random_page_cost 更新为 1.1 并为慢查询重新运行 EXPLAIN 后:http://explain.depesz.com/s/xKdd
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT "blocks".* FROM "blocks" INNER JOIN "jobs" ON "blocks"."job_id" = "jobs"."id" WHERE "jobs"."project_id" = 2;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=0.71..7634.08 rows=10421 width=130) (actual time=0.025..10.597 rows=2516 loops=1)
Buffers: shared hit=9206
-> Index Scan using index_jobs_on_project_id on jobs (cost=0.29..1048.99 rows=2148 width=4) (actual time=0.015..1.239 rows=2164 loops=1)
Index Cond: (project_id = 32357)
Buffers: shared hit=225
-> Index Scan using index_blocks_on_job_id on blocks (cost=0.42..2.88 rows=19 width=130) (actual time=0.003..0.003 rows=1 loops=2164)
Index Cond: (job_id = jobs.id)
Buffers: shared hit=8981
Total runtime: 10.925 ms
(9 rows)
好多了!看来我需要花一些时间来调整服务器配置。
【问题讨论】:
你有什么索引?jobs.project_id
和 blocks.job_id
列上有索引。
请显示完整的EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) ...
而不仅仅是EXPLAIN
。
jobs.id
呢?
由于两个索引扫描上的嵌套循环比位图索引扫描上的 hashjoin 快得多,我想说您的 random_page_cost 不能准确反映您的实际性能,至少当数据缓存在RAM 或 shared_buffers。尝试设置 SET random_page_cost = 1.1
并在该会话中重新运行。您可能还想在问题上抛出更多 work_mem
。
【参考方案1】:
由于两个索引扫描上的嵌套循环比位图索引扫描上的 hashjoin 快得多,我想说您的 random_page_cost
不能准确反映您的实际性能,至少当数据缓存在 RAM 中或 @ 987654323@.
尝试设置SET random_page_cost = 1.1
并在该会话中重新运行。您可能还想在问题上抛出更多 work_mem
。
如果random_page_cost
调整有效,您可能需要更新postgresql.conf
以反映它。请注意,1.1 是一个非常极端的设置;默认值为 4,seq_page_cost
为 1,因此在配置文件中我会从 2 或 1.5 之类的东西开始,以避免使其他计划变得更糟。
【讨论】:
玩random_page_cost
对我的一些查询产生了巨大的积极影响。这是一篇很好的文章,扩展了由于 random_page_cost 的性能改进:How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x以上是关于如何优化在 postgresql 中查询这些数据?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何为复杂的 sql 查询获取中间数据。 PostgreSQL