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如果我将以下函数硬编码到查询中,它的处理速度将提高 10 倍...关于如何使该函数运行得那么快有什么想法吗?
我认为编写 sql 函数的一个优点是查询计划器在这些函数上具有完整的功能,与 PL 语言函数相比。
顺便说一下,我使用的是 PostgreSQL 9.4。
更新
我现在意识到执行速度的差异不是来自将查询放在函数中,而是来自调用函数的方式。
select * from spatial.aggregate_raster_stats_by_geom(155);
>> 1.5 秒
select (spatial.aggregate_raster_stats_by_geom(155)).*;
>> 15 秒
CREATE OR REPLACE FUNCTION spatial.aggregate_raster_stats_by_geom(
IN arg_rid INTEGER
)
-- This function is called by the trigger that is fired whenever an entry is created in the raster catalog.
RETURNS TABLE(band INTEGER,gid INTEGER, rid INTEGER, product_id INTEGER,ref_datetime TIMESTAMP ,scale INTEGER, count BIGINT, sum FLOAT, mean FLOAT, stddev FLOAT, min FLOAT, max FLOAT) AS
$$
SELECT
band,
gid,
arg_rid as rid,
product_id,
ref_datetime,
scale,
(ST_SummaryStats(clip,band,TRUE)).* -- compute summary statistics (min and max, etc are also in there). TRUE indicates that nodata should be ignored.
FROM
(SELECT
gid,
ST_Union(ST_Clip(rast, geom)) as clip -- assemble the raster tiles and clip them with the assembled polygons
FROM
spatial.raster_tiles AS r
JOIN
spatial.geom_catalog AS polygons
ON ST_Intersects(rast,polygons.geom) -- only select raster tiles that touch the polygons. Spatial indexes should make this fast
JOIN
spatial.geom_metadata AS geometa
ON geometa.product_id = polygons.product_id
WHERE
geometa.aggregate_raster_auto = TRUE
AND r.rid=$1
GROUP by gid
) as foo
cross join (
-- Join bands to the selection
-- this join has to be introduced AFTER the clipping. If done before, then clipping will be performed for each band.
SELECT
generate_series(md.band_data_start,band_count) as band,
data_scale_factor as scale,
md.product_id,
rid,
ref_datetime
FROM spatial.raster_metadata md
JOIN spatial.raster_catalog rst ON rst.product_id = md.product_id
WHERE rst.rid = $1) AS bar2
$$
LANGUAGE sql IMMUTABLE;
最佳答案
啊。您遗漏了关键细节。
在 PostgreSQL 中(至少在 9.5 及更早版本中)写:
SELECT ( f () ).*;
... 为每个结果列运行一次 f
!
它基本上是一个宏扩展。
要解决这个问题,请包裹在另一层子查询中。
关于PostgreSQL SQL 函数比硬编码查询慢 10 倍,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33703212/
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