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我有一个包含数十亿行的 Postgres 表,对于机器学习应用程序,需要将其分为训练集和测试集。
我希望测试行通过它们的 id
列大部分是连续的,所以想随机选择每个 1,000 个连续行的几个 block ,并将它们标记为测试行。我在 id
列上有一个索引,因此可以快速选择任意 1,000 个连续的行:
UPDATE table SET test=true WHERE id BETWEEN 100000 AND 101000;
非常高效,并且如您所料使用索引扫描。不幸的是,一旦我随机生成初始 id
,即
WITH off AS (SELECT ROUND(random()*maxId))
UPDATE table SET test=true
WHERE id BETWEEN (SELECT * FROM off LIMIT 1)
AND (SELECT * FROM off LIMIT 1)+1000;
查询规划器现在决定进行全表扫描(慢得多)。
当然,如果我只需要这样做一次,我会手动生成一个随机行,没问题。但是最后我想要一个自动分为测试和训练的功能,如下所示:
CREATE OR REPLACE FUNCTION test_train_divide(chunkSize integer, proportion real)
RETURNS BOOLEAN
AS $$
DECLARE
maxId INTEGER := (SELECT MAX(id) FROM table);
BEGIN
FOR i IN 1 .. round(maxId*proportion/chunkSize) LOOP
RAISE NOTICE 'Update call %', i;
WITH off AS (SELECT ROUND(random()*maxId))
UPDATE table SET test=true
WHERE id BETWEEN (SELECT * FROM off LIMIT 1)
AND (SELECT * FROM off LIMIT 1)+chunkSize;
END LOOP;
return true;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
SELECT test_train_divide(1000,0.01);
这有效,但速度非常慢!有什么指点吗?
这是架构
tbl "public.tbl”
Column | Type | Modifiers
-----------+---------+-----------
subid | integer |
id | bigint |
wordid | integer |
capid | integer |
test | boolean |
Indexes:
“tbl_id_idx" btree (id)
这里有两种不同的查询计划,一种是好的(使用索引),一种是坏的:
will=# EXPLAIN UPDATE tbl SET test=true WHERE id BETWEEN 1000000 AND 1001000;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------
Update on tbl (cost=0.57..790.45 rows=1079 width=38)
-> Index Scan using tbl_id_idx on tbl (cost=0.57..790.45 rows=1079 width=38)
Index Cond: ((id >= 1000000) AND (id <= 1001000))
(3 rows)
will=# EXPLAIN WITH start AS (SELECT round(random()*max(id)) FROM tbl) UPDATE tbl c SET test=true WHERE c.id BETWEEN (SELECT * FROM start LIMIT 1) AND (SELECT * FROM start LIMIT 1)+1000;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Update on tbl c (cost=0.65..14932243.97 rows=1459961 width=38)
CTE start
-> Result (cost=0.59..0.61 rows=1 width=0)
InitPlan 1 (returns $0)
-> Limit (cost=0.57..0.59 rows=1 width=8)
-> Index Only Scan Backward using tbl_id_idx on tbl (cost=0.57..5846291.90 rows=288468819 width=8)
Index Cond: (id IS NOT NULL)
InitPlan 3 (returns $2)
-> Limit (cost=0.00..0.02 rows=1 width=8)
-> CTE Scan on start (cost=0.00..0.02 rows=1 width=8)
InitPlan 4 (returns $3)
-> Limit (cost=0.00..0.02 rows=1 width=8)
-> CTE Scan on start start_1 (cost=0.00..0.02 rows=1 width=8)
-> Seq Scan on tbl c (cost=0.00..14932243.32 rows=1459961 width=38)
Filter: (((id)::double precision >= $2) AND ((id)::double precision <= ($3 + 1000::double precision)))
(15 rows)
Time: 2.649 ms
最佳答案
初始化后max_id
作为max(id) - 1000
为 1000 行留出空间,这应该使用索引:
UPDATE table
SET test = true
FROM (SELECT (random() * max_id)::bigint AS lower_bound) t
WHERE id BETWEEN t.lower_bound AND t.lower_bound + 999;
不需要 CTE 和子查询的复杂结构。使用单个子查询。
您的原始计算结果为 numeric
(或 dp
),这可能不适用于 bigint
上的索引柱子。转换到bigint
. (在 pg 9.3 中应该不是问题。)
BETWEEN
包括下限和上限。你的上限应该是 lower + 999
, 严格来说。
random()
返回 ( per documentation ) random value in the range 0.0 <= x < 1.0
.为了完全公平,你的lower_bound
真的应该这样计算(假设没有间隙):
trunc(random() * max_id)::bigint + 1
如果您需要真正的随机数(或者如果您的 id
有间隙),请考虑以下相关答案:
也许咨询锁或其他方法可能有用。比较这个相关的,稍后的答案:
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