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我有一个表(超过 200 万条记录)用于跟踪分类帐。有的条目加分,有的条目减分(只有两种条目)。减去点数的条目始终引用使用 referenceentryid
从中减去的(添加)条目。添加的条目在 referenceentryid
中总是有 NULL
。
这个表有一个 dead
列,当一些添加被耗尽或过期时,或者当减法指向“dead”时,工作人员会将其设置为 true
“补充。由于该表在 dead=false
上有部分索引,因此对事件行的 SELECT 工作得非常快。
我的问题是将 dead
设置为 NULL
的 worker 的性能。
流程是:1.每次添加都获取一个条目,指示添加、减去的数量以及是否过期。2. 过滤掉未过期且加法大于减法的词条。3. 在 id
或 referenceentryid
在已过滤条目集中的每一行上更新 dead=true
。
WITH entries AS
(
SELECT
additions.id AS id,
SUM(subtractions.amount) AS subtraction,
additions.amount AS addition,
additions.expirydate <= now() AS expired
FROM
loyalty_ledger AS subtractions
INNER JOIN
loyalty_ledger AS additions
ON
additions.id = subtractions.referenceentryid
WHERE
subtractions.dead = FALSE
AND subtractions.referenceentryid IS NOT NULL
GROUP BY
subtractions.referenceentryid, additions.id
), dead_entries AS (
SELECT
id
FROM
entries
WHERE
subtraction >= addition OR expired = TRUE
)
-- THE SLOW BIT:
SELECT
*
FROM
loyalty_ledger AS ledger
WHERE
ledger.dead = FALSE AND
(ledger.id IN (SELECT id FROM dead_entries) OR ledger.referenceentryid IN (SELECT id FROM dead_entries));
在上面的查询中,内部部分运行得非常快(几秒钟),而最后一部分将永远运行。
我在表上有以下索引:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS loyalty_ledger (
id SERIAL PRIMARY KEY,
programid bigint NOT NULL,
FOREIGN KEY (programid) REFERENCES loyalty_programs(id) ON DELETE CASCADE,
referenceentryid bigint,
FOREIGN KEY (referenceentryid) REFERENCES loyalty_ledger(id) ON DELETE CASCADE,
customerprofileid bigint NOT NULL,
FOREIGN KEY (customerprofileid) REFERENCES customer_profiles(id) ON DELETE CASCADE,
amount int NOT NULL,
expirydate TIMESTAMPTZ,
dead boolean DEFAULT false,
expired boolean DEFAULT false
);
CREATE index loyalty_ledger_referenceentryid_idx ON loyalty_ledger (referenceprofileid) WHERE dead = false;
CREATE index loyalty_ledger_customer_program_idx ON loyalty_ledger (customerprofileid, programid) WHERE dead = false;
我正在尝试优化查询的最后一部分。EXPLAIN
给出以下内容:
"Index Scan using loyalty_ledger_referenceentryid_idx on loyalty_ledger ledger (cost=103412.24..4976040812.22 rows=986583 width=67)"
" Filter: ((SubPlan 3) OR (SubPlan 4))"
" CTE entries"
" -> GroupAggregate (cost=1.47..97737.83 rows=252177 width=25)"
" Group Key: subtractions.referenceentryid, additions.id"
" -> Merge Join (cost=1.47..91390.72 rows=341928 width=28)"
" Merge Cond: (subtractions.referenceentryid = additions.id)"
" -> Index Scan using loyalty_ledger_referenceentryid_idx on loyalty_ledger subtractions (cost=0.43..22392.56 rows=341928 width=12)"
" Index Cond: (referenceentryid IS NOT NULL)"
" -> Index Scan using loyalty_ledger_pkey on loyalty_ledger additions (cost=0.43..80251.72 rows=1683086 width=16)"
" CTE dead_entries"
" -> CTE Scan on entries (cost=0.00..5673.98 rows=168118 width=4)"
" Filter: ((subtraction >= addition) OR expired)"
" SubPlan 3"
" -> CTE Scan on dead_entries (cost=0.00..3362.36 rows=168118 width=4)"
" SubPlan 4"
" -> CTE Scan on dead_entries dead_entries_1 (cost=0.00..3362.36 rows=168118 width=4)"
我查询的最后一部分似乎效率很低。关于如何加快速度的任何想法?
最佳答案
对于大型数据集,我发现半连接比查询列表具有更好的性能:
from
loyalty_ledger as ledger
WHERE
ledger.dead = FALSE AND (
exists (
select null
from dead_entries d
where d.id = ledger.id
) or
exists (
select null
from dead_entries d
where d.id = ledger.referenceentryid
)
)
老实说,我不知道,但我认为每一个都值得一试。它的代码更少,更直观,但不能保证它们会更好地工作:
ledger.dead = FALSE AND
exists (
select null
from dead_entries d
where d.id = ledger.id or d.id = ledger.referenceentryid
)
或
ledger.dead = FALSE AND
exists (
select null
from dead_entries d
where d.id in (ledger.id, ledger.referenceentryid)
)
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