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我有一个非常简单的查询,它使用 json 数据连接主表:
WITH
timecode_range AS
(
SELECT
(t->>'table_id')::integer AS table_id,
(t->>'timecode_from')::bigint AS timecode_from,
(t->>'timecode_to')::bigint AS timecode_to
FROM (SELECT '{"table_id":1,"timecode_from":19890328,"timecode_to":119899328}'::jsonb t) rowset
)
SELECT n.*
FROM partition.json_notification n
INNER JOIN timecode_range r ON n.table_id = r.table_id AND n.timecode > r.timecode_from AND n.timecode <= r.timecode_to
当“timecode_range”仅返回 1 条记录时,它工作得很好:
Nested Loop (cost=0.43..4668.80 rows=1416 width=97) (actual time=0.352..0.352 rows=0 loops=1)
CTE timecode_range
-> Result (cost=0.00..0.01 rows=1 width=0) (actual time=0.002..0.002 rows=1 loops=1)
-> CTE Scan on timecode_range r (cost=0.00..0.02 rows=1 width=20) (actual time=0.007..0.007 rows=1 loops=1)
-> Index Scan using json_notification_pkey on json_notification n (cost=0.42..4654.61 rows=1416 width=97) (actual time=0.322..0.322 rows=0 loops=1)
Index Cond: ((timecode > r.timecode_from) AND (timecode <= r.timecode_to))
Filter: (r.table_id = table_id)
Planning time: 2.292 ms
Execution time: 0.665 ms
但是当我需要返回多条记录时:
WITH
timecode_range AS
(
SELECT
(t->>'table_id')::integer AS table_id,
(t->>'timecode_from')::bigint AS timecode_from,
(t->>'timecode_to')::bigint AS timecode_to
FROM (SELECT json_array_elements('[{"table_id":1,"timecode_from":19890328,"timecode_to":119899328}]') t) rowset
)
SELECT n.*
FROM partition.json_notification n
INNER JOIN timecode_range r ON n.table_id = r.table_id AND n.timecode > r.timecode_from AND n.timecode <= r.timecode_to
它开始使用顺序扫描,执行时间急剧增加 :(
Hash Join (cost=7.01..37289.68 rows=92068 width=97) (actual time=418.563..418.563 rows=0 loops=1)
Hash Cond: (n.table_id = r.table_id)
Join Filter: ((n.timecode > r.timecode_from) AND (n.timecode <= r.timecode_to))
Rows Removed by Join Filter: 14444
CTE timecode_range
-> Subquery Scan on rowset (cost=0.00..3.76 rows=100 width=32) (actual time=0.233..0.234 rows=1 loops=1)
-> Result (cost=0.00..0.51 rows=100 width=0) (actual time=0.218..0.218 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on json_notification n (cost=0.00..21703.36 rows=840036 width=97) (actual time=0.205..312.991 rows=840036 loops=1)
-> Hash (cost=2.00..2.00 rows=100 width=20) (actual time=0.239..0.239 rows=1 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 9kB
-> CTE Scan on timecode_range r (cost=0.00..2.00 rows=100 width=20) (actual time=0.235..0.236 rows=1 loops=1)
Planning time: 4.729 ms
Execution time: 418.937 ms
我做错了什么?
最佳答案
PostgreSQL 无法估计从表函数返回的行数,因此它使用 CREATE FUNCTION
中指定的 ROWS
值(默认 1000)。
对于 json_array_elements
,此值设置为 100:
SELECT prorows FROM pg_proc WHERE proname = 'json_array_elements';
┌─────────┐
│ prorows │
├─────────┤
│ 100 │
└─────────┘
(1 row)
但在您的情况下,该函数仅返回 1 行。
这种错误估计使 PostgreSQL 选择了另一种连接策略(散列连接而不是嵌套循环),从而导致执行时间更长。
如果您可以选择 PostgreSQL 可以估计的表函数以外的其他构造(例如 VALUES
语句),您将获得更好的计划。
如果您可以安全地指定上限,另一种方法是在 CTE 定义中使用 LIMIT
子句。
如果你认为PostgreSQL在超过一定行数切换到hash join时是错误的,你可以测试如下:
运行查询(使用顺序扫描和散列连接)并测量持续时间(psql
的 \timing
命令会有所帮助)。
强制嵌套循环连接:
SET enable_hashjoin=off;
SET enable_mergejoin=off;
再次运行查询(使用嵌套循环连接)并测量持续时间。
如果 PostgreSQL 确实是错误的,您可以通过将 random_page_cost
降低到接近 seq_page_cost
的值来调整优化器参数。
关于Postgresql 对索引列的查询非常慢,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44026521/
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