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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章PostgreSQL数据库中如何保证LIKE语句的效率(推荐)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
在任何数据库中使用LIKE语句往往都是令人头疼的一件事，因为不少用户发现LIKE语句效率极低，查看执行计划后发现原来没有走索引，那么在Postgresql数据中LIKE语句的执行效率又是怎样的呢？我们又该如何提高LIKE语句的执行效率呢?
实验环境 。
数据库环境： PostgreSQL 12.3 X86_64 。
创建虚拟环境:
|
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|
postgres=#
create
database
testdb01 owner highgo;
CREATE
DATABASE
postgres=# \c testdb01 highgo
testdb01=#
create
table
testliketb01 (userid
int
primary
key
,username
varchar
(20),
password
varchar
(60),description text);
CREATE
TABLE
|
为何保证测试效果更直观，我们使用随机数据填充一下该表 。
|
1
|
testdb01=#
insert
into
testliketb01
select
generate_series(1,500000),split_part(
'张三,李四,王五,小明,小红'
,
','
,(random()*(5-1)+1)::
int
),md5((random()*(5-1)+1)::
varchar
),split_part(
'highgo,highgo02,highgo03'
,
','
,(random()*(3-1)+1)::
int
);
|
至此，虚拟数据创建完毕.
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|
testdb01=#
select
*
from
testliketb01 limit 10;
userid | username |
password
| description
--------+----------+----------------------------------+-------------
1 | 王五 | 4f2bca371b42abd1403d5c20c4542dff | highgo
2 | 李四 | 2a978c605188770c5ed162889fff189e | highgo02
3 | 李四 | f5d129ab728b72ac6f663fe544bc7c16 | highgo
4 | 小明 | 53134fa1022c58e65168b6aa1fbe5e39 | highgo02
5 | 王五 | 2cf9abb2a8b676a626fa2c317d401ed8 | highgo02
6 | 王五 | 2247a0cfda1f2819554d6e8e454622eb | highgo02
7 | 张三 | 59dfdc680c17533dfba1c72c9ce0bf76 | highgo02
8 | 王五 | 87db4258236a3826259dcc3e7cb5fc63 | highgo02
9 | 王五 | baaf7a2f7027df9aaeb665121432b6e2 | highgo02
10 | 王五 | 2f8fb36b3227c795b111b9bd5b031a76 | highgo02
(10
rows
)
此时数据库的状态：
testdb01=# \l+ testdb01
List
of
databases
Name
| Owner | Encoding |
Collate
| Ctype | Access
privileges
|
Size
| Tablespace | Description
----------+--------+----------+-------------+-------------+-------------------+-------+------------+-------------
testdb01 | highgo | UTF8 | en_US.UTF-8 | en_US.UTF-8 | | 59 MB | pg_default |
(1 row)
|
简单LIKE语句查询:
|
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|
testdb01=# explain analyze
select
*
from
testliketb01
where
username
like
'王%'
;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan
on
testliketb01 (cost=0.00..11405.00
rows
=125350 width=52) (actual
time
=0.014..177.571
rows
=124952 loops=1)
Filter: ((username)::text ~~
'王%'
::text)
Rows
Removed
by
Filter: 375048
Planning
Time
: 0.121 ms
Execution
Time
: 190.554 ms
(5
rows
)
|
结论：LIKE查询没有走索引 创建普通索引： testdb01=# create index idx_testliketb01_username on testliketb01(username); CREATE INDEX 执行三遍：analyze testliketb01 ; 重新执行LIKE语句，发现还是没有走索引 创建包含operator class的索引： testdb01=# create index idx_testliketb01_username on testliketb01(username varchar_pattern_ops); CREATE INDEX 执行三遍：analyze testliketb01 ; 。
|
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|
testdb01=# explain analyze
select
*
from
testliketb01
where
username
like
'王%'
;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan
on
testliketb01 (cost=2665.26..9387.14
rows
=125350 width=52) (actual
time
=31.383..94.745
rows
=124952 loops=1)
Filter: ((username)::text ~~
'王%'
::text)
Heap Blocks: exact=5155
-> Bitmap
Index
Scan
on
idx_testliketb01_username (cost=0.00..2633.92
rows
=125350 width=0) (actual
time
=29.730..29.730
rows
=124952 loops=1)
Index
Cond: (((username)::text ~>=~
'王'
::text)
AND
((username)::text ~<~
'玌'
::text))
Planning
Time
: 0.111 ms
Execution
Time
: 107.030 ms
(7
rows
)
|
结论：在创建完普通索引并收集统计信息后数据库在执行LIKE语句时有可能仍然无法使用索引。在创建完带有操作类的索引收集完统计信息后，执行LIKE语句可以看到正常使用索引，且执行效率有了不小提升。 。
PS：operator class是Postgresql新版中创建索引的新选项，旨在通过制定索引的操作类可以更精准的收集统计信息.
为了更精准的收集统计信息，我们也可以在初始化或者创建数据库时将Collate设置为"C"，这也是Postgresql数据中常用的优化手段。 我们来测试一下将Collate设置为"C"的效果:
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|
testdb01=#
create
database
testdb02
with
TEMPLATE template0 LC_COLLATE=
'C'
LC_CTYPE =
'C'
owner highgo;
CREATE
DATABASE
testdb02=# \l+ testdb02
List
of
databases
Name
| Owner | Encoding |
Collate
| Ctype | Access
privileges
|
Size
| Tablespace | Description
----------+--------+----------+---------+-------+-------------------+-------+------------+-------------
testdb02 | highgo | UTF8 | C | C | | 59 MB | pg_default |
(1 row)
testdb02=#
create
index
idx_testliketb01_username
on
testliketb01(username);
CREATE
INDEX
testdb02=# analyze testliketb01 ;
ANALYZE
testdb02=# analyze testliketb01 ;
ANALYZE
testdb02=# analyze testliketb01 ;
ANALYZE
testdb02=# explain analyze
select
*
from
testliketb01
where
username
like
'王%'
;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan
on
testliketb01 (cost=2680.26..9410.67
rows
=126033 width=52) (actual
time
=35.262..99.052
rows
=124992 loops=1)
Filter: ((username)::text ~~
'王%'
::text)
Heap Blocks: exact=5155
-> Bitmap
Index
Scan
on
idx_testliketb01_username (cost=0.00..2648.75
rows
=126033 width=0) (actual
time
=33.920..33.920
rows
=124992 loops=1)
Index
Cond: (((username)::text >=
'王'
::text)
AND
((username)::text <
'玌'
::text))
Planning
Time
: 0.276 ms
Execution
Time
: 111.578 ms
(7
rows
)
|
结论：创建数据库时将Collate设置为"C"，即便索引为普通索引，LIKE语句也可以使用索引提升查询效率。 。
优化建议:
1、初始化数据库或者创建数据库时将Collate设置为"C".
2、创建索引时指定索引的操作类。（text_pattern_ops、varchar_pattern_ops和 bpchar_pattern_ops分别支持类型text、varchar和 char上的B-tree索引） 。
3、优化思路，对于%X的列无法使用索引，可以新增一列 反存储列，将%X改为X%.
4、创建覆盖索引，保证复杂SQL中可以尽可能调用该索引.
5、调整业务逻辑，尽量不用LIKE语句或者调整LIKE语句在WHERE中的位置.
到此这篇关于PostgreSQL数据库中如何保证LIKE语句的效率的文章就介绍到这了,更多相关PostgreSQL保证LIKE语句的效率内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/pg_hgdb/article/details/114123959 。
最后此篇关于PostgreSQL数据库中如何保证LIKE语句的效率(推荐)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于PostgreSQL数据库中如何保证LIKE语句的效率(推荐)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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