Ich führe PostgresSQL 9.2 aus und habe eine 12-Spalten-Beziehung mit ungefähr 6.700.000 Zeilen. Es enthält Knoten in einem 3D-Raum, von denen jeder auf einen Benutzer verweist (der ihn erstellt hat). Um abzufragen, welcher Benutzer wie viele Knoten erstellt hat, gehe ich wie folgt vor ( explain analyze
für weitere Informationen hinzugefügt ):
EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, count(user_id) FROM treenode WHERE project_id=1 GROUP BY user_id;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=253668.70..253669.07 rows=37 width=8) (actual time=1747.620..1747.623 rows=38 loops=1)
-> Seq Scan on treenode (cost=0.00..220278.79 rows=6677983 width=8) (actual time=0.019..886.803 rows=6677983 loops=1)
Filter: (project_id = 1)
Total runtime: 1747.653 ms
Wie Sie sehen, dauert dies ungefähr 1,7 Sekunden. In Anbetracht der Datenmenge ist das nicht schlecht, aber ich frage mich, ob dies verbessert werden kann. Ich habe versucht, einen BTree-Index für die Benutzerspalte hinzuzufügen, aber das hat in keiner Weise geholfen.
Haben Sie alternative Vorschläge?
Der Vollständigkeit halber ist dies die vollständige Tabellendefinition mit allen Indizes (ohne Fremdschlüsseleinschränkungen, Referenzen und Trigger):
Column | Type | Modifiers
---------------+--------------------------+------------------------------------------------------
id | bigint | not null default nextval('concept_id_seq'::regclass)
user_id | bigint | not null
creation_time | timestamp with time zone | not null default now()
edition_time | timestamp with time zone | not null default now()
project_id | bigint | not null
location | double3d | not null
reviewer_id | integer | not null default (-1)
review_time | timestamp with time zone |
editor_id | integer |
parent_id | bigint |
radius | double precision | not null default 0
confidence | integer | not null default 5
skeleton_id | bigint |
Indexes:
"treenode_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"treenode_id_key" UNIQUE CONSTRAINT, btree (id)
"skeleton_id_treenode_index" btree (skeleton_id)
"treenode_editor_index" btree (editor_id)
"treenode_location_x_index" btree (((location).x))
"treenode_location_y_index" btree (((location).y))
"treenode_location_z_index" btree (((location).z))
"treenode_parent_id" btree (parent_id)
"treenode_user_index" btree (user_id)
Bearbeiten: Dies ist das Ergebnis, wenn ich die von @ypercube vorgeschlagene Abfrage (und den Index) verwende (Abfrage dauert ungefähr 5,3 Sekunden ohne EXPLAIN ANALYZE
):
EXPLAIN ANALYZE SELECT u.id, ( SELECT COUNT(*) FROM treenode AS t WHERE t.project_id=1 AND t.user_id = u.id ) AS number_of_nodes FROM auth_user As u;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on auth_user u (cost=0.00..6987937.85 rows=46 width=4) (actual time=29.934..5556.147 rows=46 loops=1)
SubPlan 1
-> Aggregate (cost=151911.65..151911.66 rows=1 width=0) (actual time=120.780..120.780 rows=1 loops=46)
-> Bitmap Heap Scan on treenode t (cost=4634.41..151460.44 rows=180486 width=0) (actual time=13.785..114.021 rows=145174 loops=46)
Recheck Cond: ((project_id = 1) AND (user_id = u.id))
Rows Removed by Index Recheck: 461076
-> Bitmap Index Scan on treenode_user_index (cost=0.00..4589.29 rows=180486 width=0) (actual time=13.082..13.082 rows=145174 loops=46)
Index Cond: ((project_id = 1) AND (user_id = u.id))
Total runtime: 5556.190 ms
(9 rows)
Time: 5556.804 ms
Edit 2: Dies ist das Ergebnis, wenn ich ein index
On project_id, user_id
(aber noch keine Schemaoptimierung) verwende, wie von @ erwin-brandstetter vorgeschlagen (die Abfrage läuft mit 1,5 Sekunden mit der gleichen Geschwindigkeit wie meine ursprüngliche Abfrage):
EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, count(user_id) as ct FROM treenode WHERE project_id=1 GROUP BY user_id;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=253670.88..253671.24 rows=37 width=8) (actual time=1807.334..1807.339 rows=38 loops=1)
-> Seq Scan on treenode (cost=0.00..220280.62 rows=6678050 width=8) (actual time=0.183..893.491 rows=6678050 loops=1)
Filter: (project_id = 1)
Total runtime: 1807.368 ms
(4 rows)
Users
mituser_id
als Primärschlüssel?project_id
unduser_id
? Wird die Tabelle ständig aktualisiert oder können Sie (für einige Zeit) mit einer materialisierten Ansicht arbeiten?Antworten:
Hauptproblem ist der fehlende Index. Aber es gibt noch mehr.
Sie haben viele
bigint
Spalten. Wahrscheinlich übertrieben. In der Regelinteger
ist mehr als genug für Spalten wieproject_id
unduser_id
. Dies würde auch beim nächsten Punkt helfen.Berücksichtigen Sie beim Optimieren der Tabellendefinition diese verwandte Antwort, wobei der Schwerpunkt auf der Datenausrichtung und dem Auffüllen liegt . Aber auch das meiste gilt:
Der Elefant im Raum : Es gibt keinen Index
project_id
. Erstelle einen. Dies ist wichtiger als der Rest dieser Antwort.Machen Sie dabei einen mehrspaltigen Index:
Wenn Sie meinen Rat befolgen,
integer
wäre hier perfekt:user_id
ist definiertNOT NULL
,count(user_id)
entspricht alsocount(*)
, letztere ist jedoch etwas kürzer und schneller. (In dieser speziellen Abfrage würde dies sogar ohneuser_id
Definition zutreffenNOT NULL
.)id
ist bereits der Primärschlüssel, die zusätzlicheUNIQUE
Einschränkung ist nutzloses Vorschaltgerät . Lass es fallen:Nebenbei: Ich würde nicht
id
als Spaltenname verwenden. Verwenden Sie etwas Beschreibendes wietreenode_id
.Informationen hinzugefügt
F:
How many different project_id and user_id?
A:
not more than five different project_id
.Das bedeutet, dass Postgres ungefähr 20% der gesamten Tabelle lesen muss , um Ihre Anfrage zu beantworten. Sofern kein Nur-Index-Scan verwendet werden kann , ist ein sequentieller Scan in der Tabelle schneller als das Einbeziehen von Indizes. Hier ist keine Leistung mehr zu erzielen - außer durch die Optimierung der Tabellen- und Servereinstellungen.
Was den Nur-Index-Scan betrifft : Um zu sehen, wie effektiv das sein kann, führen
VACUUM ANALYZE
Sie ihn aus, wenn Sie es sich leisten können (sperrt die Tabelle ausschließlich). Dann versuchen Sie es erneut. Es sollte jetzt einigermaßen schneller sein, wenn nur der Index verwendet wird. Lesen Sie diese Antwort zuerst:Sowie die mit Postgres 9.6 und dem Postgres-Wiki hinzugefügte Handbuchseite für Nur-Index-Scans .
quelle
user_id
undproject_id
integer
sollten mehr als genug sein. Es ist gut zu wissen, hier etwa 70 ms zu verwendencount(*)
anstatt zucount(user_id)
sparen. Ich habe dieEXPLAIN ANALYZE
der Abfrage hinzugefügt, nachdem ich Ihren Vorschlagindex
zum ersten Beitrag hinzugefügt habe . Es verbessert die Leistung jedoch nicht (tut aber auch nicht weh). Es scheint, dass das überhauptindex
nicht verwendet wird. Ich werde die Schemaoptimierungen bald testen.seqscan
, wird der Index verwendet (Index Only Scan using treenode_project_id_user_id_index on treenode
), aber die Abfrage dauert dann ungefähr 2,5 Sekunden (was ungefähr 1 Sekunde länger ist als bei seqscan).Ich würde zuerst einen Index hinzufügen
(project_id, user_id)
und dann in Version 9.3 diese Abfrage versuchen:Versuchen Sie in 9.2 Folgendes:
Ich nehme an, Sie haben einen
users
Tisch. Wenn nicht, ersetzen Sieusers
durch:(SELECT DISTINCT user_id FROM treenode)
quelle
CREATE INDEX treenode_user_index ON treenode USING btree (project_id, user_id);
aber ich habe es auch ohne dieUSING
Klausel versucht . Vermisse ich etwasusers
Zeilen enthält die Tabelle und wie viele Zeilen gibt die Abfrage zurück (also wie viele Benutzer haben sieproject_id=1
?) Können Sie die Erklärung dieser Abfrage anzeigen, nachdem Sie den Index hinzugefügt haben?index
in Ort. Entschuldigung für die Verwirrung. In meinerusers
Tabelle habe ich 46 Einträge. Die Abfrage gibt nur 9 Zeilen zurück. Überraschenderweise werdenSELECT DISTINCT user_id FROM treenode WHERE project_id=1;
38 Zeilen zurückgegeben. Ich habe denexplain
zu meinem ersten Beitrag hinzugefügt . Und um Verwirrung zu vermeiden: Meinusers
Tisch heißt eigentlichauth_user
.SELECT DISTINCT user_id FROM treenode WHERE project_id=1;
38 Zeilen zurückgegeben werden können, während die Abfragen nur 9 zurückgeben.SET enable_seqscan = OFF; (Query); SET enable_seqscan = ON;