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数据结构

时空行为数据包含三个属性：时间、空间和对象。

非结构化索引：

create table test(   id int8,   crt_time timestamp, -- Time   pos geometry, -- Location   obj jsonb -- Object description  );

除了应用于JSON，结构化数据还可以用于对象描述。例如：

create table test(   id int8,   crt_time timestamp, -- Time   pos geometry, -- Location   c1 int, -- Some property examples   c2 int,   c3 text,   c4 float8,   c5 int,   c6 date,   c7 text,   c8 int,   c9 int,   c10 int  );

时空行为数据的SQL查询实例

select * from test   where   pos <-> ? < ?   and crt_time between ? and ?   and ( (c1 = ? and c2 between ? and ?) or c10=?)   ...   ;

优化方法

考虑运用以下知识：

时间序列BRIN索引

crt_time字段是一个时间序列字段，表示生成数据的时间。在PostgreSQL堆存储中，存储和该字段的值具有很强的线性相关性。

因此，BRIN索引很合适。

使用BRIN索引来代替分区表进行TPC-H测试。大范围搜索的性能甚至优于使用分区表时的功能。

create index idx_test_1 on test using brin(crt_time);

空间索引

显然，空间检索需要空间索引。PostgreSQL中可以使用三种方法实现空间检索。

1. 几何类型的GIST索引

create index idx_test_2 on test using gist(pos);

该索引支持空间KNN搜索和空间位置确定等功能。

2. 几何类型的主索引

create index idx_test_2 on test using spgist(pos);

该索引支持空间KNN搜索和空间位置确定等功能。

3. Geohash和B-tree索引(将经度和纬度转换为Geohash并为hash值创建B-tree索引)。只需使用表达式索引。

create index idx_test_3 on test using btree( ST_GeoHash(pos,15) );

此索引支持前缀搜索(其能落实编码地理信息网格中包含的关系)。它属于有损索引，需要二次过滤。

GiST和SPGiST空间索引能够找到准确的地理位置信息，优于GEOHASH索引。但是，查询信息时需要特别注意。

GIN 索引

此索引类型的目标是对象属性字段JSONB或多个结构化对象属性字段。只需使用GIN索引。

例如：

create extension btree_gin;

非结构化索引：

create index idx_test_4 on test using gin( obj );

结构化索引：

create index idx_test_4 on test using gin( c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9 );

BitmapAnd和BitmapOr

但是，可以同时使用这些索引吗?  PostgreSQL为多个索引提供bitmapAnd及bitmapOr接口。它们可以组合多个索引，减少需要扫描的数据库数量。

Heap, one square = one page:  +---------------------------------------------+  |c____u_____X___u___X_________u___cXcc______u_|  +---------------------------------------------+  Rows marked c match customers pkey condition.  Rows marked u match username condition.  Rows marked X match both conditions.  Bitmap scan from customers_pkey:  +---------------------------------------------+  |100000000001000000010000000000000111100000000| bitmap 1  +---------------------------------------------+  One bit per heap page, in the same order as the heap  Bits 1 when condition matches, 0 if not  Bitmap scan from ix_cust_username:  +---------------------------------------------+  |000001000001000100010000000001000010000000010| bitmap 2  +---------------------------------------------+  Once the bitmaps are created a bitwise AND is performed on them:  +---------------------------------------------+  |100000000001000000010000000000000111100000000| bitmap 1  |000001000001000100010000000001000010000000010| bitmap 2   &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&  |000000000001000000010000000000000010000000000| Combined bitmap  +-----------+-------+--------------+----------+   | | |   v v v  Used to scan the heap only for matching pages:  +---------------------------------------------+  |___________X_______X______________X__________|  +---------------------------------------------+  The bitmap heap scan then seeks to the start of each page and reads the page:  +---------------------------------------------+  |___________X_______X______________X__________|  +---------------------------------------------+  seek------->^seek-->^seek--------->^   | | |   ------------------------   only these pages read

例如：

select * from test where   c1 ...   and crt_time between ? and ?   and test->> c1 in (?, ? ...);

根据统计数据自动使用适当的索引。如果需要，bitmapAnd和bitmapOr将在多个索引上自动执行合并扫描。跳过不需要扫描的页面，重新检查命中的页面。

堆表存储分级和分区

存储可以分为一级分区或多级分区：

1. 单一分区

例如，按时间划分。

create table test(   id int8,   crt_time timestamp, -- Time   pos geometry, -- Location   obj jsonb -- Object description  )  PARTITION BY range (crt_time)  ;  create table test_201701 PARTITION OF test for values FROM ( 2017-01-01 ) TO ( 2017-02-01 );  ......

2. 多层分区

例如，先按时间分区，然后按Geohash划分。

create table test_201701 PARTITION OF test for values  FROM ( 2017-01-01 ) TO ( 2017-02-01 ) partition by range(st_geohash(pos,15));  ...  create table test_201701_prefix1 PARTITION OF test for values  FROM ( xxxx1 ) TO ( xxxx2 );  -- Generate BOX (GRID) on a map, find corresponding boundaries and use  -- boundaries as partitioning conditions

使用分区时，如果查询条件包括分区键(如时间和空间范围)，相应的分区将自动定位，这即为需要扫描的数据量。

创建面向对象属性的GIN索引，以实现高效查询。

索引分级与分区

与数据一样，索引在不使用分区表的情况下也支持分区逻辑。

空间索引+时间分区

create index idx_20170101  on tbl using gist (pos)  where crt_time between 2017-01-01 and 2017-01-02 ;  ...  create index idx_20170102  on tbl using gist (pos)  where crt_time between 2017-01-02 and 2017-01-03 ;  ...

通过使用前述分区索引，可以在输入时间范围后快速定位目标数据，执行空间搜索。

select * from tbl   where crt_time between 2017-01-01 and 2017-01-02 -- Time   and (pos <-> ?) < ? -- Distance to a point to be searched for   and ? -- Other conditions   order by pos <-> ? -- Sort by distance   limit ?; -- Number of results to be returned

可以使用更多的索引分区，比如用作搜索条件和商店类型的维度(对象属性)(假设它是可枚举的或在范围相对较小的情况下)。

create index idx_20170101_mod0 on tbl using gist (pos) where crt_time between 2017-01-01 and 2017-01-02 and dtype=0;  ...  create index idx_20170101_mod1 on tbl using gist (pos) where crt_time between 2017-01-01 and 2017-01-02 and dtype=1;  ...

通过使用前面的分区索引，在输入时间范围或特定条件以执行空间搜索后，可以快速定位目标数据。

select * from tbl   where crt_time between 2017-01-01 and 2017-01-02 -- Time   and (pos <-> ?) < ? -- Distance to a point to be searched for   and dtype=0 -- Object condition   and ? -- Other conditions   order by pos <-> ? -- Sort by distance   limit ?; -- Number of results to be returned

请注意，前面的SQL查询可以实现最佳性能优化。

索引组织形式(或索引结构)可以由逻辑分区重新构造，可以用上述类似的索引创建方法覆盖所有条件。

CTID相交阵列连接扫描

如前所述，BitmapAnd和BitmapOr合并扫描是在多个索引或GIN索引中自动执行的。事实上，这种扫描也可以在SQL中显式执行。

每个条件渗透对应的CTID。

使用Intersect或Union生成满足总体需求的CTID。(Intersect对应于“and”条件;union对应于“or”条件。)

生成一个ctid数组。

示例

1. 创建对象提要数据表

postgres=# create table tbl (id int, info text, crt_time timestamp, pos point, c1 int , c2 int, c3 int );  CREATE TABLE

2. 将5000万条测试数据写入表中

postgres=# insert into tbl select generate_series(1,50000000), md5(random()::text), clock_timestamp(), point(180-random()*180, 90-random()*90), random()*10000, random()*5000, random()*1000;  INSERT 0 50000000

3. 创建对象索引

postgres=# create index idx_tbl_1 on tbl using gin (info, c1, c2, c3);  CREATE INDEX

4. 创建时间索引

postgres=# create index idx_tbl_2 on tbl using btree (crt_time);  CREATE INDEX

5. 创建空间索引

postgres=# create index idx_tbl_3 on tbl using gist (pos);  CREATE INDEX

6. 生成数据布局以方便后续查询

postgres=# select min(crt_time),max(crt_time),count(*) from tbl;   min | max | count  ----------------------------+----------------------------+----------   2017-07-22 17:59:34.136497 | 2017-07-22 18:01:27.233688 | 50000000  (1 row)

7. 创建一个极限KNN查询函数

create or replace function ff(point, float8, int) returns setof tid as  $ declare   v_rec record;   v_limit int := $3;  begin   set local enable_seqscan=off; -- Force index that exits when scanned rows reach a specific number   for v_rec in   select *,   (pos <-> $1) as dist,   ctid   from tbl   order by pos <-> $1   loop   if v_limit <=0 then   -- raise notice "Sufficient data obtained"   return;   end if;   if v_rec.dist > $2 then   -- raise notice "All matching points returned"   return;   else   return next v_rec.ctid;   end if;   v_limit := v_limit -1;   end loop;  end;  $  language plpgsql strict volatile;  postgres=# select * from ff(point (100,100) ,100,100) ;   ff  -------------   (407383,11)   (640740,9)   (26073,51)   (642750,34)  ...  (100 rows)  Time: 1.061 ms

8. CTID合并检索

显示符合以下条件的记录

(  c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or  c2 < 10  )   and  pos <-> point (0,0) < 5   and  crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40 ;

首先，分别查看每个条件，找匹配一个条件的记录数量，以及在索引扫描上所花时长。

1. 54,907条记录

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl where c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55);   QUERY PLAN  -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   Bitmap Heap Scan on postgres.tbl (cost=820.07..65393.94 rows=54151 width=73) (actual time=23.842..91.911 rows=54907 loops=1)   Output: id, info, crt_time, pos, c1, c2, c3   Recheck Cond: (tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[]))   Heap Blocks: exact=52778   Buffers: shared hit=52866   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..806.54 rows=54151 width=0) (actual time=14.264..14.264 rows=54907 loops=1)   Index Cond: (tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[]))   Buffers: shared hit=88   Planning time: 0.105 ms   Execution time: 94.606 ms  (10 rows)

2. 95,147条记录

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl where c2<10;   QUERY PLAN  ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   Bitmap Heap Scan on postgres.tbl (cost=835.73..112379.10 rows=99785 width=73) (actual time=69.243..179.388 rows=95147 loops=1)   Output: id, info, crt_time, pos, c1, c2, c3   Recheck Cond: (tbl.c2 < 10)   Heap Blocks: exact=88681   Buffers: shared hit=88734   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..810.79 rows=99785 width=0) (actual time=53.612..53.612 rows=95147 loops=1)   Index Cond: (tbl.c2 < 10)   Buffers: shared hit=53   Planning time: 0.094 ms   Execution time: 186.201 ms  (10 rows)

3. 149930条记录(为快速获得结果，PostgreSQL使用位图进行合并扫描)

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl where c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55) or c2 <10;   QUERY PLAN  ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   Bitmap Heap Scan on postgres.tbl (cost=1694.23..166303.58 rows=153828 width=73) (actual time=98.988..266.852 rows=149930 loops=1)   Output: id, info, crt_time, pos, c1, c2, c3   Recheck Cond: ((tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[])) OR (tbl.c2 < 10))   Heap Blocks: exact=134424   Buffers: shared hit=134565   -> BitmapOr (cost=1694.23..1694.23 rows=153936 width=0) (actual time=73.763..73.763 rows=0 loops=1)   Buffers: shared hit=141   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..806.54 rows=54151 width=0) (actual time=16.733..16.733 rows=54907 loops=1)   Index Cond: (tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[]))   Buffers: shared hit=88   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..810.79 rows=99785 width=0) (actual time=57.029..57.029 rows=95147 loops=1)   Index Cond: (tbl.c2 < 10)   Buffers: shared hit=53   Planning time: 0.149 ms   Execution time: 274.548 ms  (15 rows)

4. 60,687条记录(即使运用出色的KNN性能优化，仍然需要耗费195毫秒)。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from ff(point (0,0) ,5,1000000);   QUERY PLAN  ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   Function Scan on postgres.ff (cost=0.25..10.25 rows=1000 width=6) (actual time=188.563..192.114 rows=60687 loops=1)   Output: ff   Function Call: ff( (0,0) ::point, 5 ::double precision, 1000000)   Buffers: shared hit=61296   Planning time: 0.029 ms   Execution time: 195.097 ms  (6 rows)

让我们看看不使用KNN优化需要多长时间。

结果非常令人惊讶——极限优化性能提高了一个数量级。

5. 2,640,751条记录

使用所有索引逐个扫描数据条件，得到ctid并执行ctid扫描。

现在，让我们来分解这个过程：

首先，让我们看看时间和对象属性的合并查询，成果非常惊人。使用位图BitmapOr时，查询可以跳过大多数数据块，并且扫描时间比单索引扫描要短。

注意，在此步骤中记录的数量减少到7,847条。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select ctid from tbl   where crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40   and (   c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or   c2 < 10   );   QUERY PLAN  -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   Bitmap Heap Scan on postgres.tbl (cost=35025.85..44822.94 rows=7576 width=6) (actual time=205.577..214.821 rows=7847 loops=1)   Output: ctid   Recheck Cond: (((tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[])) OR (tbl.c2 < 10)) AND (tbl.crt_time >= 2017-07-22 17:59:34 ::timestamp without time zone) AND (tbl.crt_time <= 2017-07-22 17:59:40 ::timestamp without time zone))   Heap Blocks: exact=6983   Buffers: shared hit=14343   -> BitmapAnd (cost=35025.85..35025.85 rows=7581 width=0) (actual time=204.048..204.048 rows=0 loops=1)   Buffers: shared hit=7360   -> BitmapOr (cost=1621.11..1621.11 rows=153936 width=0) (actual time=70.279..70.279 rows=0 loops=1)   Buffers: shared hit=141   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..806.54 rows=54151 width=0) (actual time=15.860..15.860 rows=54907 loops=1)   Index Cond: (tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[]))   Buffers: shared hit=88   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..810.79 rows=99785 width=0) (actual time=54.418..54.418 rows=95147 loops=1)   Index Cond: (tbl.c2 < 10)   Buffers: shared hit=53   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_2 (cost=0.00..33402.60 rows=2462443 width=0) (actual time=127.101..127.101 rows=2640751 loops=1)   Index Cond: ((tbl.crt_time >= 2017-07-22 17:59:34 ::timestamp without time zone) AND (tbl.crt_time <= 2017-07-22 17:59:40 ::timestamp without time zone))   Buffers: shared hit=7219   Planning time: 0.203 ms   Execution time: 216.697 ms  (20 rows)

然后，看KNN的扫描时间：

注意，60,687条记录满足KNN距离条件，所以接下来将解释CTID合并扫描与原始扫描之间的性能比较。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from ff(point (0,0) ,5,1000000);   QUERY PLAN  ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------   Function Scan on postgres.ff (cost=0.25..10.25 rows=1000 width=6) (actual time=188.563..192.114 rows=60687 loops=1)   Output: ff   Function Call: ff( (0,0) ::point, 5 ::double precision, 1000000)   Buffers: shared hit=61296   Planning time: 0.029 ms   Execution time: 195.097 ms  (6 rows)

最后，将这些片段合并到ctid中。

select * from ff(point (0,0) ,5,1000000)   intersect  select ctid from tbl   where crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40   and (   c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or   c2 < 10   );   ff  ------------   (1394,8)   (3892,50)   (6124,45)   (7235,8)   (7607,45)   (11540,8)   (13397,31)   (14266,36)   (18149,7)   (19256,44)   (24671,62)   (26525,64)   (30235,48)  (13 rows)  Time: 463.012 ms

取得最终纪录。

select * from tbl where ctid = any  (  array( -- array start  select * from ff(point (0,0) ,5,1000000) intersect select ctid from tbl   where crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40   and (   c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or   c2 < 10   )  ) -- array end  );   id | info | crt_time | pos | c1 | c2 | c3  ---------+----------------------------------+----------------------------+----------------------------------------+------+------+-----   104558 | c4699c933d4e2d2a10d828c4ff0b3362 | 2017-07-22 17:59:34.362508 | (4.20534582808614,2.43749532848597) | 99 | 4858 | 543   291950 | 1c2901689ab1eb7653d8ad972f7aa376 | 2017-07-22 17:59:34.776808 | (2.5384977646172,1.09820357523859) | 3 | 2131 | 360   459345 | 9e46548f29d914019ce53a589be8ebac | 2017-07-22 17:59:35.148699 | (0.715781506150961,3.1486327573657) | 1 | 1276 | 8   542633 | c422d6137f9111d5c2dc723b40c7023f | 2017-07-22 17:59:35.334278 | (0.0631888210773468,2.2334903664887) | 4968 | 3 | 245   570570 | fc57bfc6b7781d89b17c90417bd306f7 | 2017-07-22 17:59:35.39653 | (3.14926156774163,1.04107855819166) | 88 | 2560 | 561   865508 | 34509c7f7640afaf288a5e1d38199701 | 2017-07-22 17:59:36.052573 | (3.12869547866285,2.34822122845799) | 2 | 65 | 875   1004806 | afe9f88cbebf615a7ae5f41180c4b33f | 2017-07-22 17:59:36.362027 | (1.13972157239914,3.28763140831143) | 3 | 1639 | 208   1069986 | 6b9f27bfde993fb0bae3336ac010af7a | 2017-07-22 17:59:36.507775 | (4.51995821669698,2.08761331625283) | 2 | 200 | 355   1361182 | 7c4c1c208c2b2b21f00772c43955d238 | 2017-07-22 17:59:37.155127 | (1.7334086727351,2.18367457855493) | 9742 | 0 | 232   1444244 | 41bf6f8e4b89458c13fb408a7db05284 | 2017-07-22 17:59:37.339594 | (0.52773853763938,2.16670122463256) | 1 | 2470 | 820   1850387 | 6e0011c6db76075edd2aa7f81ec94129 | 2017-07-22 17:59:38.243091 | (0.0168232340365648,0.420973123982549) | 100 | 4395 | 321   1989439 | 6211907ac254a4a3ca54f90822a2095e | 2017-07-22 17:59:38.551637 | (0.0274275150150061,0.490507003851235) | 1850 | 5 | 74   2267673 | 898fdd54dcc5b14c27cf1c8b9afe2471 | 2017-07-22 17:59:39.170035 | (0.394239127635956,2.86229319870472) | 2892 | 6 | 917  (13 rows)  Time: 462.715 ms

过程花费462毫秒。

9. 测试原始SQL查询的性能: PostgreSQL Multi-Index BitmapAnd and BitmapOr跳过扫描

直接编写SQL查询，而不是使用多CTID扫描。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from tbl   where   crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40   and (   c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or   c2 < 10   )   and   pos <-> point (0,0) < 5;   Bitmap Heap Scan on postgres.tbl (cost=35022.06..44857.06 rows=2525 width=73) (actual time=205.542..214.547 rows=13 loops=1)   Output: id, info, crt_time, pos, c1, c2, c3   Recheck Cond: (((tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[])) OR (tbl.c2 < 10)) AND (tbl.crt_time >= 2017-07-22 17:59:34 ::timestamp without time zone) AND (tbl.crt_time <= 2017-07-22 17:59:40 ::timestamp without time zone))   Filter: ((tbl.pos <-> (0,0) ::point) < 5 ::double precision)   Rows Removed by Filter: 7834   Heap Blocks: exact=6983   Buffers: shared hit=14343   -> BitmapAnd (cost=35022.06..35022.06 rows=7581 width=0) (actual time=203.620..203.620 rows=0 loops=1)   Buffers: shared hit=7360   -> BitmapOr (cost=1618.58..1618.58 rows=153936 width=0) (actual time=71.660..71.660 rows=0 loops=1)   Buffers: shared hit=141   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..806.54 rows=54151 width=0) (actual time=14.861..14.861 rows=54907 loops=1)   Index Cond: (tbl.c1 = ANY ( {1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55} ::integer[]))   Buffers: shared hit=88   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_1 (cost=0.00..810.79 rows=99785 width=0) (actual time=56.797..56.797 rows=95147 loops=1)   Index Cond: (tbl.c2 < 10)   Buffers: shared hit=53   -> Bitmap Index Scan on idx_tbl_2 (cost=0.00..33402.60 rows=2462443 width=0) (actual time=125.255..125.255 rows=2640751 loops=1)   Index Cond: ((tbl.crt_time >= 2017-07-22 17:59:34 ::timestamp without time zone) AND (tbl.crt_time <= 2017-07-22 17:59:40 ::timestamp without time zone))   Buffers: shared hit=7219   Planning time: 0.160 ms   Execution time: 216.797 ms  (22 rows)

性能如预期的那样好，之前解释过原因。KNN条件以外的条件已经将结果收敛到7,000条记录，因此没有必要使用包含KNN条件的索引。(即使使用KNN索引也需要195毫秒，因为有60,687条记录满足KNN条件。)

校验结果：

select * from tbl   where   crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40   and (   c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or   c2 < 10   )   and   pos <-> point (0,0) < 5;   id | info | crt_time | pos | c1 | c2 | c3  ---------+----------------------------------+----------------------------+----------------------------------------+------+------+-----   104558 | c4699c933d4e2d2a10d828c4ff0b3362 | 2017-07-22 17:59:34.362508 | (4.20534582808614,2.43749532848597) | 99 | 4858 | 543   291950 | 1c2901689ab1eb7653d8ad972f7aa376 | 2017-07-22 17:59:34.776808 | (2.5384977646172,1.09820357523859) | 3 | 2131 | 360   459345 | 9e46548f29d914019ce53a589be8ebac | 2017-07-22 17:59:35.148699 | (0.715781506150961,3.1486327573657) | 1 | 1276 | 8   542633 | c422d6137f9111d5c2dc723b40c7023f | 2017-07-22 17:59:35.334278 | (0.0631888210773468,2.2334903664887) | 4968 | 3 | 245   570570 | fc57bfc6b7781d89b17c90417bd306f7 | 2017-07-22 17:59:35.39653 | (3.14926156774163,1.04107855819166) | 88 | 2560 | 561   865508 | 34509c7f7640afaf288a5e1d38199701 | 2017-07-22 17:59:36.052573 | (3.12869547866285,2.34822122845799) | 2 | 65 | 875   1004806 | afe9f88cbebf615a7ae5f41180c4b33f | 2017-07-22 17:59:36.362027 | (1.13972157239914,3.28763140831143) | 3 | 1639 | 208   1069986 | 6b9f27bfde993fb0bae3336ac010af7a | 2017-07-22 17:59:36.507775 | (4.51995821669698,2.08761331625283) | 2 | 200 | 355   1361182 | 7c4c1c208c2b2b21f00772c43955d238 | 2017-07-22 17:59:37.155127 | (1.7334086727351,2.18367457855493) | 9742 | 0 | 232   1444244 | 41bf6f8e4b89458c13fb408a7db05284 | 2017-07-22 17:59:37.339594 | (0.52773853763938,2.16670122463256) | 1 | 2470 | 820   1850387 | 6e0011c6db76075edd2aa7f81ec94129 | 2017-07-22 17:59:38.243091 | (0.0168232340365648,0.420973123982549) | 100 | 4395 | 321   1989439 | 6211907ac254a4a3ca54f90822a2095e | 2017-07-22 17:59:38.551637 | (0.0274275150150061,0.490507003851235) | 1850 | 5 | 74   2267673 | 898fdd54dcc5b14c27cf1c8b9afe2471 | 2017-07-22 17:59:39.170035 | (0.394239127635956,2.86229319870472) | 2892 | 6 | 917  (13 rows)

分区索引示例

假设前面的查询条件保持不变，使用分区索引来测试性能。

这是为了演示分区索引的极端效果。在实际场景中，集合级别可能没有那么高(例如按天集合或按ID散列集合)。只要集合是可能的，就可以展现出色的性能。

postgres=# create index idx_tbl_4 on tbl using gist (pos) where crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40   and (   c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or   c2 < 10   ) ;  CREATE INDEX  Time: 8359.330 ms (00:08.359)

重构极值KNN优化函数

create or replace function ff(point, float8, int) returns setof record as  $ declare   v_rec record;   v_limit int := $3;  begin   set local enable_seqscan=off; -- Force index that exits when scanned rows reach a specific number   for v_rec in   select *,   (pos <-> $1) as dist   from tbl   where   crt_time between 2017-07-22 17:59:34 and 2017-07-22 17:59:40   and (   c1 in (1,2,3,4,100,200,99,88,77,66,55)   or   c2 < 10   )   order by pos <-> $1   loop   if v_limit <=0 then   -- raise notice "Sufficient data obtained"   return;   end if;   if v_rec.dist > $2 then   -- raise notice "All matching points returned"   return;   else   return next v_rec;   end if;   v_limit := v_limit -1;   end loop;  end;  $  language plpgsql strict volatile;

查询性能：

postgres=# select * from ff(point (0,0) , 5, 10000000) as t(id int, info text, crt_time timestamp, pos point, c1 int, c2 int, c3 int, dist float8);   id | info | crt_time | pos | c1 | c2 | c3 | dist  ---------+----------------------------------+----------------------------+----------------------------------------+------+------+-----+-------------------   1850387 | 6e0011c6db76075edd2aa7f81ec94129 | 2017-07-22 17:59:38.243091 | (0.0168232340365648,0.420973123982549) | 100 | 4395 | 321 | 0.421309141034319   1989439 | 6211907ac254a4a3ca54f90822a2095e | 2017-07-22 17:59:38.551637 | (0.0274275150150061,0.490507003851235) | 1850 | 5 | 74 | 0.49127323294376   1444244 | 41bf6f8e4b89458c13fb408a7db05284 | 2017-07-22 17:59:37.339594 | (0.52773853763938,2.16670122463256) | 1 | 2470 | 820 | 2.23004532710301   542633 | c422d6137f9111d5c2dc723b40c7023f | 2017-07-22 17:59:35.334278 | (0.0631888210773468,2.2334903664887) | 4968 | 3 | 245 | 2.23438404136508   291950 | 1c2901689ab1eb7653d8ad972f7aa376 | 2017-07-22 17:59:34.776808 | (2.5384977646172,1.09820357523859) | 3 | 2131 | 360 | 2.76586731309247   1361182 | 7c4c1c208c2b2b21f00772c43955d238 | 2017-07-22 17:59:37.155127 | (1.7334086727351,2.18367457855493) | 9742 | 0 | 232 | 2.78803520274409   2267673 | 898fdd54dcc5b14c27cf1c8b9afe2471 | 2017-07-22 17:59:39.170035 | (0.394239127635956,2.86229319870472) | 2892 | 6 | 917 | 2.88931598221975   459345 | 9e46548f29d914019ce53a589be8ebac | 2017-07-22 17:59:35.148699 | (0.715781506150961,3.1486327573657) | 1 | 1276 | 8 | 3.22896754478952   570570 | fc57bfc6b7781d89b17c90417bd306f7 | 2017-07-22 17:59:35.39653 | (3.14926156774163,1.04107855819166) | 88 | 2560 | 561 | 3.31688000783581   1004806 | afe9f88cbebf615a7ae5f41180c4b33f | 2017-07-22 17:59:36.362027 | (1.13972157239914,3.28763140831143) | 3 | 1639 | 208 | 3.47958123047986   865508 | 34509c7f7640afaf288a5e1d38199701 | 2017-07-22 17:59:36.052573 | (3.12869547866285,2.34822122845799) | 2 | 65 | 875 | 3.91188935630676   104558 | c4699c933d4e2d2a10d828c4ff0b3362 | 2017-07-22 17:59:34.362508 | (4.20534582808614,2.43749532848597) | 99 | 4858 | 543 | 4.86069100130757   1069986 | 6b9f27bfde993fb0bae3336ac010af7a | 2017-07-22 17:59:36.507775 | (4.51995821669698,2.08761331625283) | 2 | 200 | 355 | 4.97877009299311  (13 rows)  Time: 0.592 ms

太棒了!查询时间从200毫秒减少到1毫秒以内。

优化方法综述

优化方法回顾：

1. 为不同的数据类型构建不同的索引。

例如，对空间使用GiST或SP-GiST索引，对时间使用B树或BRIN索引，对多个对象属性使用GIN索引。索引的目的是缩小数据扫描的范围。

2. 方法五提到数据分区。

数据分区的目的是有意地组织数据，这意味着有意地组织数据以满足搜索需求。例如，如果时间是必需的查询条件或公共查询条件，那么可以按时间(分区)分割数据，以减少需要扫描的数据量。

3. 方法六描述了索引分区。

目的类似于方法五。方法五和方法六的区别在于分区在索引级别使用，因此当执行索引扫描时，数据命中率会直接提高。

4.方法七中的ctid合并扫描类似于PostgreSQL中的多索引bitmapAnd或bitmapOr扫描。

bitmapAnd/bitmapOr跳过不需要扫描的块，方法七中的ctid合并扫描跳过不需要扫描的行。

合并从多个索引扫描获得的ctid。跳过不需要扫描的行数。

如果当其他条件为“AND”时，过滤条件可以显著减少ctid(记录)，则没有必要使用ctid合并扫描。相反，使用FILTER作为另一个条件。(这将略微增加CPU开销。)

5. 最好的功夫总是以最大的灵活性、自由和对每一个动作的无限想象为特征。

PostgreSQL实现多索引BitmapAnd或BitmapOr扫描，显著提高了多种条件(索引)下的数据命中率。

此外，PostgreSQL具有出色的CBO估计机制，它允许PostgreSQL不总是使用位图合并扫描的所有索引。这也是为什么在“测试原始SQL查询的性能——PostgreSQL多索引BitmapAnd位图或跳过扫描”一节中描述的性能更好。

6. 如何实现极端优化

采用方法五或六，并使用可修复的条件作为分区键来分区数据或索引。

对于其他条件，可以使用PostgreSQL中的多索引BitmapAnd或BitmapOr扫描来提高多条件(索引)的数据命中率。

我们可以看到，按照时间、空间和对象属性从5,000万数据块中进行多维检索所需的时间减少到了0.592毫秒。

7. 对于空间数据，除了使用GiST索引，我们还可以使用BRIN索引，这降低了成本。有条理地组织数据后，会使滤波性能良好。

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