GIN(Generalized Inverted Index, 通用倒排索引) 是一个存储对(key, posting list)集合的索引结构,其中key是一个键值,而posting list 是一组出现过key的位置。如(‘hello', '14:2 23:4')中,表示hello在14:2和23:4这两个位置出现过,在PG中这些位置实际上就是元组的tid(行号,包括数据块ID(32bit),以及item point(16 bit) )。

在表中的每一个属性,在建立索引时,都可能会被解析为多个键值,所以同一个元组的tid可能会出现在多个key的posting list中。

通过这种索引结构可以快速的查找到包含指定关键字的元组,因此GIN索引特别适用于多值类型的元素搜索,比如支持全文搜索,数组中元素的搜索,而PG的GIN索引模块最初也是为了支持全文搜索而开发的。

说到这里,你可能会觉得GIN的结构有点像b+tree,包括KEY和对应的值(posting list)。别急,请继续往下看。

  • receivers跟reads字段都是数组,使用any函数来查找是个性能差的事情并且加了gin索引CBO也不会用上,使用了2295.317 ms
explain(analyze,verbose,buffers,costs,timing)
SELECT
"msgId",
"sender",
"contentType",
"content",
"expiresIn",
"timestamp",
"sessionType",
"sessionId",
"isRescission",
"isOncePush",
CAST ( "extensions" AS VARCHAR ),
NULL AS "receivers",
NULL AS "reads"
FROM
"表"
WHERE
NOT "isRescission"
AND 7189526 = ANY ( "receivers" )
AND NOT 7189526 = ANY ("reads");
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on public."表" (cost=0.00..140829.79 rows=79282 width=206) (actual time=191.069..2295.282 rows=1 loops=1)
Output: "msgId", sender, "contentType", content, "expiresIn", "timestamp", "sessionType", "sessionId", "isRescission", "isOncePush", (extensions)::character varying, NULL::unknown, NULL::unknown
Filter: ((NOT "表"."isRescission") AND (7189526 = ANY ("表".receivers)) AND (7189526 <> ALL ("表".reads)))
Rows Removed by Filter: 1776067
Buffers: shared hit=79270
Planning time: 0.092 ms
Execution time: 2295.317 ms
  • 对表添加gin索引并改写语句达到性能优化目的
CREATE INDEX idxrgin1 on "OnceMessages_test" USING GIN ("receivers");

CREATE INDEX idxrgin2 on "OnceMessages_test" USING GIN ("reads");
改写成array函数 , @>包含, 并强制类型转换::bigint 

explain(analyze,verbose,buffers,costs,timing)
SELECT "msgId",
"sender",
"contentType",
"content",
"expiresIn",
"timestamp",
"sessionType",
"sessionId",
"isRescission",
"isOncePush",
CAST ( "extensions" AS VARCHAR ),
NULL AS "receivers",
NULL AS "reads" FROM "public"."表_test" where "receivers" @> ARRAY[7189526::bigint] and NOT "isRescission"
and "reads" @>ARRAY[7189526::bigint] = 'f' Bitmap Heap Scan on public."表_test" (cost=18.98..1484.00 rows=375 width=207) (actual time=0.110..0.110 rows=1 loops=1)
Output: "msgId", sender, "contentType", content, "expiresIn", "timestamp", "sessionType", "sessionId", "isRescission", "isOncePush", (extensions)::character varying, NULL::unknown, NULL::unknown
Recheck Cond: ("表_test".receivers @> '{7189526}'::bigint[])
Filter: ((NOT "表_test"."isRescission") AND (NOT ("表_test".reads @> '{7189526}'::bigint[])))
Rows Removed by Filter: 2
Heap Blocks: exact=3
Buffers: shared hit=1 read=6
I/O Timings: read=0.032
-> Bitmap Index Scan on idxrgin1 (cost=0.00..18.89 rows=385 width=0) (actual time=0.057..0.057 rows=3 loops=1)
Index Cond: ("表_test".receivers @> '{7189526}'::bigint[])
Buffers: shared hit=1 read=3
I/O Timings: read=0.016
Planning time: 0.299 ms
Execution time: 0.149 ms
  • 改写之后性能达到 0.149ms , , 函数不能乱用,随便用上性能会不会更慢也不知道,要多看手册, 中国普遍程序员都是这种想用就用的模式,跟国外完全不一样的先理解再使用

   否则研发思维只会越来越落后!

CREATE INDEX idxrgin1 on "OnceMessages_test" USING GIN ("receivers");

CREATE INDEX idxrgin2 on "OnceMessages_test" USING GIN ("reads");

gin索引优化实例1的更多相关文章

  1. MySQL索引优化实例说明

    下面分别创建三张表,并分别插入1W条简单的数据用来测试,详情如下: [1] test_a 有主键但无索引   CREATE TABLE `test_a` (   `id` int(10) unsign ...

  2. MySql 索引优化实例

    查询语句 SELECT customer_id,title,content FROM `product_comment` WHERE audit_status=1 AND product_id=199 ...

  3. mysql 优化实例之索引创建

    mysql 优化实例之索引创建 优化前: pt-query-degist分析结果: # Query 23: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0x78761E301CC7 ...

  4. 浅谈postgresql的GIN索引(通用倒排索引)

    1.倒排索引原理 倒排索引来源于搜索引擎的技术,可以说是搜索引擎的基石.正是有了倒排索引技术,搜索引擎才能有效率的进行数据库查找.删除等操作.在详细说明倒排索引之前,我们说一下与之相关的正排索引并与之 ...

  5. MySQL优化实例

    这周就要从泰笛离职了,在公司内部的wiki上,根据公司实际的项目,写了一些mysql的优化方法,供小组里的小伙伴参考下,没想到大家的热情很高,还专门搞了个ppt讲解了一下. 举了三个大家很容易犯错的地 ...

  6. mysql sql优化实例

    mysql sql优化实例 优化前: pt-query-degist分析结果: # Query 3: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0xDC6E62FA021C85B ...

  7. SQL 查询优化 索引优化

    sql语句优化 性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的 ...

  8. MySQL高级第二章——索引优化分析

    一.SQL性能下降原因 1.等待时间长?执行时间长? 可能原因: 查询语句写的不行 索引失效(单值索引.复合索引) CREATE INDEX index_user_name ON user(name) ...

  9. MySQL高级学习笔记(四):索引优化分析

    文章目录 性能下降 SQL慢 执行时间长 等待时间长 查询语句写的烂 查询数据过多 关联了太多的表,太多join 没有利用到索引 单值 复合 服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程数等)(不重要DBA的 ...

随机推荐

  1. docker-compose 的使用

    1.安装docker-compose,参考官方教程:https://docs.docker.com/compose/install/ [chenjl@ipha-dev71- ~]$ sudo curl ...

  2. Spring Boot提供RESTful接口时的错误处理实践

    使用Spring Boot开发微服务的过程中,我们会使用别人提供的接口,也会设计接口给别人使用,这时候微服务应用之间的协作就需要有一定的规范. 基于rpc协议,我们一般有两种思路:(1)提供服务的应用 ...

  3. xshell rz commend not found

    sudo apt-get install lrzsz 上传rz 下载sz

  4. spring security原理-学习笔记2-核心组件

    核心组件 AuthenticationManager,ProviderManager和AuthenticationProvider AuthenticationManager只是一个接口,实际中是如何 ...

  5. solr学习篇(三) solr7.4 连接MySQL数据库

    目录 导入相关jar包 配置连接信息 将数据库导入到solr中 验证是否成功 创建一个Core,创建Core的方法之前已经很详细的讲解过了,如果还是不清楚请参考 solr7.4 安装配置篇: 1.导入 ...

  6. java Int数据工具类

    1.在使用tcp协议传输数据时,使用到的 Int 数据的工具类方法 //将 Int 数据转换成字节数组 public static byte[] intToByteArray(int data){ b ...

  7. Spring IoC的概念

    Spring IoC的基础知识 Spring 框架可以说是Java世界中最成功的框架,它的成功来自于理念,而不是技术,它最核心的理念是IoC(控制反转)和AOP(面向切面编程),其中IoC是Sprin ...

  8. 这一次,彻底理解Promise源码思想

    关于Promise的源码实现,网上有太多答案,我也看过很多资料,但都不是很明白.直到有一天我学完函数式编程之函子的概念,才对Promise源码有了更深刻的认识.今天,就让我们来重新认识一下Promis ...

  9. 阿里规范不建议多表Join,可这SQL要怎么写?

    阿里开发手册的描述,禁止多表join: 手册上写着[强制],相信很多同学项目里面的代码都不满足这个要求. 但是关键问题是:不用join,这SQL究竟要怎么写?! 分解关联查询 即对每个要关联的表进行单 ...

  10. Docker 从入门到掉坑

    Docker 介绍 简单的对docker进行介绍,可以把它理解为一个应用程序执行的容器.但是docker本身和虚拟机还是有较为明显的出入的.我大致归纳了一下,可以总结为以下几点: docker自身也有 ...