postgres 查询性能：视图与函数

Question

我有一个场景，我需要运行工资报告。该报告计算特定日期范围内按员工分组的工资金额。

例如，当运行 2016-11-01 到 2016-11-30 的报告时，我会看到以下结果：

Staff Id    Total
------------------
1           123.00
2           439.22

我对上述报告使用以下查询：

select 
    user_id as staff_id,
    sum(amount) as total
from transaction
where
    business_id = <business_id> and
    type = 'staff' and
    kind = 'commission' and
    created_at between <start_date> and <end_date>
group by
    user_id;

我正在尝试根据以下要求确定优化此查询性能的最佳方法：

• 结果将根据business_id、start_date和end_date
• 数据应该始终是新鲜的

看来视图和函数都可以完成这项工作，但我并不能 100% 确定哪种方法是考虑到需求的最佳方法。

旁注：如果能够根据上面提到的参数来缓存数据就太好了，但是数据库方面似乎没有很好的解决方案。如我错了请纠正我！

附加信息：

• 我正在运行 Postgres 9.6
• 我在表中的business_id、type、kind和列上有索引。这些都是单列、btree 索引。user_idcreated_attransaction

Answer 1

视图无法帮助您根据未知参数（business_id、start_date和end_date）生成聚合。它只不过是一个给定的查询，永久存储在数据库中以供以后重用。（嗯，实现比较复杂，但这并不影响它们的使用。）

考虑到您的查询，您可以获得的最远视图是

CREATE VIEW staff_commission AS
SELECT 
    user_id AS staff_id,
    business_id,
    amount,
    start_date,
    end_date
FROM transaction
WHERE
    type = 'staff' AND
    kind = 'commission';

事先已知的所有内容都在那里，加上生成所需输出所需的列。

为了获得后者，您必须在任何情况下创建一个函数（可选地，从视图工作）。当您有多个以相同方式过滤日期的查询时，基于视图进行构建是有意义的。

所有这些的性能都将是相同的。索引是否有意义很大程度上取决于实际数据。（不过，我很确定您不需要所有这些。）如果不了解这些，就很难猜测需要哪些改进。尝试一下你所拥有的，检查输出EXPLAIN ANALYZE并看看是否缺少某些东西。

最后关于缓存：PostgreSQL 在这方面非常聪明。深入细节将占据一本书的一两章，但我不会担心这一点，直到我看到太多的磁盘读取（可以从EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)）。