相关疑难解决方法(0)

假设我有一个包含字段A和的表B。我在A+上进行常规查询B，所以我在 上创建了一个复合索引(A,B)。A复合索引是否也会对查询进行全面优化？

此外，我在 上创建了一个索引A，但 Postgres 仍然只使用复合索引来查询A。如果前面的答案是肯定的，我想这并不重要，但是为什么它默认选择复合索引，如果单个A索引可用？

我在 PostgreSQL 9.0.8 中有一个很大的对象表（15M+ 行），我想查询过时的字段。

出于可扩展性和并发性的目的，我想将查询除以数百万，并且我想获取具有几天前日期的 updated_at 字段的所有数据。

我已经在 100 万个 ID 上尝试了许多索引和查询，但使用 Heroku 的 Ronin 硬件似乎无法在 100 秒内获得性能。

我正在寻找我尚未尝试使其尽可能高效的建议。

尝试 #1

 EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM objects
 WHERE (date(updated_at)) < (date(now())-7) AND id >= 5000001 AND id < 6000001;
 INDEX USED: (date(updated_at),id)
 268578.934 ms

尝试 #2

 EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM objects
 WHERE ((date(now()) - (date(updated_at)) > 7)) AND id >= 5000001 AND id < 6000001;
 INDEX USED: primary key
 335555.144 ms

尝试 #3

 EXPLAIN ANALYZE SELECT count(*) FROM …

这是对上一个问题的评论的衍生：

• Postgres 9.4.4 查询需要永远

使用 PostgreSQL 9.4，Recheck Cond:在EXPLAIN.

就像在EXPLAIN引用问题的输出中一样：

->  Bitmap Heap Scan on table_three  (cost=2446.92..19686.74 rows=8159 width=7)
      Recheck Cond: (("timestamp" > (now() - '30 days'::interval)) AND (client_id > 0))
      ->  BitmapAnd  (cost=2446.92..2446.92 rows=8159 width=0)
            ->  Bitmap Index Scan on table_one_timestamp_idx  (cost=0.00..1040.00 rows=79941 width=0)
                  Index Cond: ("timestamp" > (now() - '30 days'::interval))
            ->  Bitmap Index Scan on fki_table_three_client_id  (cost=0.00..1406.05 rows=107978 width=0)
                  Index Cond: (client_id > 0)

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

或者在EXPLAIN ANALYZE一个简单的大表（很少work_mem）的输出中：

EXPLAIN ANALYZE …

我正在尝试为 Postgres 9.4 中的大型（1.2TB）静态表创建部分索引。

我的数据是完全静态的，所以我可以插入所有数据，然后创建所有索引。

在这个 1.2TB 的表中，我有一个名为的列run_id，可以清晰地划分数据。通过创建涵盖一系列run_ids 的索引，我们获得了出色的性能。下面是一个例子：

CREATE INDEX perception_run_frame_idx_run_266_thru_270
ON run.perception
(run_id, frame)
WHERE run_id >= 266 AND run_id <= 270;

这些部分索引为我们提供了所需的查询速度。不幸的是，每个部分索引的创建大约需要 70 分钟。

看起来我们的 CPU 有限（top进程显示为 100%）。
我可以做些什么来加快部分索引的创建？

系统规格：

• 18核至强
• 192GB 内存
• RAID 中的 12 个 SSD
• 自动吸尘器关闭
• 维护工作内存：64GB（太高？）

表规格：

• 大小：1.26 TB
• 行数：105.37亿
• 典型的索引大小：3.2GB（有 ~.5GB 的差异）

表定义：

CREATE TABLE run.perception(
id bigint NOT NULL,
run_id bigint NOT NULL,
frame bigint NOT NULL,
by character varying(45) NOT NULL,
by_anyone bigint NOT …

我们的 Postgres 性能下降到原来的 1/4，我们不知道为什么。

我们有两台具有相同硬件的机器（我们称它们为 A 和 B）：

Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4640 0 @ 2.40GHz (64 cores)
384 GB RAM
15k SAS, 16 disk RAID 10 array

每台机器都有基本相同的 Postgres 集群，大约有 100 GB 的数据库，具有以下设置：

version:   PostgreSQL 9.4.4 on x86_64-unknown-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-11), 64-bit
bytea_output:   escape
checkpoint_completion_target:   0.7
checkpoint_segments:   256
checkpoint_timeout:   30min
client_encoding:   UTF8
cpu_index_tuple_cost:   0.001
cpu_operator_cost:   0.0005
cpu_tuple_cost:   0.003
DateStyle:   ISO, MDY
default_text_search_config:   pg_catalog.english
dynamic_shared_memory_type:   posix
effective_cache_size:   128GB
from_collapse_limit:   4
hot_standby:   on
join_collapse_limit:   4
lc_messages: …

到目前为止，我的 PostgreSQL 应用程序中的所有查询都很快。在过去的几天里，有时一个查询需要几个小时。索引是健康的，因为在 dump、restore、vacuum -z 之后，它仍然是一样的：查询需要几个小时。

EXPLAIN  VERBOSE SELECT DISTINCT "modwork_beleg"."direction" 
FROM "modwork_beleg" 
LEFT OUTER JOIN "modwork_isu_isu_pkunde" ON ("modwork_beleg"."id" = "modwork_isu_isu_pkunde"."beleg_id")
LEFT OUTER JOIN "modwork_isu_isu_vknr"   ON ("modwork_beleg"."id" = "modwork_isu_isu_vknr"."beleg_id")
LEFT OUTER JOIN "modwork_isu_isu_gpnr"   ON ("modwork_beleg"."id" = "modwork_isu_isu_gpnr"."beleg_id")
WHERE ("modwork_beleg"."state" IN (E'neu', E'inarbeit', E'wiedervorlage')
    AND (
      "modwork_isu_isu_pkunde"."pkunde" = 90237758
      OR
      "modwork_isu_isu_vknr"."vknr" = 254400297729
      OR
      "modwork_isu_isu_gpnr"."gpnr" = 1001030921
));

查询计划：

 HashAggregate  (cost=36409.29..36409.30 rows=1 width=3)
   Output: modwork_beleg.direction
   ->  Merge Right Join  (cost=28836.70..36409.29 rows=1 width=3)
         Output: modwork_beleg.direction
         Merge Cond: (modwork_isu_isu_vknr.beleg_id = modwork_beleg.id)
         Filter: ((modwork_isu_isu_pkunde.pkunde …