当数组不超过50个元素时,在PostgreSql中使用表而不是数组字段类型是否更好？

Question

或者更好地说:何时使用数组作为表中的字段数据类型？

哪种解决方案可以提供更好的搜

Answer 1

我避免使用数组有两个原因:

• 通过在一个单元格中存储多个属性值,你违反了第一个普通形式(理论上的);
• 每次需要处理数组的各个元素时,你必须执行一些额外的,非SQL相关的处理(实际的,但是理论上的直接结果)

Answer 2

不知道这些链接会持续多久，所以我将粘贴结果如下： http://sqlfiddle.com/#!17/55761/2

太长了；搜索表索引然后连接很快，但是将 GIN 索引（使用 gin__int_ops）添加到具有数组列的单个表中可能会更快。此外，能够匹配“一些”或少量数组值的灵活性可能是更好的选择，例如标记系统。

create table data (
    id serial primary key,
    tags int[],
    data jsonb
);

create table tags (
    id serial primary key,
    data_id int references data(id)
);

CREATE INDEX gin_tags ON data USING GIN(tags gin__int_ops); 

SET enable_seqscan to off;

with rand as (SELECT generate_series(1,100000) AS id)
insert into data (tags) select '{5}' from rand;

update data set tags = '{1}' where id = 47300;

with rand as (SELECT generate_series(1,100000) AS id)
INSERT INTO tags(data_id) select id from rand;

跑步：

  select data.id, data.data, data.tags
  from data, tags where tags.data_id = data.id and tags.id = 47300;

和

  select data.id, data.data, data.tags
  from data where data.tags && '{1}';

产量：

Record Count: 1; Execution Time: 3ms
QUERY PLAN
Nested Loop (cost=0.58..16.63 rows=1 width=61)
-> Index Scan using tags_pkey on tags (cost=0.29..8.31 rows=1 width=4)
Index Cond: (id = 47300)
-> Index Scan using data_pkey on data (cost=0.29..8.31 rows=1 width=61)
Index Cond: (id = tags.data_id)

和

Record Count: 1; Execution Time: 1ms
QUERY PLAN
Bitmap Heap Scan on data (cost=15.88..718.31 rows=500 width=61)
Recheck Cond: (tags && '{1}'::integer[])
-> Bitmap Index Scan on gin_tags (cost=0.00..15.75 rows=500 width=0)
Index Cond: (tags && '{1}'::integer[])

Answer 3

我也考虑了这个问题，得出的结论是，当您要消除表联接时使用数组。每个数组中包含的元素数量并不像所涉及表的大小那么重要。如果每个表中只有几千行，那么联接以获得50个子行应该不是什么大问题。如果进入10或100的数千行或数千行，则很可能会开始消耗大量的处理器时间和磁盘I / O。