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由于Postgres能够进行LATERAL连接,我一直在阅读它,因为我目前为我的团队执行复杂的数据转储,其中包含大量低效的子查询,这使得整个查询需要四分钟或更长时间.

我知道LATERAL联接可能能够帮助我,但即使在阅读了像Heap Analytics 这样的文章之后,我仍然没有完全遵循.

LATERAL加入的用例是什么？LATERAL连接和子查询之间有什么区别？

我在Postgres 9.2中有下表(简化形式)

CREATE TABLE log (
    log_date DATE,
    user_id  INTEGER,
    payload  INTEGER
);

它每个用户和每天最多包含一条记录.每天将有大约500,000条记录,为期300天.每个用户的running_total总是在增加.

我想在特定日期之前有效地检索每个用户的最新记录.我的查询是:

SELECT user_id, max(log_date), max(payload) 
FROM log 
WHERE log_date <= :mydate 
GROUP BY user_id

这非常慢.我也尝试过:

SELECT DISTINCT ON(user_id), log_date, payload
FROM log
WHERE log_date <= :mydate
ORDER BY user_id, log_date DESC;

具有相同的计划,同样缓慢.

到目前为止,我在user_msg_log(aggr_date)上有一个索引,但没有多大帮助.我应该用什么其他索引来加快速度,还是以任何其他方式实现我的目标？

假设我有一个这样的表:

    subject     | flag
----------------+------
 this is a test |    2

subject属于类型text,flag属于类型int.我想在Postgres中将此表转换为类似的内容:

    token       | flag
----------------+------
 this           |    2
 is             |    2
 a              |    2
 test           |    2

是否有捷径可寻？

我有3张桌子:

users(id, account_balance)
grocery(user_id, date, amount_paid)
fishmarket(user_id, date, amount_paid)

对于具有不同日期和金额的相同user_id,两个fishmarket和grocery表可能有多次出现,或者对于任何给定用户都没有任何内容.当我尝试以下查询时:

SELECT
     t1."id" AS "User ID",
     t1.account_balance AS "Account Balance",
     count(t2.user_id) AS "# of grocery visits",
     count(t3.user_id) AS "# of fishmarket visits"
FROM users t1
LEFT OUTER JOIN grocery t2 ON (t2.user_id=t1."id") 
LEFT OUTER JOIN fishmarket t3 ON (t3.user_id=t1."id") 
GROUP BY t1.account_balance,t1.id
ORDER BY t1.id

它会产生不正确的结果:"1", "12", "12".
但是,当我尝试LEFT JOIN只有一个表时,它会产生正确的结果,无论是访问grocery还是fishmarket访问"1", "3", "4".

我在这做错了什么？
我正在使用PostgreSQL 9.1.