索引是提高读取性能的一种方法,但它也会使写入性能变差,因此请考虑根据您的用例在应用程序中使用索引。
为了演示,我将使用 antable 来处理 1000 万条记录:orders
create table orders ( id serial primary key, total integer, -- unit: usd user_id integer, created_at date );
然后生成:
total
:范围内的随机数 (1 - 10k)
user_id
:范围内的随机数 (1 - 100k)
created_at
:范围内的随机日期 (2002 - 2022) (20 年)
表应如下所示:orders
id | total | user_id | created_at ----+-------+---------+------------ | 7492 | 9968 | 2021-03-20 | 3084 | 81839 | 2008-03-20 | 3523 | 85845 | 2018-12-22 ...
让我们用来查看此查询:explain analyze
query plan
explain analyze select sum(total) from orders where extract(year from created_at) = 2013;
查询将按照此计划按由内而外的顺序执行:
Finalize Aggregate └── Gather └── Partial Aggregate └── Parallel Seq Scan
因此,将与 2 个工人并行进行顺序扫描,然后对于每个工作人员,它将执行 a,然后执行来自工人的结果,然后执行 a。PostgreSQL
Partial Aggregation (sum function)
Gather
Finalized Aggregation (sum function)
在并行 Seq Scan 节点中,它执行 3 个循环,每个循环扫描 3,333,333 行 (= 3,166,526 + 166,807)
要了解如何协同工作,请阅读有关并行聚合和并行序列扫描的更多信息Partial AggregateFinalize Aggregate
索引是为特定查询设计的,因此让我们考虑为两个不同查询创建索引的两种方法,但它们具有相同的目的。
现在在列上创建一个索引,因为我们在查询上使用表达式,所以我们也需要在索引上使用该表达式(阅读更多关于表达式索引的信息):created_atextract(year from created_at)
create index my_index on orders (extract(year from created_at)); explain analyze select sum(total) from orders where extract(year from created_at) = 2013;
Aggregate └── Bitmap Heap Scan └── Bitmap Index Scan
现在它用于扫描,执行时间从(84,22%)减少,这很重要。my_index
1441.190ms
227.388ms
还有另一种方法可以使用运算符计算2013年订单总值between
explain analyze select sum(total) from orders where created_at between '2013-01-01' and '2013-12-31';
标签:SQL,数据库,服务器,CPU,环境,网络服务器,SQLServer 来源:
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