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PostgreSQL使用函数的多表关联视图在排序时的性能问题

时间:2018-01-26 18:52:01      阅读:1980      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:plpgsql   关联   好的   一个   ace   off   索引   函数   pre   

一、问题描述

近日PostgreSQL的某个表的记录数由万级增加到一百万级(设计能力是一亿)时,建立在该表之上的某个多表关联VIEW的查询性能急剧变慢(大约从10ms级跃升到100s级)。经分析查询计划,发现瓶颈在于排序用时很长;而排序用时的诱因是什么?在排除掉一个个其它因素后,发现是VIEW定义中使用了函数(非内部函数,特此说明)。在将自定义函数更改为等效的子查询或连接查询时,性能得到很好的改善。

因为实际的表、VIEW、函数都过于复杂,为描述及重现问题的关键,以下将表、VIEW、函数等都进行简化,。

二、测试对象

创建三个测试用表:

create table t1
(
  id int not null primary key,
  name varchar(20)
);

create table t2
(
  id int not null primary key,
  name varchar(20)
);

create table t3
(
  id int not null primary key,
  name varchar(20)
);

再创建函数、包含它的VIEW、作为对比的等效VIEW:

create or replace function f1(p_id in int)
  returns int as $$
  declare v_name varchar(40);
begin
  select name3 into v_name from t3 where id=p_id;
  if v_name is null then return 0; else return length(v_name); end if;
end;
$$ language plpgsql;

create view v1 as
  select t1.id id, t1.name name1, t2.name name2, f1(t1.id) length
  from t1 left join t2 on t2.id=t1.id;

  create view v2 as
    select t1.id id, t1.name1 name1, t2.name2 name2,
      coalesce(length(t3.name3), 0) length
    from t1 left join t2 on t2.id=t1.id left join t3 on t3.id=t1.id;

最后向表t1插入8000条记录,id为1..8000,name的值则无所谓;再分别拷贝部分数据到表t2、t3:

insert into t2 select * from t1 where t1.id%2=0;
insert into t3 select * from t1 where t1.id%3=0;

三、检查执行计划

完成所有准备工作后,检查在两个VIEW上排序查询的执行计划:

技术分享图片

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显然,排序用时是大头,而v1在排序上的用时差不多是v2的3倍。

再进一步测试,如果加上limit ... offset(常跟order by一起用于分页),两个VIEW的差距更加明显:

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如果去掉排序操作,v1的查询用时也会多于v2,但相比之前少差不多一个数量级。限于篇幅,这里不贴图了。

本次测试的记录数还不到万级,已经可以看出两种VIEW的差距,有兴趣的同行可以自行验证表记录数在十万级及更多以上的情况。

四、结论

根据本次简单测试,并结合实践中的情况(抱歉不能给出详情),得出以下结论:

  1. PostgreSQL中,如果多表关联VIEW中包使用了函数,尽量修改为子查询或连接查询;
  2. 对于排序操作,含函数的VIEW的性能远低于等效的子查询或连接查询的VIEW,如再含有分页操作,两者的性能差距更大;
  3. 实践中,当主表记录数达到一定数量(临界值未知),含函数的VIEW的排序甚至无法利用索引而走全表扫描,从而引发用时剧增;
  4. 以前的实践中,Oracle中两种VIEW的差别并不是十分明显。

PostgreSQL使用函数的多表关联视图在排序时的性能问题

标签:plpgsql   关联   好的   一个   ace   off   索引   函数   pre   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wggj/p/8360228.html

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