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pgsql查詢優(yōu)化之模糊查詢實例詳解

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前言

一直以來,對于搜索時模糊匹配的優(yōu)化一直是個讓人頭疼的問題,好在強大pgsql提供了優(yōu)化方案,下面就來簡單談一談如何通過索引來優(yōu)化模糊匹配

案例

我們有一張千萬級數(shù)據(jù)的檢查報告表,需要通過檢查報告來模糊搜索某個條件,我們先創(chuàng)建如下索引:

CREATE INDEX lab_report_report_name_index ON lab_report USING btree (report_name);

然后搜個簡單的模糊匹配條件如 LIKE "血常規(guī)%",可以發(fā)現(xiàn)查詢計劃生成如下,索引并沒有被使用上,這是因為傳統(tǒng)的btree索引并不支持模糊匹配

查閱文檔后發(fā)現(xiàn),pgsql可以在Btree索引上指定操作符:text_pattern_ops、varchar_pattern_ops和bpchar_pattern_ops,它們分別對應(yīng)字段類型text、varchar和char,官方解釋為“它們與默認操作符類的區(qū)別是值的比較是嚴(yán)格按照字符進行而不是根據(jù)區(qū)域相關(guān)的排序規(guī)則。這使得這些操作符類適合于當(dāng)一個數(shù)據(jù)庫沒有使用標(biāo)準(zhǔn)“C”區(qū)域時被使用在涉及模式匹配表達式(LIKE或POSIX正則表達式)的查詢中?!?, 有些抽象,我們先試試看。創(chuàng)建如下索引并查詢剛才的條件 LIKE"血常規(guī)%":(參考pgsql的文檔https://www.postgresql.org/docs/10/indexes-opclass.html)

CREATE INDEX lab_report_report_name_index ON lab.lab_report (report_name varchar_pattern_ops);

發(fā)現(xiàn)確實可以走索引掃描 ,執(zhí)行時間也從213ms優(yōu)化到125ms,但是,如果搜索LIKE "%血常規(guī)%"就又會走全表掃描了! 這里我們引入本篇博客的主角"pg_trgm"和"pg_bigm"。

創(chuàng)建這兩個索引前分別需要引入如下兩個擴展包 :

CREATE EXTENSION pg_trgm;
CREATE EXTENSION pg_bigm;

這兩個索引的區(qū)別是:“pg_tigm”為pgsql官方提供的索引,"pg_tigm"為日本開發(fā)者提供。下面是詳細的對比:(參考pg_bigm的文檔http://pgbigm.osdn.jp/pg_bigm_en-1-2.html)

Comparison with pg_trgm

Thepg_trgmcontrib module which provides full text search capability using 3-gram (trigram) model is included in PostgreSQL. The pg_bigm was developed based on the pg_trgm. They have the following differences:

Functionalities and Features pg_trgm pg_bigm
Phrase matching method for full text search 3-gram 2-gram
Available index GIN and GiST GIN only
Available text search operators LIKE (~~), ILIKE (~~*), ~, ~* LIKE only
Full text search for non-alphabetic language
(e.g., Japanese)
Not supported (*1) Supported
Full text search with 1-2 characters keyword Slow (*2) Fast
Similarity search Supported Supported (version 1.1 or later)
Maximum indexed column size 238,609,291 Bytes (~228MB) 107,374,180 Bytes (~102MB)

(*1) You can use full text search for non-alphabetic language by commenting out KEEPONLYALNUM macro variable in contrib/pg_trgm/pg_trgm.h and rebuilding pg_trgm module. But pg_bigm provides faster non-alphabetic search than such a modified pg_trgm.

(*2) Because, in this search, only sequential scan or index full scan (not normal index scan) can run.

pg_bigm 1.1 or later can coexist with pg_trgm in the same database, but pg_bigm 1.0 cannot.

如無特殊要求推薦使用"pg_bigm",我們測試一下效果:

可以使用位圖索引掃描,對于本次案例,使用pg_trgm效果同pg_bigm。

以上

本文只是簡單的介紹許多細節(jié)并未做深入的分析,歡迎留言指教或者討論

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,謝謝大家對腳本之家的支持。

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