আমি পোস্টগ্রিসএসকিউএল 9.2 চালাচ্ছি এবং প্রায় 6,700,000 সারি সহ 12 কলামের সম্পর্ক রয়েছে। এটিতে একটি 3D স্পেসে নোড রয়েছে, প্রত্যেকে ব্যবহারকারীর (যিনি এটি তৈরি করেছেন) রেফারেন্স করছেন। কোন ব্যবহারকারী কয়টি নোড তৈরি করেছেন তা জিজ্ঞাসা করতে আমি নিম্নলিখিত ( explain analyze
আরও তথ্যের জন্য যুক্ত ) করেছি:
EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, count(user_id) FROM treenode WHERE project_id=1 GROUP BY user_id;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=253668.70..253669.07 rows=37 width=8) (actual time=1747.620..1747.623 rows=38 loops=1)
-> Seq Scan on treenode (cost=0.00..220278.79 rows=6677983 width=8) (actual time=0.019..886.803 rows=6677983 loops=1)
Filter: (project_id = 1)
Total runtime: 1747.653 ms
আপনি দেখতে পাচ্ছেন, এটি প্রায় 1.7 সেকেন্ড সময় নেয়। এটি ডেটার পরিমাণ বিবেচনা করে খুব খারাপ নয়, তবে আমি ভাবছি এটি আরও উন্নত করা যায় কিনা। আমি ব্যবহারকারীর কলামে একটি বিটি্রি সূচক যুক্ত করার চেষ্টা করেছি, তবে এটি কোনওভাবেই সহায়তা করে নি।
আপনার কাছে বিকল্প পরামর্শ আছে?
সম্পূর্ণতার জন্য, এটি সমস্ত সূচকগুলির সাথে সম্পূর্ণ টেবিল সংজ্ঞা (বিদেশী কী বাধা, রেফারেন্স এবং ট্রিগার ছাড়াই):
Column | Type | Modifiers
---------------+--------------------------+------------------------------------------------------
id | bigint | not null default nextval('concept_id_seq'::regclass)
user_id | bigint | not null
creation_time | timestamp with time zone | not null default now()
edition_time | timestamp with time zone | not null default now()
project_id | bigint | not null
location | double3d | not null
reviewer_id | integer | not null default (-1)
review_time | timestamp with time zone |
editor_id | integer |
parent_id | bigint |
radius | double precision | not null default 0
confidence | integer | not null default 5
skeleton_id | bigint |
Indexes:
"treenode_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"treenode_id_key" UNIQUE CONSTRAINT, btree (id)
"skeleton_id_treenode_index" btree (skeleton_id)
"treenode_editor_index" btree (editor_id)
"treenode_location_x_index" btree (((location).x))
"treenode_location_y_index" btree (((location).y))
"treenode_location_z_index" btree (((location).z))
"treenode_parent_id" btree (parent_id)
"treenode_user_index" btree (user_id)
সম্পাদনা: এটি ফলাফল, যখন আমি @ টাইপকিউবের প্রস্তাবিত ক্যোয়ারী (এবং সূচি) ব্যবহার করি (ক্যোয়ারীটি প্রায় 5.3 সেকেন্ড ব্যতীত লাগে EXPLAIN ANALYZE
):
EXPLAIN ANALYZE SELECT u.id, ( SELECT COUNT(*) FROM treenode AS t WHERE t.project_id=1 AND t.user_id = u.id ) AS number_of_nodes FROM auth_user As u;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on auth_user u (cost=0.00..6987937.85 rows=46 width=4) (actual time=29.934..5556.147 rows=46 loops=1)
SubPlan 1
-> Aggregate (cost=151911.65..151911.66 rows=1 width=0) (actual time=120.780..120.780 rows=1 loops=46)
-> Bitmap Heap Scan on treenode t (cost=4634.41..151460.44 rows=180486 width=0) (actual time=13.785..114.021 rows=145174 loops=46)
Recheck Cond: ((project_id = 1) AND (user_id = u.id))
Rows Removed by Index Recheck: 461076
-> Bitmap Index Scan on treenode_user_index (cost=0.00..4589.29 rows=180486 width=0) (actual time=13.082..13.082 rows=145174 loops=46)
Index Cond: ((project_id = 1) AND (user_id = u.id))
Total runtime: 5556.190 ms
(9 rows)
Time: 5556.804 ms
সম্পাদনা করুন 2: এই ফল যখন আমি একটি ব্যবহার index
উপর project_id, user_id
(কিন্তু কোন স্কিমা অপ্টিমাইজেশান, এখনো) @ এরউইন-brandstetter হিসাবে (আমার মূল প্রশ্নের সাথে একই গতিতে 1.5 সেকেন্ড দিয়ে কোয়েরি রান) প্রস্তাবিত:
EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, count(user_id) as ct FROM treenode WHERE project_id=1 GROUP BY user_id;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=253670.88..253671.24 rows=37 width=8) (actual time=1807.334..1807.339 rows=38 loops=1)
-> Seq Scan on treenode (cost=0.00..220280.62 rows=6678050 width=8) (actual time=0.183..893.491 rows=6678050 loops=1)
Filter: (project_id = 1)
Total runtime: 1807.368 ms
(4 rows)
project_id
এবং user_id
? টেবিলটি অবিচ্ছিন্নভাবে আপডেট হয়েছে বা আপনি কোনও বস্তুগত দর্শন (কিছু সময়ের জন্য) দিয়ে কাজ করতে পারেন?
Users
সঙ্গেuser_id
প্রাথমিক কী হিসেবে?