PostgreSQL の LIKE クエリが非常に遅いのはなぜですか?

PostgreSQL LIKE クエリのパフォーマンスの最適化: 詳細

PostgreSQL の LIKE クエリによる一貫性のないパフォーマンスはイライラすることがあります。この記事では、この変動の根本原因を調査し、効率を向上させるためのソリューションを提供します。

LIKE クエリのリソース需要を理解する

LIKE クエリは、文字列内のパターン マッチング用に設計されており、本質的にリソースを大量に消費します。 検索パターンの各文字は、各行の関連するデータベース列のすべての文字と比較する必要があります。 このプロセスは、テーブルのサイズ、列のデータ型、検索パターンの複雑さによって大きく影響されます。

変数 LIKE クエリのパフォーマンスに寄与する要因

固有のリソース消費以外にも、いくつかの要因がパフォーマンスの変動に寄与します。

• インデックスの欠落または不適切: 検索列に適切なインデックスがないと、テーブル全体のスキャンが必要になり、クエリの実行が遅くなります。 さらに、不適切なインデックス タイプ (ワイルドカード検索の btree インデックスなど) はパフォーマンスを妨げる可能性があります。
• 非効率なクエリ構文: %pattern 句で先頭のワイルドカード文字 (LIKE) を使用すると、インデックスが使用できなくなることがよくあります。 代替の構文とインデックス タイプを使用すると、パフォーマンスが大幅に向上します。

PostgreSQL 拡張機能を活用してパフォーマンスを向上させる

PostgreSQL は、これらの課題に対処するための強力なツールを提供します。

• pg_trgm モジュールとトライグラム インデックス: このモジュールは、GIN および GiST トライグラム インデックス演算子クラスを提供します。 これらのインデックスは、文字列内の単語のインデックスを作成することにより、先頭または末尾のワイルドカードを含むパターン マッチングに優れています。
• ^@ 演算子によるプレフィックス マッチング (PostgreSQL 11 ): ^@ 演算子は効率的なプレフィックス マッチングを促進し、特に PostgreSQL 15 の機能強化により、btree インデックスで LIKE 'pattern%' よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
• text_pattern_ops および varchar_pattern_ops (左アンカー パターンの場合): 先頭のワイルドカード (pattern%) を使用しない検索の場合、これらの演算子クラスは btree インデックスを利用することで最適なパフォーマンスを提供し、結果としてインデックスが小さくなり、高速になります。クエリの実行。

追加の最適化に関する考慮事項

• データベース ロケール: 「C」ロケールでデータベースを初期化すると、プレーン Btree インデックスが COLLATE "C".
のインデックスと同様に機能できるようになります。
• クエリ プランナーの最適化: データベース ツールは、多くの場合、利用可能なインデックスと適切な演算子クラスを活用して、クエリ プランを自動的に最適化します。

これらの要素を理解し、適切なインデックス作成とクエリ戦略を採用することで、PostgreSQL LIKE クエリの一貫性と速度を大幅に向上させることができます。 これにより、データベース データへの効率的かつ信頼性の高いアクセスが保証されます。

以上がPostgreSQL の LIKE クエリが非常に遅いのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。