PostgreSQL LIKE クエリのパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか?

PostgreSQL LIKE クエリのパフォーマンス差異分析

PostgreSQL の LIKE 演算子は、リソースを大量に消費する操作で知られており、応答時間に大きな差が生じます。この問題は、関連するフィールドに btree インデックスがある場合でも発生します (通常、これにより LIKE クエリが容易になります)。

ソリューション分析

この問題を解決するために全文検索 (FTS) を使用することを提案する人もいますが、これは LIKE 操作では機能しません。最良の方法は、特定のインデックス タイプを利用することです:

トリグラムインデックス

pg_trgm モジュールをインストールして、GIN または GiST トリプル インデックスを作成します。トリプレットは単語内の 3 文字のシーケンスをキャプチャし、LIKE および ILIKE モードをサポートします。 3 文字未満の値の場合も、パフォーマンスを確保するためにインデックス スキャンが使用されます。

プレフィックスマッチング

PostgreSQL 11 で導入された ^@ 演算子を使用します。この演算子は、ワイルドカード プレフィックスを使用せずにプレフィックス マッチングを効率的に実行します。ただし、将来の PostgreSQL バージョンでさらなる最適化が行われるまで、その使用は制限される可能性があります。

「C」と text_pattern_ops を照合します

COLLATE "C" は、C 照合順序を使用してインデックスを作成し、^@ 演算子と同様のプレフィックス マッチングを提供します。あるいは、text_pattern_ops または varchar_pattern_ops を使用して、左アンカー パターン (つまり、先頭にワイルドカードのないパターン) に対して最高のパフォーマンスを提供する btree インデックスを作成することもできます。

その他の注意事項

• 大文字と小文字を区別するクエリを最適化するには、 lower() または uppercase() 関数を使用して大文字と小文字を変換します。
• より複雑なパターン マッチング シナリオの場合は、正規表現 (SIMILAR TO など) の使用を検討してください。
• テーブルを分析して、作成したインデックスが効果的に使用されているかどうかを判断します。

適切なインデックス作成手法を使用すると、PostgreSQL での LIKE クエリのパフォーマンスを大幅に向上させ、応答時間の差を減らし、一貫したパフォーマンスを確保できます。

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