PostgreSQL 支持hstore 来存放KEY-VALUE这类数据， 其实也类似于ARRAY或者JSON类型。 要高效的使用这类数据，当然离不开高效的索引。我们今天就来看看两类不同的索引对于同一种检索请求的性能问题。 假如我们有这样一个原始表，基于str1字段有一个BTREE索引
PostgreSQL 支持hstore 来存放KEY->VALUE这类数据， 其实也类似于ARRAY或者JSON类型。 要高效的使用这类数据，当然离不开高效的索引。我们今天就来看看两类不同的索引对于同一种检索请求的性能问题。
假如我们有这样一个原始表，基于str1字段有一个BTREE索引。
t_girl=# \d status_check;
Table "ytt.status_check"
Column | Type | Modifiers
--------+-----------------------+-----------
is_yes | boolean | not null
str1 | character varying(20) | not null
str2 | character varying(20) | not null
Indexes:
"index_status_check_str1" btree (str1)里面有10W条记录。 数据大概如下，
t_girl=# select * from status_check limit 2; is_yes | str1 | str2 --------+------+---------------------- f | 0 | cfcd208495d565ef66e7 t | 1 | c4ca4238a0b923820dcc (2 rows) Time: 0.617 ms t_girl=#
存放hstore类型的status_check_hstore 表结构，基于str1_str2字段有一个GIST索引。
Table "ytt.status_check_hstore"
Column | Type | Modifiers
-----------+---------+-----------
is_yes | boolean |
str1_str2 | hstore |
Indexes:
"idx_str_str2_gist" gist (str1_str2)
t_girl=# select * from status_check_hstore limit 2;
is_yes | str1_str2
--------+-----------------------------
f | "0"=>"cfcd208495d565ef66e7"
t | "1"=>"c4ca4238a0b923820dcc"
(2 rows)
Time: 39.874 ms接下来我们要得到跟查询原始表一样的结果，当然原始表的查询非常高效。 表语句以及结果如下，
t_girl=# select * from status_check where str1 in ('10','23','33');
is_yes | str1 | str2
--------+------+----------------------
t | 10 | d3d9446802a44259755d
t | 23 | 37693cfc748049e45d87
f | 33 | 182be0c5cdcd5072bb18
(3 rows)
Time: 0.690 ms上面的语句用了不到1毫秒。
接下来我们对hstore表进行查询，
t_girl=# select is_yes,skeys(str1_str2),svals(str1_str2) from status_check_hstore where str1_str2 ?| array['10','23','33']; is_yes | skeys | svals --------+-------+---------------------- t | 10 | d3d9446802a44259755d t | 23 | 37693cfc748049e45d87 f | 33 | 182be0c5cdcd5072bb18 (3 rows) Time: 40.256 ms
我的天，比原始表的查询慢了几十倍。
看下查询计划，把所有行都扫描了一遍。
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on status_check_hstore (cost=5.06..790.12 rows=100000 width=38)
Recheck Cond: (str1_str2 ?| '{10,23,33}'::text[])
-> Bitmap Index Scan on idx_str_str2_gist (cost=0.00..5.03 rows=100 width=0)
Index Cond: (str1_str2 ?| '{10,23,33}'::text[])
(4 rows)
Time: 0.688 ms我们想办法来优化这条语句， 如果把这条语句变成跟原始语句一样的话，那么是否就可以用到BTREE索引了？
接下来，建立一个基于BTREE的函数索引，
t_girl=# create index idx_str1_str2_akeys on status_check_hstore using btree (array_to_string(akeys(str1_str2),','));
CREATE INDEX
Time: 394.123 ms
OK,变化语句来执行下同样的检索，
t_girl=# select is_yes,skeys(str1_str2),svals(str1_str2) from status_check_hstore where array_to_string(akeys(str1_str2),',') in ('10','23','33');
is_yes | skeys | svals
--------+-------+----------------------
t | 10 | d3d9446802a44259755d
t | 23 | 37693cfc748049e45d87
f | 33 | 182be0c5cdcd5072bb18
(3 rows)
Time: 0.727 ms这次和原始查询速度一样快了。
