【原创】PostgreSQL hstore 列性能提升一例

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

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？