使用 PostgreSQL 8.4 并使用如下表:
create table log (
id bigint primary key,
first_sn bigint not null,
last_sn bigint not null
);
其中 first_sn 和 last_sn 表示序列号范围,并且表包含 > 100 万行,如果我想搜索序列号范围包含序列列表中的元素的所有行,我应该使用哪种索引和查询数字。
例如,对于一个列表 [5348491, 1230505, 5882233] 我目前正在做:
select 5348491, *
from log
where 5348491 between first_sn and last_sn
union
select 1230505, *
from log
where 1230505 between first_sn and last_sn
union
select 5882233, *
from log
where 5882233 between first_sn and last_sn;
但这有点慢。
编辑:这样的查询大约需要 600 毫秒,我希望能够使用 >10k 序列号的列表进行搜索。
由于有人要求,这是真正的表、查询和解释分析(我犹豫了,因为所有列名都是西班牙语,但在前面的例子中,'id' 在这里是 'movimiento_id','first_sn' 将是 'serial_inicial' ,而“last_sn”将是“serial_final”。“tipo_movimiento”是事件的类型,实际上它只是进一步过滤结果集的一种方式):
CREATE TABLE movimiento
(
movimiento_id bigserial NOT NULL,
serial_inicial bigint NOT NULL,
serial_final bigint NOT NULL,
serial_chip bigint,
numero_telefono text,
fecha_movimiento timestamp without time zone DEFAULT now(),
producto_id integer NOT NULL,
usuario_id integer NOT NULL,
factura_proveedor text,
fecha_ingreso date,
fecha_venta date,
vendedor_id integer,
cliente_id integer,
tipo_movimiento text NOT NULL,
costo numeric(12,4),
precio numeric(10,2),
descuento double precision,
bodega_id integer NOT NULL DEFAULT 1,
fecha_activo timestamp without time zone,
factura text,
envio text,
documento text,
bodega_id_origen integer,
fecha date,
traslado_id integer,
detalle_factura_id bigint,
es_venta boolean DEFAULT false,
CONSTRAINT movimiento_pkey PRIMARY KEY (movimiento_id ),
CONSTRAINT movimiento_bodega_id_fkey FOREIGN KEY (bodega_id)
REFERENCES bodega (bodega_id) MATCH SIMPLE
ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION,
CONSTRAINT movimiento_bodega_id_origen_fkey FOREIGN KEY (bodega_id_origen)
REFERENCES bodega (bodega_id) MATCH SIMPLE
ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION,
CONSTRAINT movimiento_cliente_id_fkey FOREIGN KEY (cliente_id)
REFERENCES cliente (cliente_id) MATCH SIMPLE
ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION,
CONSTRAINT movimiento_producto_id_fkey FOREIGN KEY (producto_id)
REFERENCES producto (producto_id) MATCH SIMPLE
ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION,
CONSTRAINT movimiento_usuario_id_fkey FOREIGN KEY (usuario_id)
REFERENCES usuario (usuario_id) MATCH SIMPLE
ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION,
CONSTRAINT movimiento_vendedor_id_fkey FOREIGN KEY (vendedor_id)
REFERENCES vendedor (vendedor_id) MATCH SIMPLE
ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION,
CONSTRAINT movimiento_check CHECK (serial_final >= serial_inicial),
CONSTRAINT movimiento_costo_check CHECK (costo >= 0::numeric),
CONSTRAINT movimiento_descuento_check CHECK (descuento >= 0::double precision),
CONSTRAINT movimiento_precio_check CHECK (precio >= 0::numeric),
CONSTRAINT movimiento_tipo_movimiento_check CHECK (tipo_movimiento = ANY (ARRAY['Ingresado'::text, 'Vendido'::text, 'Entregado'::text, 'Regresado'::text, 'Eliminado'::text, 'Devuelto'::text, 'Inconforme'::text, 'Trasladado'::text, 'Consignado'::text, 'Devolucion Consignado'::text, 'Activado'::text, 'Devolucion Claro'::text, 'Asignado'::text, 'Fusion-Sale'::text, 'Fusion'::text, 'Separacion-Sale'::text, 'Separacion'::text]))
)
WITH (
OIDS=TRUE
);
这是查询:
explain analyze select 869461009867643, *
from movimiento
where (869461009867643 between serial_inicial and serial_final)
and tipo_movimiento = 'Ingresado'
union all
select 12121001477546, *
from movimiento
where 12121001477546 between serial_inicial and serial_final
and tipo_movimiento = 'Ingresado'
union all
select 354689040208615, *
from movimiento
where 354689040208615 between serial_inicial and serial_final
and tipo_movimiento = 'Ingresado';
并解释分析:
Append (cost=7542.94..185580.33 rows=232322 width=165) (actual time=93.222..571.928 rows=4 loops=1)
-> Bitmap Heap Scan on movimiento (cost=7542.94..61089.00 rows=90645 width=165) (actual time=93.220..206.248 rows=1 loops=1)
Recheck Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
Filter: ((869461009867643::bigint >= serial_inicial) AND (869461009867643::bigint <= serial_final))
-> Bitmap Index Scan on tipo_movimiento_index (cost=0.00..7520.28 rows=375432 width=0) (actual time=66.445..66.445 rows=372409 loops=1)
Index Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
-> Bitmap Heap Scan on movimiento (cost=7534.24..61080.30 rows=55815 width=165) (actual time=84.364..179.571 rows=2 loops=1)
Recheck Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
Filter: ((12121001477546::bigint >= serial_inicial) AND (12121001477546::bigint <= serial_final))
-> Bitmap Index Scan on tipo_movimiento_index (cost=0.00..7520.28 rows=375432 width=0) (actual time=60.282..60.282 rows=372409 loops=1)
Index Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
-> Bitmap Heap Scan on movimiento (cost=7541.75..61087.81 rows=85862 width=165) (actual time=173.876..186.082 rows=1 loops=1)
Recheck Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
Filter: ((354689040208615::bigint >= serial_inicial) AND (354689040208615::bigint <= serial_final))
-> Bitmap Index Scan on tipo_movimiento_index (cost=0.00..7520.28 rows=375432 width=0) (actual time=60.294..60.294 rows=372409 loops=1)
Index Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
Total runtime: 572.138 ms
下面是用 a_horse_with_no_name 的例子进行的解释分析:
Nested Loop (cost=7614.18..98703.44 rows=125144 width=173) (actual time=629.373..2919.334 rows=4 loops=1)
Join Filter: ((lista.serie >= movimiento.serial_inicial) AND (lista.serie <= movimiento.serial_final))
CTE lista
-> Values Scan on "*VALUES*" (cost=0.00..0.04 rows=3 width=8) (actual time=0.012..0.033 rows=3 loops=1)
-> Bitmap Heap Scan on movimiento (cost=7614.14..59283.04 rows=375432 width=165) (actual time=110.909..460.563 rows=372409 loops=1)
Recheck Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
-> Bitmap Index Scan on tipo_movimiento_index (cost=0.00..7520.28 rows=375432 width=0) (actual time=107.182..107.182 rows=372409 loops=1)
Index Cond: (tipo_movimiento = 'Ingresado'::text)
-> CTE Scan on lista (cost=0.00..0.06 rows=3 width=8) (actual time=0.001..0.003 rows=3 loops=372409)
Total runtime: 2919.514 ms
因此结合 a_horse_with_no_name 和 Craig Ringer 的建议,搜索三个序列号的时间不到 350 毫秒。尝试了 10k,它在 3s+ 内做到了:
create temporary table lista (
serie bigint
) on commit drop;
create index lista_index on lista using btree (serie);
insert into lista (select distinct serial_inicial from movimiento limit 10000);
analyze lista;
select serie, movimiento.*
from movimiento join lista on serie between serial_inicial and serial_final
where tipo_movimiento = 'Ingresado';