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这是 Postgres 9.1.6 上的慢查询，即使最大计数为 2，两行都已由它们的主键标识：（4.5 秒）

EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*) FROM tbl WHERE id IN ('6d48fc431d21', 'd9e659e756ad') AND data ? 'building_floorspace' AND data ?| ARRAY['elec_mean_monthly_use', 'gas_mean_monthly_use'];
                                                                     QUERY PLAN                                                                     
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=4.09..4.09 rows=1 width=0) (actual time=4457.886..4457.887 rows=1 loops=1)
   ->  Index Scan using idx_tbl_on_data_gist on tbl  (cost=0.00..4.09 rows=1 width=0) (actual time=4457.880..4457.880 rows=0 loops=1)
         Index Cond: ((data ? 'building_floorspace'::text) AND (data ?| '{elec_mean_monthly_use,gas_mean_monthly_use}'::text[]))
         Filter: ((id)::text = ANY ('{6d48fc431d21,d9e659e756ad}'::text[]))
 Total runtime: 4457.948 ms
(5 rows)

嗯，也许如果我首先只使用主键部分进行子查询......：（不，仍然是 4.5+ 秒）

EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*) FROM (  SELECT * FROM tbl WHERE id IN ('6d48fc431d21', 'd9e659e756ad')  ) AS t WHERE data ? 'building_floorspace' AND data ?| ARRAY['elec_mean_monthly_use', 'gas_mean_monthly_use'];
                                                                     QUERY PLAN                                                                     
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=4.09..4.09 rows=1 width=0) (actual time=4854.170..4854.171 rows=1 loops=1)
   ->  Index Scan using idx_tbl_on_data_gist on tbl  (cost=0.00..4.09 rows=1 width=0) (actual time=4854.165..4854.165 rows=0 loops=1)
         Index Cond: ((data ? 'building_floorspace'::text) AND (data ?| '{elec_mean_monthly_use,gas_mean_monthly_use}'::text[]))
         Filter: ((id)::text = ANY ('{6d48fc431d21,d9e659e756ad}'::text[]))
 Total runtime: 4854.220 ms
(5 rows)

如何防止 Postgres 内联子查询？

背景：我有一个使用hstore并带有GiST 索引的 Postgres 9.1 表。

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2 回答 2

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我认为这OFFSET 0是更好的方法，因为它更明显地显示了一些奇怪的事情正在发生，而且我们不太可能改变优化器的行为OFFSET 0......希望 CTE 在某些时候变得可内联 CTE 默认情况下可内联PostgreSQL 12. 以下解释是为了完整起见；使用Seamus的答案。

对于不相关的子查询，您可以利用 PostgreSQL 11 和更早版本拒绝内联WITH查询术语来将您的查询改写为：

WITH t AS (
    SELECT * FROM tbl WHERE id IN ('6d48fc431d21', 'd9e659e756ad')
)
SELECT COUNT(*) 
FROM t 
WHERE data ? 'building_floorspace' 
AND data ?| ARRAY['elec_mean_monthly_use', 'gas_mean_monthly_use'];

这与黑客攻击的效果大致相同OFFSET 0，就像offset 0黑客利用 Pg 优化器中的怪癖一样，人们用来解决 Pg 缺乏查询提示的问题……通过将它们用作查询提示。

但是这个OFFSET 0黑客有点官方祝福，而 CTE 滥用在 PostgreSQL 12 中不再起作用。（耶！）。

于 2013-02-15T15:31:55.353 回答
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显然有一种方法可以告诉 Postgres 不要内联：（0.223 毫秒！）

EXPLAIN ANALYZE SELECT COUNT(*) FROM (  SELECT * FROM tbl WHERE id IN ('6d48fc431d21', 'd9e659e756ad') OFFSET 0 ) AS t WHERE data ? 'building_floorspace' AND data ?| ARRAY['elec_mean_monthly_use', 'gas_mean_monthly_use'];
                                                                QUERY PLAN                                                                
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Aggregate  (cost=8.14..8.15 rows=1 width=0) (actual time=0.165..0.166 rows=1 loops=1)
   ->  Subquery Scan on t  (cost=4.14..8.14 rows=1 width=0) (actual time=0.160..0.160 rows=0 loops=1)
         Filter: ((t.data ? 'building_floorspace'::text) AND (t.data ?| '{elec_mean_monthly_use,gas_mean_monthly_use}'::text[]))
         ->  Limit  (cost=4.14..8.13 rows=2 width=496) (actual time=0.086..0.092 rows=2 loops=1)
               ->  Bitmap Heap Scan on tbl  (cost=4.14..8.13 rows=2 width=496) (actual time=0.083..0.086 rows=2 loops=1)
                     Recheck Cond: ((id)::text = ANY ('{6d48fc431d21,d9e659e756ad}'::text[]))
                     ->  Bitmap Index Scan on tbl_pkey  (cost=0.00..4.14 rows=2 width=0) (actual time=0.068..0.068 rows=2 loops=1)
                           Index Cond: ((id)::text = ANY ('{6d48fc431d21,d9e659e756ad}'::text[]))
 Total runtime: 0.223 ms
(9 rows)

诀窍在于OFFSET 0子查询。

于 2013-02-15T15:22:08.997 回答