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インデックススキャンではなくPostgreSQL順次スキャンなぜですか？

こんにちはPostgreSQLデータベースクエリに問題があり、誰かが手伝ってくれるかどうか疑問に思っています。一部のシナリオでは、私のクエリは、2つのテーブルdataとdata_areaを結合するために作成したインデックスを無視しているようです。これが発生すると、シーケンシャルスキャンが使用され、クエリが非常に遅くなります。

順次スキャン（〜5分）

Unique  (cost=15368261.82..15369053.96 rows=200 width=1942) (actual time=301266.832..301346.936 rows=153812 loops=1)
   CTE data
     ->  Bitmap Heap Scan on data  (cost=6086.77..610089.54 rows=321976 width=297) (actual time=26.286..197.625 rows=335130 loops=1)
           Recheck Cond: (datasetid = 1)
           Filter: ((readingdatetime >= '1920-01-01 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (readingdatetime <= '2013-03-11 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (depth >= 0::double precision) AND (depth <= 99999::double precision))
           ->  Bitmap Index Scan on data_datasetid_index  (cost=0.00..6006.27 rows=324789 width=0) (actual time=25.462..25.462 rows=335130 loops=1)
                 Index Cond: (datasetid = 1)
   ->  Sort  (cost=15368261.82..15368657.89 rows=158427 width=1942) (actual time=301266.829..301287.110 rows=155194 loops=1)
         Sort Key: data.id
         Sort Method: quicksort  Memory: 81999kB
         ->  Hash Left Join  (cost=15174943.29..15354578.91 rows=158427 width=1942) (actual time=300068.588..301052.832 rows=155194 loops=1)
               Hash Cond: (data_area.area_id = area.id)
               ->  Hash Join  (cost=15174792.93..15351854.12 rows=158427 width=684) (actual time=300066.288..300971.644 rows=155194 loops=1)
                     Hash Cond: (data.id = data_area.data_id)
                     ->  CTE Scan on data  (cost=0.00..6439.52 rows=321976 width=676) (actual time=26.290..313.842 rows=335130 loops=1)
                     ->  Hash  (cost=14857017.62..14857017.62 rows=25422025 width=8) (actual time=300028.260..300028.260 rows=26709939 loops=1)
                           Buckets: 4194304  Batches: 1  Memory Usage: 1043357kB
                           ->  Seq Scan on data_area  (cost=0.00..14857017.62 rows=25422025 width=8) (actual time=182921.056..291687.996 rows=26709939 loops=1)
                                 Filter: (area_id = ANY ('{28,29,30,31,32,33,25,26,27,18,19,20,21,12,13,14,15,16,17,34,35,1,2,3,4,5,6,22,23,24,7,8,9,10,11}'::integer[]))
               ->  Hash  (cost=108.49..108.49 rows=3349 width=1258) (actual time=2.256..2.256 rows=3349 loops=1)
                     Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 584kB
                     ->  Seq Scan on area  (cost=0.00..108.49 rows=3349 width=1258) (actual time=0.007..0.666 rows=3349 loops=1)
 Total runtime: 301493.379 ms

インデックススキャン（〜3秒）（ explain.depesz.comで ）

Unique  (cost=17352256.47..17353067.50 rows=200 width=1942) (actual time=3603.303..3681.619 rows=153812 loops=1)
   CTE data
     ->  Bitmap Heap Scan on data  (cost=6284.60..619979.56 rows=332340 width=297) (actual time=26.201..262.314 rows=335130 loops=1)
           Recheck Cond: (datasetid = 1)
           Filter: ((readingdatetime >= '1920-01-01 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (readingdatetime <= '2013-03-11 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (depth >= 0::double precision) AND (depth <= 99999::double precision))
           ->  Bitmap Index Scan on data_datasetid_index  (cost=0.00..6201.51 rows=335354 width=0) (actual time=25.381..25.381 rows=335130 loops=1)
                 Index Cond: (datasetid = 1)
   ->  Sort  (cost=17352256.47..17352661.98 rows=162206 width=1942) (actual time=3603.302..3623.113 rows=155194 loops=1)
         Sort Key: data.id
         Sort Method: quicksort  Memory: 81999kB
         ->  Hash Left Join  (cost=1296.08..17338219.59 rows=162206 width=1942) (actual time=29.980..3375.921 rows=155194 loops=1)
               Hash Cond: (data_area.area_id = area.id)
               ->  Nested Loop  (cost=0.00..17334287.66 rows=162206 width=684) (actual time=26.903..3268.674 rows=155194 loops=1)
                     ->  CTE Scan on data  (cost=0.00..6646.80 rows=332340 width=676) (actual time=26.205..421.858 rows=335130 loops=1)
                     ->  Index Scan using data_area_pkey on data_area  (cost=0.00..52.13 rows=1 width=8) (actual time=0.006..0.008 rows=0 loops=335130)
                           Index Cond: (data_id = data.id)
                           Filter: (area_id = ANY ('{28,29,30,31,32,33,25,26,27,18,19,20,21,12,13,14,15,16,17,34,35,1,2,3,4,5,6,22,23,24,7,8,9,10,11}'::integer[]))
               ->  Hash  (cost=1254.22..1254.22 rows=3349 width=1258) (actual time=3.057..3.057 rows=3349 loops=1)
                     Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 584kB
                     ->  Index Scan using area_primary_key on area  (cost=0.00..1254.22 rows=3349 width=1258) (actual time=0.012..1.429 rows=3349 loops=1)
 Total runtime: 3706.630 ms

テーブル構造

これは、data_areaテーブルのテーブル構造です。必要に応じて、他のテーブルを提供できます。

CREATE TABLE data_area
(
  data_id integer NOT NULL,
  area_id integer NOT NULL,
  CONSTRAINT data_area_pkey PRIMARY KEY (data_id , area_id ),
  CONSTRAINT data_area_area_id_fk FOREIGN KEY (area_id)
      REFERENCES area (id) MATCH SIMPLE
      ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION,
  CONSTRAINT data_area_data_id_fk FOREIGN KEY (data_id)
      REFERENCES data (id) MATCH SIMPLE
      ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE
);

[〜＃〜]クエリ[〜＃〜]

WITH data AS (
    SELECT * 
    FROM data 
    WHERE 
        datasetid IN (1) 
        AND (readingdatetime BETWEEN '1920-01-01' AND '2013-03-11') 
        AND depth BETWEEN 0 AND 99999
)
SELECT * 
FROM ( 
    SELECT DISTINCT ON (data.id) data.id, * 
    FROM 
        data, 
        data_area 
        LEFT JOIN area ON area_id = area.id 
    WHERE 
        data_id = data.id 
        AND area_id IN (28,29,30,31,32,33,25,26,27,18,19,20,21,12,13,14,15,16,17,34,35,1,2,3,4,5,6,22,23,24,7,8,9,10,11) 
) as s;

153812行を返します。 set enable_seqscan= false;を実行して、順次スキャンを無効にし、インデックス結果を取得しました。

データベースでANALYSEを実行して、クエリで使用される列で収集される統計を増やしてみましたが、何も役に立たないようです。

誰かがこれに広がり、光を当てるか、私が試すべき他のことを提案できますか？

postgresqlperformanceexecution-planquery-performance
12
Mark Davidson

この行に注意してください：

->  Index Scan using data_area_pkey on data_area  (cost=0.00..52.13 rows=1 width=8) 
    (actual time=0.006..0.008 rows=0 loops=335130)

ループを考慮して総コストを計算すると、52.3 * 335130 = 17527299になります。これは、seq_scan代替の14857017.62より大きいです。これが、インデックスを使用しない理由です。

したがって、オプティマイザはインデックススキャンのコストを過大評価しています。 （クラスター化されたインデックスまたはそれがどのように読み込まれたかにより）データがインデックスに基づいて並べ替えられているか、キャッシュメモリが十分にあるか、Nice高速ディスクが十分にあるかを推測します。したがって、ランダムなI/Oはほとんど行われていません。

オプティマイザがインデックスコストを計算するときにクラスタリングを評価するために使用するpg_statsのcorrelationも確認し、最後にrandom_page_costとcpu_index_Tuple_costをに変更してみてください。あなたのシステムと一致します。

8
jop

あなたのCTEは実際にはいくつかのWHERE条件を「アウトソーシング」するだけで、ほとんどはWHERE TRUEと同等に見えます。 CTEは通常、最適化フェンスの背後にある（つまり、それ自体で最適化される）ため、特定のクエリで非常に役立ちます。ただし、この場合は、まったく逆の効果が予想されます。

私が試そうとしているのは、クエリをできるだけ単純になるように書き換えることです。

SELECT d.id, * 
FROM 
    data d 
    JOIN data_area da ON da.data_id = d.id
    LEFT JOIN area a ON da.area_id = a.id 
WHERE 
    d.datasetid IN (1) 
    AND da.area_id IN (28,29,30,31,32,33,25,26,27,18,19,20,21,12,13,14,15,16,17,34,35,1,2,3,4,5,6,22,23,24,7,8,9,10,11) 
    AND (readingdatetime BETWEEN '1920-01-01' AND '2013-03-11') -- this and the next condition don't do anything, I think
    AND depth BETWEEN 0 AND 99999
;

インデックスが使用されているかどうかを確認します。すべての出力列を必要としない可能性はまだあります（少なくとも、ジャンクションテーブルの2つの列は不要です）。

報告して、使用しているPostgreSQLのバージョンをお知らせください。

2
dezso