J'utilise PostgresSQL 9.2 et j'ai une relation de 12 colonnes avec environ 6 700 000 lignes. Il contient des nœuds dans un espace 3D, chacun référençant un utilisateur (qui l'a créé). Pour demander quel utilisateur a créé le nombre de nœuds, je fais ce qui suit (ajouté explain analyze
pour plus d'informations):
EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, count(user_id) FROM treenode WHERE project_id=1 GROUP BY user_id;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=253668.70..253669.07 rows=37 width=8) (actual time=1747.620..1747.623 rows=38 loops=1)
-> Seq Scan on treenode (cost=0.00..220278.79 rows=6677983 width=8) (actual time=0.019..886.803 rows=6677983 loops=1)
Filter: (project_id = 1)
Total runtime: 1747.653 ms
Comme vous pouvez le voir, cela prend environ 1,7 seconde. Ce n'est pas trop mal compte tenu de la quantité de données, mais je me demande si cela peut être amélioré. J'ai essayé d'ajouter un index BTree sur la colonne utilisateur, mais cela n'a aidé en aucune façon.
Avez-vous des suggestions alternatives?
Par souci d'exhaustivité, voici la définition complète de la table avec tous ses indices (sans contraintes, références et déclencheurs de clé étrangère):
Column | Type | Modifiers
---------------+--------------------------+------------------------------------------------------
id | bigint | not null default nextval('concept_id_seq'::regclass)
user_id | bigint | not null
creation_time | timestamp with time zone | not null default now()
edition_time | timestamp with time zone | not null default now()
project_id | bigint | not null
location | double3d | not null
reviewer_id | integer | not null default (-1)
review_time | timestamp with time zone |
editor_id | integer |
parent_id | bigint |
radius | double precision | not null default 0
confidence | integer | not null default 5
skeleton_id | bigint |
Indexes:
"treenode_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"treenode_id_key" UNIQUE CONSTRAINT, btree (id)
"skeleton_id_treenode_index" btree (skeleton_id)
"treenode_editor_index" btree (editor_id)
"treenode_location_x_index" btree (((location).x))
"treenode_location_y_index" btree (((location).y))
"treenode_location_z_index" btree (((location).z))
"treenode_parent_id" btree (parent_id)
"treenode_user_index" btree (user_id)
Edit: Voici le résultat, lorsque j'utilise la requête (et l'index) proposée par @ypercube (la requête prend environ 5,3 secondes sans EXPLAIN ANALYZE
):
EXPLAIN ANALYZE SELECT u.id, ( SELECT COUNT(*) FROM treenode AS t WHERE t.project_id=1 AND t.user_id = u.id ) AS number_of_nodes FROM auth_user As u;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on auth_user u (cost=0.00..6987937.85 rows=46 width=4) (actual time=29.934..5556.147 rows=46 loops=1)
SubPlan 1
-> Aggregate (cost=151911.65..151911.66 rows=1 width=0) (actual time=120.780..120.780 rows=1 loops=46)
-> Bitmap Heap Scan on treenode t (cost=4634.41..151460.44 rows=180486 width=0) (actual time=13.785..114.021 rows=145174 loops=46)
Recheck Cond: ((project_id = 1) AND (user_id = u.id))
Rows Removed by Index Recheck: 461076
-> Bitmap Index Scan on treenode_user_index (cost=0.00..4589.29 rows=180486 width=0) (actual time=13.082..13.082 rows=145174 loops=46)
Index Cond: ((project_id = 1) AND (user_id = u.id))
Total runtime: 5556.190 ms
(9 rows)
Time: 5556.804 ms
Edit 2: Voici le résultat, lorsque j'utilise un index
on project_id, user_id
(mais pas encore d'optimisation de schéma) comme l'a suggéré @ erwin-brandstetter (la requête s'exécute avec 1,5 seconde à la même vitesse que ma requête d'origine):
EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, count(user_id) as ct FROM treenode WHERE project_id=1 GROUP BY user_id;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
HashAggregate (cost=253670.88..253671.24 rows=37 width=8) (actual time=1807.334..1807.339 rows=38 loops=1)
-> Seq Scan on treenode (cost=0.00..220280.62 rows=6678050 width=8) (actual time=0.183..893.491 rows=6678050 loops=1)
Filter: (project_id = 1)
Total runtime: 1807.368 ms
(4 rows)
project_id
et user_id
? Le tableau est-il mis à jour en continu ou pourriez-vous travailler avec une vue matérialisée (pendant un certain temps)?
Users
avecuser_id
comme clé primaire?