式の集約LIKEクエリを高速化するためにインデックスを作成する方法は？

タイトルに間違った質問をしている可能性があります。事実は次のとおりです。

カスタマーサービスの担当者は、Djangoベースのサイトの管理インターフェイスでカスタマールックアップを実行すると、応答時間が遅いことに不満を抱いていました。

Postgres 8.4.6を使用しています。遅いクエリのログを記録し始め、この犯人を発見しました：

SELECT COUNT(*) FROM "auth_user" WHERE UPPER("auth_user"."email"::text) LIKE UPPER(E'%deyk%')

このクエリは、実行に32秒以上かかります。EXPLAINが提供するクエリプランは次のとおりです。

QUERY PLAN
Aggregate  (cost=205171.71..205171.72 rows=1 width=0)
  ->  Seq Scan on auth_user  (cost=0.00..205166.46 rows=2096 width=0)
        Filter: (upper((email)::text) ~~ '%DEYK%'::text)

これは、Django Adminアプリケーションによって生成されたDjango QuerySetからDjango ORMによって生成されたクエリなので、クエリ自体を制御することはできません。インデックスは論理的なソリューションのようです。これを高速化するためにインデックスを作成しようとしましたが、違いはありません。

CREATE INDEX auth_user_email_upper ON auth_user USING btree (upper(email::text))

何が間違っていますか？このクエリを高速化するにはどうすればよいですか？

以下のためのインデックスのサポートはありませんLIKE/ ILIKEでのPostgreSQL 8.4は -を除いて、左アンカー検索用語。

ためのPostgreSQL 9.1追加モジュールはpg_trgmGINとのGiSTトリグラム支持インデックスに対して演算子クラスを提供LIKE/ ILIKEまたは正規表現（オペレータ~や友人）。データベースごとに1回インストールします。

CREATE EXTENSION pg_trgm;

GINインデックスの例：

CREATE INDEX tbl_col_gin_trgm_idx ON tbl USING gin (col gin_trgm_ops);

関連：

• LIKEはどのように実装されますか？
• LIKE、SIMILAR TO、またはPostgreSQLの正規表現を使用したパターンマッチング

一致の先頭に '％'があるため、そのインデックスは役に立たない-BTREEインデックスはプレフィックスのみに一致し、クエリの先頭にワイルドカードがあるのは、検索する固定プレフィックスがないことを意味します。

これが、テーブルスキャンを実行し、クエリ文字列に対してすべてのレコードを順番に照合する理由です。

現在のLIKEで部分文字列検索を行うのではなく、おそらくフルテキストインデックスとテキストマッチング演算子を使用する必要があります。全文検索の詳細については、ドキュメントをご覧ください。

http://www.postgresql.org/docs/8.4/static/textsearch-intro.html

実際、私はそのページから、LIKEは明らかにインデックスを使用しないことに気付きます。これは、BTREEインデックスを使用して非ワイルドカードプレフィックスを解決できるはずなので、奇妙に思えます。ただし、いくつかの簡単なテストでは、ドキュメントがおそらく正しいことが示唆されています。その場合、LIKEを使用してクエリを解決している間、インデックス作成の量は役に立ちません。