CTEがインラインサブクエリよりもはるかに悪いのはなぜですか


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クエリプランナーがpostgresqlでどのように機能するかをよりよく理解しようとしています。

私はこのクエリを持っています:

select id from users 
    where id <> 2
    and gender = (select gender from users where id = 2)
    order by latest_location::geometry <-> (select latest_location from users where id = 2) ASC
    limit 50

私のデータベースでは10ms未満で実行され、usersテーブルには約500kのエントリがあります。

次に、副選択の重複を避けるために、次のようにクエリをCTEとして書き直すことができると考えました。

with me as (
    select * from users where id = 2
)
select u.id, u.popularity from users u, me 
    where u.gender = me.gender
    order by  u.latest_location::geometry <-> me.latest_location::geometry ASC
    limit 50;

ただし、この書き換えられたクエリは約1秒で実行されます。なぜこれが起こるのですか?説明でジオメトリインデックスを使用していないことを確認しましたが、そのために何ができますか?ありがとう!

クエリを作成する別の方法は次のとおりです。

select u.id, u.popularity from users u, (select gender, latest_location from users where id = 2) as me 
    where u.gender = me.gender
    order by  u.latest_location::geometry <-> me.latest_location::geometry ASC
    limit 50;

ただし、これはCTEと同じくらい遅くなります。

一方、meパラメーターを抽出して静的に挿入すると、クエリは再び高速になります。

select u.id, u.popularity from users u
    where u.gender = 'male'
    order by  u.latest_location::geometry <-> '0101000000A49DE61DA71C5A403D0AD7A370F54340'::geometry ASC
    limit 50;

最初の(高速)クエリについて説明する

 Limit  (cost=5.69..20.11 rows=50 width=36) (actual time=0.512..8.114 rows=50 loops=1)
   InitPlan 1 (returns $0)
     ->  Index Scan using users_pkey on users users_1  (cost=0.42..2.64 rows=1 width=32) (actual time=0.032..0.033 rows=1 loops=1)
           Index Cond: (id = 2)
   InitPlan 2 (returns $1)
     ->  Index Scan using users_pkey on users users_2  (cost=0.42..2.64 rows=1 width=4) (actual time=0.009..0.010 rows=1 loops=1)
           Index Cond: (id = 2)
   ->  Index Scan using users_latest_location_gix on users  (cost=0.41..70796.51 rows=245470 width=36) (actual time=0.509..8.100 rows=50 loops=1)
         Order By: (latest_location <-> $0)
         Filter: (gender = $1)
         Rows Removed by Filter: 20
 Total runtime: 8.211 ms
(12 rows)

2番目の(遅い)クエリの説明

Limit  (cost=62419.82..62419.95 rows=50 width=76) (actual time=1024.963..1024.970 rows=50 loops=1)
   CTE me
     ->  Index Scan using users_pkey on users  (cost=0.42..2.64 rows=1 width=221) (actual time=0.037..0.038 rows=1 loops=1)
           Index Cond: (id = 2)
   ->  Sort  (cost=62417.18..63030.86 rows=245470 width=76) (actual time=1024.959..1024.963 rows=50 loops=1)
         Sort Key: ((u.latest_location <-> me.latest_location))
         Sort Method: top-N heapsort  Memory: 28kB
         ->  Hash Join  (cost=0.03..54262.85 rows=245470 width=76) (actual time=0.122..938.131 rows=288646 loops=1)
               Hash Cond: (u.gender = me.gender)
               ->  Seq Scan on users u  (cost=0.00..49353.41 rows=490941 width=48) (actual time=0.021..465.025 rows=490994 loops=1)
               ->  Hash  (cost=0.02..0.02 rows=1 width=36) (actual time=0.054..0.054 rows=1 loops=1)
                     Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 1kB
                     ->  CTE Scan on me  (cost=0.00..0.02 rows=1 width=36) (actual time=0.047..0.049 rows=1 loops=1)
 Total runtime: 1025.096 ms

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私はこれについて最近書いた。blog.2ndquadrant.com/postgresql-ctes-are-optimization-fencesを参照してください。現在、そのサイトの到達可能性を制限する可能性のあるDNSの問題がいくつかあります。FROM最良の結果を得るには、CTE用語の代わりにサブクエリを試してください。
クレイグリンガー、2014

(select id, latest_location from users where id = 2)cteとして使用するとどうなりますか?多分それは、この問題を引き起こしている*です
CHA

私はあなたが反対の性別の最も近いユーザーを探すだろうと思っただろう:)
cha

@chaは速度の違いはなく、CTEで性別と場所を選択するだけです。(私の場合、私は質問のクエリを単純化しただけで、類似したユーザーの平均を取りたいです)
viblo

@CraigRinger最適化のフェンスだとは思いません。私もあなたの提案を試みました、そしてそれはまた遅かったです。一方、手動でパラメーターを抽出した場合、それは迅速です(そして私の場合、それが実際のオプションであり、最終的に結果は関数です)。
viblo

回答:


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これを試して:

with me as (
    select * from users where id = 2
)
select u.id, u.popularity from users u, me 
    where u.gender = (select gender from me)
    order by  u.latest_location::geometry <-> (select latest_location from me)::geometry ASC
    limit 50;

高速プランを見ると、次のようなものがあります(太字)。

 制限(コスト= 5.69..20.11行= 50幅= 36)(実際の時間= 0.512..8.114行= 50ループ= 1)
   InitPlan 1($ 0を返します)
     -> users users_1のusers_pkeyを使用したインデックススキャン(コスト= 0.42..2.64行= 1幅= 32)(実際の時間= 0.032..0.033行= 1ループ= 1)
           インデックス条件:(id = 2)
   InitPlan 2($ 1を返します)
     -> users users_2のusers_pkeyを使用したインデックススキャン(コスト= 0.42..2.64行= 1幅= 4)(実際の時間= 0.009..0.010行= 1ループ= 1)
           インデックス条件:(id = 2)
   ->ユーザーに対してusers_latest_location_gixを使用したインデックススキャン(コスト= 0.41..70796.51行= 245470幅= 36)(実際の時間= 0.509..8.100行= 50ループ= 1)
         並べ替え:(latest_location   $ 0)
         フィルター:(性別= $ 1)
         フィルターによって削除された行:20
 合計実行時間:8.211ミリ秒
(12行)

遅いバージョンでは、クエリプランナーは、の値で各gender演算子の値が異なる可能性がある(正しく推定されたのは1行のみです)場合に、等価演算子とジオメトリ演算子を結合latest_locationのコンテキストで評価しています。高速バージョンでは、およびの値はインラインサブクエリによって発行されるため、スカラーとして扱われます。これは、処理する値が1つだけであることをクエリプランナーに通知するためです。これは、リテラル値を貼り付けるときに高速プランが得られるのと同じ理由です。megenderlatest_location


これで条項meから削除できると思いますfrom
Jarius Hebzo
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