如何提高 PostgreSQL LIKE %text% 查询性能

Question

我有 3 个表：请求、步骤和有效负载。每个请求有 N 个步骤（所以是一对多），每个步骤有 1 个有效载荷（一对一）。

现在，每当我想按有效负载主体进行过滤时，执行时间都很糟糕。

这是简化的请求：

select rh.id
from request_history_step_payload rhsp
join request_history_step rhs on rhs.id =  rhsp.step_id
join request_history rh on rhs.request_id = rh.id
where rh.id> 35000 and rhs.step_type = 'CONSUMER_REQUEST' and rhsp.payload like '%09141%'

这是EXPLAIN ANALYZE（在VACUUM ANALYZE 之后立即运行）：

Nested Loop  (cost=0.71..50234.28 rows=1 width=8) (actual time=120.093..2494.929 rows=12 loops=1)
  ->  Nested Loop  (cost=0.42..50233.32 rows=3 width=8) (actual time=120.083..2494.900 rows=14 loops=1)
        ->  Seq Scan on request_history_step_payload rhsp  (cost=0.00..50098.28 rows=16 width=8) (actual time=120.063..2494.800 rows=25 loops=1)
              Filter: ((payload)::text ~~ '%09141%'::text)
              Rows Removed by Filter: 164512
        ->  Index Scan using request_history_step_pkey on request_history_step rhs  (cost=0.42..8.44 rows=1 width=16) (actual time=0.003..0.003 rows=1 loops=25)
              Index Cond: (id = rhsp.step_id)
              Filter: ((step_type)::text = 'CONSUMER_REQUEST'::text)
              Rows Removed by Filter: 0
  ->  Index Only Scan using request_history_pkey on request_history rh  (cost=0.29..0.32 rows=1 width=8) (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=14)
        Index Cond: ((id = rhs.request_id) AND (id > 35000))
        Heap Fetches: 0
Planning Time: 0.711 ms
Execution Time: 2494.964 ms

现在，我想以某种方式建议计划者将LIKE 操作作为最后一站，但想不出任何方法。我已经尝试了各种连接，并对它们重新排序，并将条件移动到 ON 子句和 WHERE 子句之间，反之亦然。一切都无济于事！无论如何，它首先查看payload 表中的所有行，这显然是最糟糕的想法，考虑到其他条件，这可能会大大减少需要应用的LIKE 操作的数量。所以，我希望它会首先应用id 条件，它已经整理出所有记录的90%；然后它将应用step_type 条件，这将像其余的 85% 一样进行排序；因此只会将LIKE 条件应用于不到 5% 的所有有效负载。

我会怎么做呢？我正在使用 Postgres 11。

UPD：有人建议我为这些表添加索引信息，所以：

• request_history - 在 id 字段上有 2 个唯一索引（我不知道为什么有 2 个）
• request_history_step - 有 2 个唯一索引，都在 id 字段上
• request_history_step_payload - 在 id 字段上有 1 个唯一索引

UPD2：step 和 payload 表也定义了 FK（分别在 payload.step_id->step.id 和 step.request_id -> request_id 上）

我还尝试了几个（简化的）查询 w/sub-SELECT：

explain analyze select rhs.id from request_history_step rhs
join (select step_id from request_history_step_payload rhsp where rhsp.payload like '%09141%') rhsp on rhs.id = rhsp.step_id 
where rhs.step_type = 'CONSUMER_REQUEST';

explain analyze select rhsp.step_id from request_history_step_payload rhsp
join (select id from request_history_step rhs where rhs.step_type = 'CONSUMER_REQUEST') rhs on rhs.id = rhsp.step_id 
where rhsp.payload like '%09141%';


explain analyze select rhsp.step_id from request_history_step_payload rhsp
where rhsp.step_id  in (select id from request_history_step rhs where rhs.step_type = 'CONSUMER_REQUEST')  
and rhsp.payload like '%09141%';

（也使用JOIN LATERAL 而不仅仅是JOIN）- 每个 都给出了完全相同的计划，即嵌套循环，在它的嵌套循环中，以及“外部”（第一个）该循环中的一条腿是 SeqScan。这..让我发疯。为什么它要对尽可能多的行集执行最昂贵的操作？？

UPD3：受原始问题下的 cmets 启发，我进行了一些进一步的实验。我用更简单的查询解决了：

select rhs.request_id 
from request_history_step_payload rhsp
join request_history_step rhs on rhs.id =  rhsp.step_id
where rhs.step_type = 'CONSUMER_REQUEST' and rhsp.payload like '%09141%';

现在，它的执行计划基本上和原来的一样，只是少了一个“嵌套循环”。

现在，我为payload.step_id 添加了索引：

create index request_history_step_payload_step_id on request_history_step_payload(step_id);

运行VACUUM ANALYZE;使用explain analyze 运行查询 - 没有任何变化。嗯。

现在我已经运行set enable_seqscan to off。 现在我们在谈：

Gather  (cost=1000.84..88333.90 rows=3 width=8) (actual time=530.273..589.650 rows=14 loops=1)
  Workers Planned: 1
  Workers Launched: 1
  ->  Nested Loop  (cost=0.84..87333.60 rows=2 width=8) (actual time=544.639..580.608 rows=7 loops=2)
        ->  Parallel Index Scan using request_history_step_pkey on request_history_step rhs  (cost=0.42..15913.04 rows=20867 width=16) (actual time=0.029..28.667 rows=17620 loops=2)
              Filter: ((step_type)::text = 'CONSUMER_REQUEST'::text)
              Rows Removed by Filter: 64686
        ->  Index Scan using request_history_step_payload_step_id on request_history_step_payload rhsp  (cost=0.42..3.41 rows=1 width=8) (actual time=0.031..0.031 rows=0 loops=35239)
              Index Cond: (step_id = rhs.id)
              Filter: ((payload)::text ~~ '%09141%'::text)
              Rows Removed by Filter: 1
Planning Time: 0.655 ms
Execution Time: 589.688 ms

现在，随着 SeqScan 的成本飙升，我认为我们可以看到问题的要点：这个执行计划的成本被认为高于原来的（88k vs 50k），尽管执行时间实际上要短得多（590ms vs 2700ms）。这显然是 Postgre planner 一直选择“SeqScan first”的原因，尽管我努力说服他不这样做。

我也尝试为step.step_type 字段添加索引；基于hash 和btree。它们中的每一个仍然会生成一个成本超过 50k 的计划，因此将 enable_seqscan 设置为 on（默认值），计划者将始终忽略这些。

有人知道对此有什么缓解措施吗？我担心正确的解决方案可能需要更改计划变量的权重，当然我不倾向于这样做。但很高兴听到任何建议！

UPD4：现在我玩得更多了，我可以报告更多结果（enable_seqscan 设置为on：

这个很慢，应用seqscan，即使step.step_type上有索引：

explain analyze 
select rhsp.step_id 
from (select request_id, id from request_history_step rhs2 where rhs2.step_type = 'CONSUMER_REQUEST') rhs
join request_history_step_payload rhsp on rhs.id =  rhsp.step_id
where rhsp.payload like '%09141%';

这是基于 O. Jones 的建议，仍然很慢：

explain analyze
with rhs as (select request_id, id from request_history_step rhs2 where rhs2.step_type = 'CONSUMER_REQUEST') 
select rhsp.step_id from request_history_step_payload rhsp 
join rhs on rhs.id = rhsp.step_id 
where rhsp.payload like '%09141%';

但是这个稍作修改，快：

explain analyze
with rhs as (select request_id, id from request_history_step rhs2 where rhs2.step_type = 'CONSUMER_REQUEST') 
select rhsp.step_id   
from request_history_step_payload rhsp 
join rhs on rhs.id = rhsp.step_id 
where rhsp.step_id  in (select id from rhs) and rhsp.payload like '%09141%';

它的执行计划是：

Hash Join  (cost=9259.55..10097.04 rows=2 width=8) (actual time=1157.984..1162.199 rows=14 loops=1)
  Hash Cond: (rhs.id = rhsp.step_id)
  CTE rhs
    ->  Bitmap Heap Scan on request_history_step rhs2  (cost=1169.28..6918.06 rows=35262 width=16) (actual time=3.899..19.093 rows=35241 loops=1)
          Recheck Cond: ((step_type)::text = 'CONSUMER_REQUEST'::text)
          Heap Blocks: exact=3120
          ->  Bitmap Index Scan on request_history_step_step_type_hash  (cost=0.00..1160.46 rows=35262 width=0) (actual time=3.047..3.047 rows=35241 loops=1)
                Index Cond: ((step_type)::text = 'CONSUMER_REQUEST'::text)
  ->  CTE Scan on rhs  (cost=0.00..705.24 rows=35262 width=8) (actual time=3.903..5.976 rows=35241 loops=1)
  ->  Hash  (cost=2341.39..2341.39 rows=8 width=16) (actual time=1153.976..1153.976 rows=14 loops=1)
        Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 9kB
        ->  Nested Loop  (cost=793.81..2341.39 rows=8 width=16) (actual time=104.170..1153.919 rows=14 loops=1)
              ->  HashAggregate  (cost=793.39..795.39 rows=200 width=8) (actual time=33.315..44.875 rows=35241 loops=1)
                    Group Key: rhs_1.id
                    ->  CTE Scan on rhs rhs_1  (cost=0.00..705.24 rows=35262 width=8) (actual time=0.001..23.590 rows=35241 loops=1)
              ->  Index Scan using request_history_step_payload_step_id on request_history_step_payload rhsp  (cost=0.42..7.72 rows=1 width=8) (actual time=0.031..0.031 rows=0 loops=35241)
                    Index Cond: (step_id = rhs_1.id)
                    Filter: ((payload)::text ~~ '%09141%'::text)
                    Rows Removed by Filter: 1
Planning Time: 1.318 ms
Execution Time: 1162.618 ms

同样，成本大幅下降，而执行时间却没有那么多

Answer 1

从您的计划看来，您对request_history_step_payload 操作的step_type 谓词没有太大帮助。

因此，让我们尝试使用包含包含列的文本（三元组）索引来帮助该搜索步骤更快地进行。

 CREATE INDEX CONCURRENTLY rhsp_type_payload 
     ON request_history_step_payload
  USING GIN (step_type gin_trgm_ops)
INCLUDE (rhs_step_type, rhs_step_id);

这可能会有所帮助。试一试。

当您拥有该索引时，您还可以尝试像这样重新处理您的查询：

select rh.id
from (  select step_id
          from request_history_step_payload
         where  rhs.step_type = 'CONSUMER_REQUEST'
           and rhsp.payload like '%09141%'
     ) rhsp
join request_history_step rhs on rhs.id =  rhsp.step_id
join request_history rh on rhs.request_id = rh.id
where rh.id> 35000

这会将您对该 request_history_step_payload 表的搜索移动到子查询中。您可以单独优化子查询，因为您尝试让所有这些都以足够快的速度为您的应用程序运行。

并且，删除所有重复的索引。他们无缘无故减慢了 INSERT 和 UPDATE 操作。