Então, eu tenho essa tabela com 6,2 milhões de registros e preciso executar consultas de pesquisa com similaridade para uma para a coluna. As consultas podem ser:
SELECT "lca_test".* FROM "lca_test"
WHERE (similarity(job_title, 'sales executive') > 0.6)
AND worksite_city = 'los angeles'
ORDER BY salary ASC LIMIT 50 OFFSET 0
Mais condições podem ser adicionadas no where (ano = X, local do trabalho = N, status = 'certificado', visa_class = Z).
A execução de algumas dessas consultas pode levar muito tempo, mais de 30 segundos. Às vezes mais de um minuto.
EXPLAIN ANALYZE
da consulta mencionada anteriormente me dá o seguinte:
Limit (cost=0.43..42523.04 rows=50 width=254) (actual time=9070.268..33487.734 rows=2 loops=1) -> Index Scan using index_lca_test_on_salary on lca_test (cost=0.43..23922368.16 rows=28129 width=254) (actual time=9070.265..33487.727 rows=2 loops=1) >>>> Filter: (((worksite_city)::text = 'los angeles'::text) AND (similarity((job_title)::text, 'sales executive'::text) > 0.6::double precision)) >>>> Rows Removed by Filter: 6330130 Total runtime: 33487.802 ms Total runtime: 33487.802 ms
Não consigo descobrir como indexar minha coluna para torná-la extremamente rápida.
EDIT: Aqui está a versão do postgres:
PostgreSQL 9.3.5 no x86_64-unknown-linux-gnu, compilado pelo gcc (Debian 4.7.2-5) 4.7.2, 64 bits
Aqui está a definição da tabela:
Table "public.lca_test"
Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description
------------------------+-------------------+-------------------------------------------------------+----------+--------------+-------------
id | integer | not null default nextval('lca_test_id_seq'::regclass) | plain | |
raw_id | integer | | plain | |
year | integer | | plain | |
company_id | integer | | plain | |
visa_class | character varying | | extended | |
employement_start_date | character varying | | extended | |
employement_end_date | character varying | | extended | |
employer_name | character varying | | extended | |
employer_address1 | character varying | | extended | |
employer_address2 | character varying | | extended | |
employer_city | character varying | | extended | |
employer_state | character varying | | extended | |
employer_postal_code | character varying | | extended | |
employer_phone | character varying | | extended | |
employer_phone_ext | character varying | | extended | |
job_title | character varying | | extended | |
soc_code | character varying | | extended | |
naic_code | character varying | | extended | |
prevailing_wage | character varying | | extended | |
pw_unit_of_pay | character varying | | extended | |
wage_unit_of_pay | character varying | | extended | |
worksite_city | character varying | | extended | |
worksite_state | character varying | | extended | |
worksite_postal_code | character varying | | extended | |
total_workers | integer | | plain | |
case_status | character varying | | extended | |
case_no | character varying | | extended | |
salary | real | | plain | |
salary_max | real | | plain | |
prevailing_wage_second | real | | plain | |
lawyer_id | integer | | plain | |
citizenship | character varying | | extended | |
class_of_admission | character varying | | extended | |
Indexes:
"lca_test_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
"index_lca_test_on_id_and_salary" btree (id, salary)
"index_lca_test_on_id_and_salary_and_year" btree (id, salary, year)
"index_lca_test_on_id_and_salary_and_year_and_wage_unit_of_pay" btree (id, salary, year, wage_unit_of_pay)
"index_lca_test_on_id_and_visa_class" btree (id, visa_class)
"index_lca_test_on_id_and_worksite_state" btree (id, worksite_state)
"index_lca_test_on_lawyer_id" btree (lawyer_id)
"index_lca_test_on_lawyer_id_and_company_id" btree (lawyer_id, company_id)
"index_lca_test_on_raw_id_and_visa_and_pw_second" btree (raw_id, visa_class, prevailing_wage_second)
"index_lca_test_on_raw_id_and_visa_class" btree (raw_id, visa_class)
"index_lca_test_on_salary" btree (salary)
"index_lca_test_on_visa_class" btree (visa_class)
"index_lca_test_on_wage_unit_of_pay" btree (wage_unit_of_pay)
"index_lca_test_on_worksite_state" btree (worksite_state)
"index_lca_test_on_year_and_company_id" btree (year, company_id)
"index_lca_test_on_year_and_company_id_and_case_status" btree (year, company_id, case_status)
"index_lcas_job_title_trigram" gin (job_title gin_trgm_ops)
"lca_test_company_id" btree (company_id)
"lca_test_employer_name" btree (employer_name)
"lca_test_id" btree (id)
"lca_test_on_year_and_companyid_and_wage_unit_and_salary" btree (year, company_id, wage_unit_of_pay, salary)
Foreign-key constraints:
"fk_rails_8a90090fe0" FOREIGN KEY (lawyer_id) REFERENCES lawyers(id)
Has OIDs: no
worksite_city
.worksite_city
,worksite_state
,year
e / oustatus
Respostas:
Você esqueceu de mencionar que instalou o módulo adicional
pg_trgm
, que fornece asimilarity()
função.Operador de similaridade
%
Primeiro de tudo, faça o que fizer, use o operador de similaridade em
%
vez da expressão(similarity(job_title, 'sales executive') > 0.6)
. Muito mais barato. E o suporte ao índice está vinculado aos operadores no Postgres, não às funções.Para obter a semelhança mínima desejada de
0.6
, execute:A configuração permanece pelo resto da sua sessão, a menos que seja redefinida para outra coisa. Verificar com:
Isso é um pouco desajeitado, mas ótimo para desempenho.
Caso simples
Se você apenas desejasse as melhores correspondências na coluna
job_title
para a cadeia 'sales executive', esse seria um caso simples de pesquisa "vizinho mais próximo" e poderia ser resolvido com um índice GiST usando a classe de operador trigramagist_trgm_ops
(mas não com um índice GIN) :Para incluir também uma condição de igualdade,
worksite_city
você precisaria do módulo adicionalbtree_gist
. Execute (uma vez por DB):Então:
Inquerir:
<->
sendo o operador "distância":O Postgres também pode combinar dois índices separados, um índice btree simples
worksite_city
e um índice GiST separadojob_title
, mas o índice de várias colunas deve ser mais rápido - se você combinar as duas colunas como essa em consultas regularmente.Seu caso
No entanto, sua consulta é classificada por
salary
, não por distância / semelhança, o que muda completamente a natureza do jogo. Agora podemos usar os índices GIN e GiST, e o GIN será mais rápido (ainda mais no Postgres 9.4, que melhorou bastante os índices GIN - dica!)História semelhante para a verificação de igualdade adicional
worksite_city
: instale o módulo adicionalbtree_gin
. Execute (uma vez por DB):Então:
Inquerir:
Novamente, isso também deve funcionar (com menos eficiência) com o índice mais simples que você já possui (
"index_lcas_job_title_trigram"
), possivelmente em combinação com outros índices. A melhor solução depende da imagem completa.Apartes
Você tem muitos índices. Tem certeza de que todos estão em uso e pagam o custo de manutenção?
Você tem alguns tipos de dados duvidosos:
Parece que esses deveriam ser
date
. Etc.Respostas relacionadas:
fonte
"index_lcas_job_title_trigram" gin (job_title gin_trgm_ops)
li em algum lugar que o gin é mais rápido que o essencial. Isso é verdade?similarity
nada, portanto, para esse propósito, não é mais rápido.btree_gin
. Mas, na criação do índice, você pede para executar:CREATE INDEX lcas_trgm_gin_idx ON lcas USING gist (worksite_city, job_title gist_trgm_ops);
apenas um erro de digitação?