É uma tabela de pontos. ~ 1 milhão de registros
SELECT COUNT(*) as value FROM alasarr_social_mv s;
Output: 976270
Parece que st_intersects força o uso de índices espaciais, mas o && não.
Amostra usando ST_Intersects
(282ms)
SELECT COUNT(*) as value
FROM alasarr_social_mv
WHERE ST_Intersects(
the_geom_webmercator,
ST_MakeEnvelope(-410961,4920492,-402305,4926887,3857)
)
Aggregate (cost=34370.18..34370.19 rows=1 width=0) (actual time=282.715..282.715 rows=1 loops=1)
-> Bitmap Heap Scan on alasarr_social_mv s (cost=5572.17..34339.84 rows=60683 width=0) (actual time=21.574..240.195 rows=178010 loops=1)
Recheck Cond: (the_geom_webmercator && '0103000020110F0000010000000500000000000000441519C1000000002BC5524100000000441519C1000000C069CB524100000000048E18C1000000C069CB524100000000048E18C1000000002BC5524100000000441519C1000000002BC55241'::geometry)
Filter: _st_intersects(the_geom_webmercator, '0103000020110F0000010000000500000000000000441519C1000000002BC5524100000000441519C1000000C069CB524100000000048E18C1000000C069CB524100000000048E18C1000000002BC5524100000000441519C1000000002BC55241'::geometry)
Heap Blocks: exact=4848
-> Bitmap Index Scan on alasarr_social_mv_gix (cost=0.00..5569.13 rows=182050 width=0) (actual time=20.836..20.836 rows=178010 loops=1)
Index Cond: (the_geom_webmercator && '0103000020110F0000010000000500000000000000441519C1000000002BC5524100000000441519C1000000C069CB524100000000048E18C1000000C069CB524100000000048E18C1000000002BC5524100000000441519C1000000002BC55241'::geometry)
Planning time: 0.192 ms
Execution time: 282.758 ms
Amostra usando &&
(414ms)
SELECT COUNT(*) as value
FROM alasarr_social_mv
WHERE the_geom_webmercator &&
ST_MakeEnvelope(-410961,4920492,-402305,4926887,3857)
Aggregate (cost=22535.97..22535.97 rows=1 width=0) (actual time=414.314..414.314 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on alasarr_social_mv (cost=0.00..22444.94 rows=182050 width=0) (actual time=0.017..378.427 rows=178010 loops=1)
Filter: (the_geom_webmercator && '0103000020110F0000010000000500000000000000441519C1000000002BC5524100000000441519C1000000C069CB524100000000048E18C1000000C069CB524100000000048E18C1000000002BC5524100000000441519C1000000002BC55241'::geometry)
Rows Removed by Filter: 798260
Planning time: 0.134 ms
Execution time: 414.343 ms
Versão PostGIS
POSTGIS="2.2.2" GEOS="3.5.0-CAPI-1.9.0 r4084" PROJ="Rel. 4.8.0, 6 March 2012" GDAL="GDAL 1.11.0, released 2014/04/16" LIBXML="2.7.8" LIBJSON="UNKNOWN" (core procs from "2.2.2" need upgrade) RASTER (raster procs from "2.2.2" need upgrade) – alasarr 2 mins ago
postgis
carto
postgis-2.2
alasarr
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Respostas:
Esse tipo de descoberta surge com bastante frequência e é um pouco obscuro, portanto vale a pena reafirmar. Se você definir uma geometria em uma função que a utilize, como ST_Intersects ou && (que ST_Intersects usa sob o capô), o planejador de consultas escolherá uma varredura de tabela completa, pois "it" não tem conhecimento do resultado da criação da geometria função, ou seja, ST_MakeEnvelope neste caso. Se você definir a geometria que deseja verificar a interseção em um CTE, o otimizador estará lidando com uma quantidade conhecida e usará um índice espacial, se disponível.
Então, reescrevendo sua consulta como:
agora usará um índice espacial. Da mesma forma, && agora usará um índice para verificar se há uma caixa delimitadora e, (embora eu não possa testar seus dados), deve ser mais rápido que ST_Intersects.
Curiosamente, na sua consulta, ST_Intersects está usando um índice de verificação de bitmap (não uma essência), enquanto && não está usando nenhum índice. Portanto, ambas as consultas serão mais rápidas com o CTE, mas && agora deve ser mais rápido que ST_Intersects.
Há mais explicações sobre o que está acontecendo nesta pergunta e suas respostas / comentários .
EDIT : Para tornar isso explícito, se você observar a definição de ST_Intersects no postgis.sql (que é chamado
CREATE EXTENSION postgis
e encontrado no diretório contrib da sua instalação do Postgres), você verá:incluindo o comentário: inlines index magic.
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