PostgreSQL 支持hstore 來存放KEY->VALUE這類數據， 其實也類似於ARRAY或者JSON類型。 要高效的使用這類數據，當然離不開高效的索引。我們今天就來看看兩類不同的索引對於同一種檢索請求的性能問題。
假如我們有這樣一個原始表，基於str1字段有一個BTREE索引。
t_girl=# \d status_check; Table "ytt.status_check" Column | Type | Modifiers --------+-----------------------+----------- is_yes | boolean | not null str1 | character varying(20) | not null str2 | character varying(20) | not null Indexes: "index_status_check_str1" btree (str1)
裏面有10W條記錄。 數據大概如下，
t_girl=# select * from status_check limit 2; is_yes | str1 | str2 --------+------+---------------------- f | 0 | cfcd208495d565ef66e7 t | 1 | c4ca4238a0b923820dcc (2 rows) Time: 0.617 ms t_girl=#
存放hstore類型的status_check_hstore 表結構，基於str1_str2字段有一個GIST索引。
Table "ytt.status_check_hstore" Column | Type | Modifiers -----------+---------+----------- is_yes | boolean | str1_str2 | hstore | Indexes: "idx_str_str2_gist" gist (str1_str2) t_girl=# select * from status_check_hstore limit 2; is_yes | str1_str2 --------+----------------------------- f | "0"=>"cfcd208495d565ef66e7" t | "1"=>"c4ca4238a0b923820dcc" (2 rows) Time: 39.874 ms
接下來我們要得到跟查詢原始表一樣的結果，當然原始表的查詢非常高效。 表語句以及結果如下，
t_girl=# select * from status_check where str1 in ('10','23','33');
is_yes | str1 | str2
--------+------+----------------------
t | 10 | d3d9446802a44259755d
t | 23 | 37693cfc748049e45d87
f | 33 | 182be0c5cdcd5072bb18
(3 rows)
Time: 0.690 ms上面的語句用了不到1毫秒。
接下來我們對hstore表進行查詢，
t_girl=# select is_yes,skeys(str1_str2),svals(str1_str2) from status_check_hstore where str1_str2 ?| array['10','23','33']; is_yes | skeys | svals --------+-------+---------------------- t | 10 | d3d9446802a44259755d t | 23 | 37693cfc748049e45d87 f | 33 | 182be0c5cdcd5072bb18 (3 rows) Time: 40.256 ms
我的天，比原始表的查詢慢了幾十倍。
看下查詢計劃，把所有行都掃描了一遍。
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on status_check_hstore (cost=5.06..790.12 rows=100000 width=38)
Recheck Cond: (str1_str2 ?| '{10,23,33}'::text[])
-> Bitmap Index Scan on idx_str_str2_gist (cost=0.00..5.03 rows=100 width=0)
Index Cond: (str1_str2 ?| '{10,23,33}'::text[])
(4 rows)
Time: 0.688 ms我們想辦法來優化這條語句， 如果把這條語句變成跟原始語句一樣的話，那麼是否就可以用到BTREE索引了？
接下來，建立一個基於BTREE的函數索引，
t_girl=# create index idx_str1_str2_akeys on status_check_hstore using btree (array_to_string(akeys(str1_str2),','));
CREATE INDEX
Time: 394.123 ms
OK,變化語句來執行下同樣的檢索，
t_girl=# select is_yes,skeys(str1_str2),svals(str1_str2) from status_check_hstore where array_to_string(akeys(str1_str2),',') in ('10','23','33');
is_yes | skeys | svals
--------+-------+----------------------
t | 10 | d3d9446802a44259755d
t | 23 | 37693cfc748049e45d87
f | 33 | 182be0c5cdcd5072bb18
(3 rows)
Time: 0.727 ms這次和原始查詢速度一樣快了。