MXStat
MXStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов Региональные подборки Поиск каналов
    Добавить канал
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Max
Data Science: SQL и Аналитика данных

28 Aug, 11:29

Открыть в Max Поделиться

Один SQL-запрос выполнялся за 298 мс.

Почти такой же - за 0,66 мс.

Разница в 451 раз из-за одной строки.

Ситуация обычная: cursor pagination, сортировка по date DESC, id DESC, лимит на 1000 записей и composite index по (date, id). На первый взгляд, все должно работать быстро.

Но EXPLAIN ANALYZE показывает другое: Postgres вроде бы использует Index Scan, но после этого выкидывает 900 000 строк через Filter.

То есть индекс есть, но запрос все равно тащит слишком много лишнего.

Проблема в условии:

`date < @date OR (date = @date AND id <= @lastId)`

Для разработчика это выглядит логично: сначала сравниваем дату, потом id.

Но для оптимизатора такой OR плохо ложится на composite index. В итоге база не может сразу пойти по нужному диапазону и вынуждена фильтровать огромный кусок данных.

Правильнее записать условие через tuple comparison:

`(date, id) <= (@date, @lastId)`

Смысл тот же, но для Postgres это уже понятный диапазон по составному индексу.

И результат: 298 мс превращаются в 0,66 мс.

Индекс сам по себе ничего не гарантирует.

Важно не только создать индекс, но и написать запрос так, чтобы оптимизатор реально смог его использовать.

263 5
Каталог
Каталог каналов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал
Рейтинги
Рейтинг каналов Max
Контакты
Написать в Max Написать в Telegram Написать на почту
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности
Наши каналы
MXStat в Telegram MXStat в Max
Наши боты
MXAuthBot MXAnalyticsBot
Made by TGStat