Hodnota indexování
PostgreSQL poskytuje jednoduchý operátor lineární vzdálenosti <->
(lineární vzdálenost). Použijeme to k nalezení bodů, které jsou nejblíže danému umístění.
PostgreSQL poskytuje jednoduchý operátor lineární vzdálenosti pro data a neprovádí žádné optimalizace a nemá žádné indexy, vidíme následující plán provádění:
time psql -qtAc "
EXPLAIN (ANALYZE ON, BUFFERS ON)
SELECT name, location
FROM geonames
ORDER BY location <-> '(29.9691,-95.6972)'
LIMIT 5;
" <-- closing quote
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=418749.15..418749.73 rows=5 width=38)
(actual time=2553.970..2555.673 rows=5 loops=1)
Buffers: shared hit=100 read=272836
-> Gather Merge (cost=418749.15..1580358.21 rows=9955954 width=38)
(actual time=2553.969..2555.669 rows=5 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
Buffers: shared hit=100 read=272836
-> Sort (cost=417749.12..430194.06 rows=4977977 width=38)
(actual time=2548.220..2548.221 rows=4 loops=3)
Sort Key: ((location <-> '(29.9691,-95.6972)'::point))
Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB
Worker 0: Sort Method: top-N heapsort Memory: 26kB
Worker 1: Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB
Buffers: shared hit=100 read=272836
-> Parallel Seq Scan on geonames (cost=0.00..335066.71 rows=4977977 width=38)
(actual time=0.040..1637.884 rows=3982382 loops=3)
Buffers: shared hit=6 read=272836
Planning Time: 0.493 ms
Execution Time: 2555.737 ms
real 0m2.595s
user 0m0.011s
sys 0m0.015s
a zde jsou výsledky:(stejné výsledky pro všechny požadavky, takže je později vynecháme.)
název | umístění |
---|---|
Cypřiš | (29.96911,-95.69717) |
Cypřiš Pointe Baptist Church | (29,9732,-95,6873) |
Cypress Post Office | (29,9743,-95,67953) |
Hot Wells | (29,95689,-95,68189) |
Letiště Dry Creek | (29,98571,-95,68597) |
418749,73 je tedy cena OPTIMIZER, kterou je třeba překonat, a provedení tohoto dotazu trvalo dvě a půl sekundy (2555,673). To je ve skutečnosti velmi dobrý výsledek, při použití PostgreSQL bez jakýchkoli optimalizací proti tabulce s 11 miliony řádků. To je také důvod, proč jsme zvolili větší soubor dat, protože při použití indexů proti méně než 10 milionům řádků by byl velmi minimální rozdíl. Paralelní sekvenční skenování je fantastické, ale to je jiný článek.
Přidání indexu GiST
Proces optimalizace zahájíme přidáním indexu GiST. Protože náš příklad dotazu má
LIMIT
doložka o 5 položkách, máme velmi vysokou selektivitu. To povzbudí plánovače k použití indexu, takže poskytneme index, který docela dobře funguje s geometrickými daty.
time psql -qtAc "CREATE INDEX idx_gist_geonames_location ON geonames USING gist(location);"
Akt vytváření indexu je trochu nákladný.
CREATE INDEX
real 3m1.988s
user 0m0.011s
sys 0m0.014s
A pak spusťte stejný dotaz znovu.
time psql -qtAc "
EXPLAIN (ANALYZE ON, BUFFERS ON)
SELECT name, location
FROM geonames
ORDER BY location <-> '(29.9691,-95.6972)'
LIMIT 5;
"
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.42..1.16 rows=5 width=38) (actual time=0.797..0.881 rows=5 loops=1)
Buffers: shared hit=5 read=15
-> Index Scan using idx_gist_geonames_location on geonames
(cost=0.42..1773715.32 rows=11947145 width=38)
(actual time=0.796..0.879 rows=5 loops=1)
Order By: (location <-> '(29.9691,-95.6972)'::point)
Buffers: shared hit=5 read=15
Planning Time: 0.768 ms
Execution Time: 0.939 ms
real 0m0.033s
user 0m0.011s
sys 0m0.013s
V tomto případě vidíme docela dramatické zlepšení. Odhadovaná cena dotazu je pouze 1,16! Porovnejte to s původní cenou neoptimalizovaného dotazu na 418749,73. Skutečný čas byl 0,939 milisekund (devět desetin milisekundy), což je srovnání s 2,5 sekundami původního dotazu. Tento výsledek zabral méně času na plánování, získal výrazně lepší odhad a zabral asi o 3 řády kratší dobu běhu.
Uvidíme, jestli to dokážeme lépe.
Přidání indexu SP-GiST
time psql -qtAc "CREATE INDEX idx_spgist_geonames_location ON geonames USING spgist(location);"
CREATE INDEX
real 1m25.205s
user 0m0.010s
sys 0m0.015s
A pak spustíme stejný dotaz znovu.
time psql -qtAc "
EXPLAIN (ANALYZE ON, BUFFERS ON)
SELECT name, location
FROM geonames
ORDER BY location <-> '(29.9691,-95.6972)'
LIMIT 5;
"
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.42..1.09 rows=5 width=38) (actual time=0.066..0.323 rows=5 loops=1)
Buffers: shared hit=47
-> Index Scan using idx_spgist_geonames_location on geonames
(cost=0.42..1598071.32 rows=11947145 width=38)
(actual time=0.065..0.320 rows=5 loops=1)
Order By: (location <-> '(29.9691,-95.6972)'::point)
Buffers: shared hit=47
Planning Time: 0.122 ms
Execution Time: 0.358 ms
(7 rows)
real 0m0.040s
user 0m0.011s
sys 0m0.015s
Páni! Nyní s použitím indexu SP-GiST stál dotaz pouze 1,09 a byl proveden za 0,358 milisekund (třetina milisekundy).
Podívejme se na některé věci o samotných indexech a uvidíme, jak se navzájem skládají na disku.
Porovnání indexů
indexname | doba vytvoření | odhad | čas dotazu | indexsize | plánovat čas |
---|---|---|---|---|---|
neindexováno | 0S | 418749.73 | 2555,673 | 0 | .493 |
idx_gist_geonames_location | 3M 1S | 1.16 | 0,939 ms | 868 MB | .786 |
idx_spgist_geonames_location | 1M 25S | 1.09 | 0,358 ms | 523 MB | .122 |
Závěry
Vidíme tedy, že SP-GiST je dvakrát rychlejší než GiST při provádění, 8x rychlejší při plánování a asi 60 % velikosti na disku. A (relevantní pro tento článek) také podporuje vyhledávání indexů KNN od PostgreSQL 12. Pro tento typ operací máme jasného vítěze.
Přílohy
Nastavení dat
Pro tento článek použijeme data poskytnutá GeoNames Gazetteer.
Toto dílo podléhá licenci Creative Commons Attribution 4.0 License
Data jsou poskytována „tak jak jsou“ bez záruky nebo jakéhokoli vyjádření přesnost, včasnost nebo úplnost.
Vytvořte strukturu
Proces zahájíme vytvořením pracovního adresáře a trochou ETL.
# change to our home directory
cd
mkdir spgist
cd spgist
# get the base data.
# This file is 350MB. It will unpack to 1.5GB
# It will expand to 2GB in PostgreSQL,
# and then you will still need some room for indexes
# All together, you will need about
# 3GB of space for this exercise
# for about 12M rows of data.
psql -qtAc "
CREATE TABLE IF NOT EXISTS geonames (
geonameid integer primary key
,name text
,asciiname text
,alternatenames text
,latitude numeric(13,5)
,longitude numeric(13,5)
,feature_class text
,feature_code text
,country text
,cc2 text
,admin1 text
,admin2 bigint
,admin3 bigint
,admin4 bigint
,population bigint
,elevation bigint
,dem bigint
,timezone text
,modification date );
COMMENT ON COLUMN geonames.geonameid
IS ' integer id of record in geonames database';
COMMENT ON COLUMN geonames.name
IS ' name of geographical point (utf8) varchar(200)';
COMMENT ON COLUMN geonames.asciiname
IS ' name of geographical point in plain ascii characters, varchar(200)';
COMMENT ON COLUMN geonames.alternatenames
IS ' alternatenames, comma separated, ascii names automatically transliterated,
convenience attribute from alternatename table, varchar(10000)';
COMMENT ON COLUMN geonames.latitude
IS ' latitude in decimal degrees (wgs84)';
COMMENT ON COLUMN geonames.longitude
IS ' longitude in decimal degrees (wgs84)';
COMMENT ON COLUMN geonames.feature_class
IS ' http://www.geonames.org/export/codes.html, char(1)';
COMMENT ON COLUMN geonames.feature_code
IS ' http://www.geonames.org/export/codes.html, varchar(10)';
COMMENT ON COLUMN geonames.country
IS ' ISO-3166 2-letter country code, 2 characters';
COMMENT ON COLUMN geonames.cc2
IS ' alternate country codes, comma separated, ISO-3166 2-letter country code,
200 characters';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin1
IS ' fipscode (subject to change to iso code), see exceptions below,
see file admin1Codes.txt for display names of this code; varchar(20)';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin2
IS ' code for the second administrative division, a county in the US,
see file admin2Codes.txt; varchar(80) ';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin3
IS ' code for third level administrative division, varchar(20)';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin4
IS ' code for fourth level administrative division, varchar(20)';
COMMENT ON COLUMN geonames.population
IS ' bigint (8 byte int) ';
COMMENT ON COLUMN geonames.elevation
IS ' in meters, integer';
COMMENT ON COLUMN geonames.dem
IS ' digital elevation model, srtm3 or gtopo30, average elevation of 3''x3''
(ca 90mx90m) or 30''x30'' (ca 900mx900m) area in meters, integer.
srtm processed by cgiar/ciat.';
COMMENT ON COLUMN geonames.timezone
IS ' the iana timezone id (see file timeZone.txt) varchar(40)';
COMMENT ON COLUMN geonames.modification
IS ' date of last modification in yyyy-MM-dd format';
" #<-- Don't forget the closing quote
ETL
wget http://download.geonames.org/export/dump/allCountries.zip
unzip allCountries.zip
# do this, and go get a coffee. This took nearly an hour
# there will be a few lines that fail, they don't really matter much
IFS=$'\n'
for line in $(<allCountries.txt)
do
echo -n "$line" |
psql -qtAc
"COPY geonames FROM STDIN WITH CSV DELIMITER E'\t';"
2> errors.txt
done
Vyčištění a nastavení
Vše ostatní, co děláme z psql:
psql
-- This command requires the installation
-- of postgis2 from your OS package manager.
-- For OS/X that was `port install postgresql12-postgis2`
-- it will be something similar on most platforms.
-- (e.g. apt-get install postgresql12-postgis2,
-- yum -y install postgresql12-postgis2, etc.)
CREATE EXTENSION postgis;
CREATE EXTENSION postgis_topology;
ALTER TABLE geonames ADD COLUMN location point;
-- Go get another cup of coffee, this is going to rewrite the entire table with the new geo column.
UPDATE geonames SET location = ('(' || latitude || ', ' || longitude || ')')::point;
DELETE FROM geonames WHERE latitude IS NULL or longitude IS NULL;
-- DELETE 32 -- In my case, this ETL anomoly was too small
-- to bother fixing the records
-- Bloat removal from the update and delete operations
CLUSTER geonames USING geonames_pkey;