PostgreSQL中offset...limit分頁優(yōu)化的一些常見手段
發(fā)現(xiàn)問題
大部分開發(fā)人員習慣使用order by offset limit進行分頁,使用該方法可能會導致掃描的數(shù)據(jù)放大,因為offset的行會被掃描。表現(xiàn)就是一般offset的行比較小的情況也,也就是翻頁,是很快的,但是一旦offset的值很大,翻頁的數(shù)量很大,那么一定會變慢。
看個例子:
#建表,插入數(shù)據(jù),并分析收取統(tǒng)計信息
CREATE UNLOGGED TABLE data (
id bigint GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
value double precision NOT NULL,
created timestamp with time zone NOT NULL
);
SELECT setseed(0.2740184);
INSERT INTO data (value, created)
SELECT random() * 1000, d
FROM generate_series(
TIMESTAMP '2022-01-01 00:00:00 UTC',
TIMESTAMP '2022-12-31 00:00:00 UTC',
INTERVAL '1 second'
) AS d(d);
ALTER TABLE data ADD PRIMARY KEY (id);
VACUUM (ANALYZE) data;
下面我們翻頁獲取數(shù)據(jù)看看性能如何:
#如下SQL,創(chuàng)建一個符合索引最合適
SELECT value, created
FROM data
WHERE value BETWEEN 0 AND 10
ORDER BY created;
#創(chuàng)建索引
CREATE INDEX data_created_value_idx ON data
(created, value);
#可以看到是Index Only Scan,結果很快
postgres=# explain analyze SELECT value, created
FROM data
WHERE value BETWEEN 0 AND 10
ORDER BY created
LIMIT 50;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.56..126.51 rows=50 width=16) (actual time=0.022..0.195 rows=50 loops=1)
-> Index Only Scan using data_created_value_idx on data (cost=0.56..801382.02 rows=318146 width=16) (actual time=0.021..0.190 rows=50 loops=1)
Index Cond: ((value >= '0'::double precision) AND (value <= '10'::double precision))
Heap Fetches: 0
Planning Time: 0.084 ms
Execution Time: 0.210 ms
#但是當我們OFFSET 200000的時候,執(zhí)行計劃就變了,代價比較高了,這就是我們前面所說的offset都要掃描
postgres=# explain analyze SELECT value, created
FROM data
WHERE value BETWEEN 0 AND 10
ORDER BY created
OFFSET 200000 LIMIT 50;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=434757.47..434763.31 rows=50 width=16) (actual time=2697.793..2704.289 rows=50 loops=1)
-> Gather Merge (cost=411422.51..442355.57 rows=265122 width=16) (actual time=2627.028..2695.579 rows=200050 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Sort (cost=410422.49..410753.89 rows=132561 width=16) (actual time=2607.976..2613.950 rows=67369 loops=3)
Sort Key: created
Sort Method: external merge Disk: 2760kB
Worker 0: Sort Method: external merge Disk: 2640kB
Worker 1: Sort Method: external merge Disk: 2640kB
-> Parallel Seq Scan on data (cost=0.00..396876.00 rows=132561 width=16) (actual time=0.042..2551.663 rows=104958 loops=3)
Filter: ((value >= '0'::double precision) AND (value <= '10'::double precision))
Rows Removed by Filter: 10378242
Planning Time: 0.102 ms
Execution Time: 2704.851 ms
(14 rows)
如上我們看到的,翻頁越多,性能越差,唯一的好處,就是書寫簡單。
優(yōu)化手段1:使用游標
由于普通游標只能在單個事務的上下文中工作。因此,普通游標對于分頁的作用有限,因為在事務打開時進行用戶交互是一個非常差的體驗:長事務不僅會使表鎖保持很長時間(這可能阻塞DDL或TRUNCATE語句),而且還會阻塞autovacuum的進程,從而導致表膨脹。
WITH HOLD | WITHOUT HOLD 默認值為WITHOUT HOLD, 使用WITH HOLD將CURSOR的使用范圍擴大到SESSION級別,WITHOUT HOLD是TRANSACTION級別,另外,WITH HOLD將消耗更多的資源(內存或臨時文件)來保持數(shù)據(jù)。
游標說明可以參考:https://www.postgresql.org/docs/13/sql-declare.html
#創(chuàng)建一個游標,取出滿足的條件的結果集 begin; DECLARE c SCROLL CURSOR WITH HOLD FOR SELECT value, created FROM data WHERE value BETWEEN 0 AND 10 ORDER BY created; COMMIT; #移動游標并取出50行,和OFFSET 200000 LIMIT 50效果一樣 MOVE ABSOLUTE 200000 IN c; FETCH 50 FROM c; #使用完游標后,必須記得關閉游標 close c;
使用游標的優(yōu)點和缺點:
優(yōu)點:
1.游標適用于所有分頁查詢,不管是第一頁還是最后一頁,效率一樣
2.游標的結果集是穩(wěn)定的
缺點:
1.當完成操作時,一定不要忘記關閉游標,否則結果集將保存在服務器上,直到數(shù)據(jù)庫會話結束
2.如果游標長時間打開,數(shù)據(jù)將變的陳舊,無法獲取動態(tài)的最新數(shù)據(jù)
3.游標長時間打開,相當于一個長事物,長事物的負面影響,相信大家有一定共識
優(yōu)化手段2:使用位點
位點的原理很簡單,就是記錄上次查詢出來的結果作為一個位點,查詢的時候基于這個點的條件去查詢。這樣也就可以去掉offset了。注意要有一個pk,沒有的話,需要加一個類似字段,這樣位點才不會重復。
例子如下:
#通過查詢記住下一頁的起始位點,例子中id作為pk,標識唯一
SELECT id, value, created
FROM data
WHERE value BETWEEN 0 AND 10
ORDER BY created, id
LIMIT 50;
id | value | created
------+---------------------+------------------------
.........略.........
4568 | 7.771510504657186 | 2022-01-01 01:16:07+08
4586 | 1.2500308700502671 | 2022-01-01 01:16:25+08
4607 | 3.3096537558421346 | 2022-01-01 01:16:46+08
#我們必須記住從頁面的最后一行創(chuàng)建的id的值。然后我們可以取下一頁
SELECT id, value, created
FROM data
WHERE value BETWEEN 0 AND 10
AND (created, id) > ('2022-01-01 01:16:46+08', 4607)
ORDER BY created, id
LIMIT 50;
postgres=# explain SELECT id, value, created
FROM data
WHERE value BETWEEN 0 AND 10
AND (created, id) > ('2022-01-01 01:16:46+08', 4607)
ORDER BY created, id
LIMIT 50;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
----------
Limit (cost=4.32..194.08 rows=50 width=24)
-> Incremental Sort (cost=4.32..1207236.72 rows=318103 width=24)
Sort Key: created, id
Presorted Key: created
-> Index Scan using data_created_value_idx on data (cost=0.56..1192922.08 rows=318103 width=24)
Index Cond: ((created >= '2022-01-01 01:16:46+08'::timestamp with time zone) AND (value >= '0'::double precision) AND (value <= '10'::double pr
ecision))
Filter: (ROW(created, id) > ROW('2022-01-01 01:16:46+08'::timestamp with time zone, 4607))
(7 rows)
#加一個更適合的索引,執(zhí)行計劃會更好一些
CREATE INDEX data_keyset_idx ON data (created, id, value);
postgres=# explain SELECT id, value, created
FROM data
WHERE value BETWEEN 0 AND 10
AND (created, id) > ('2022-01-01 01:16:46+08', 4607)
ORDER BY created, id
LIMIT 50;
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-----------------------
Limit (cost=0.56..160.58 rows=50 width=24)
-> Index Only Scan using data_keyset_idx on data (cost=0.56..1018064.43 rows=318103 width=24)
Index Cond: ((ROW(created, id) > ROW('2022-01-01 01:16:46+08'::timestamp with time zone, 4607)) AND (value >= '0'::double precision) AND (value <= '1
0'::double precision))
(3 rows)
位點優(yōu)化的有點和缺點:
優(yōu)點:
1.每次查詢只獲取我們需要的數(shù)據(jù),不需要掃描不額外的數(shù)據(jù),減少了相關資源代價
2.每個查詢將展示最新并發(fā)數(shù)據(jù)修改的當前數(shù)據(jù)
缺點:
1.需要一個專門為查詢而設計的特殊索引
2.只有事先能獲取到確切的位點,查詢時才有用
參考:
https://www.cybertec-postgresql.com/en/pagination-problem-total-result-count/#total-count
總結
到此這篇關于PostgreSQL中offset...limit分頁優(yōu)化的一些常見手段的文章就介紹到這了,更多相關PostgreSQL offset...limit分頁優(yōu)化內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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