优化拥有近 1.5 亿条记录的 Postgres 数据库

Question

我正在使用 Azure Postgress DB 存储大约 1.5 亿条记录。数据库的规格是：160GB 存储和大约 4GB RAM。加载到数据库中时，数据集约为 80GB。数据集不会增长，但会保持在 80 - 85 GB 左右。

这是 table 的定义：

CREATE TABLE properties(
    PropertyId bigint,
    Address text,
    Latitude double precision,
    Longitude double precision,
    Rooms int,
    BathRooms int
)

还有几列

大部分查询都基于以下 4 个字段：

Address (text) 
Longitude (double)
Latitude (double)
PropertyId (big int)

我已经在所有这些字段上实现了索引。对于地址 - GIN，其他 B-Tree。

CREATE INDEX address_idx ON properties USING GIN (Address gin_trgm_ops);
CREATE INDEX propertyid_idx ON properties(PropertyId);
CREATE INDEX latitude_idx ON properties(Latitude);
CREATE INDEX longitude_idx ON properties(Longitude);

但问题仍然是查询速度很慢，即

select * from my_table 
where Latitude between x and y
and Longitude between p and q
and address like '%address%';

需要几分钟...

我使用 explain analyse 分析了查询，结果显示查询确实使用了索引。

"Bitmap Heap Scan on properties  (cost=34256.04..34901.54 rows=10 width=561) (actual time=24664.562..32007.752 rows=35 loops=1)"
"  Recheck Cond: ((Address ~~ '%3365%'::text) AND (Longitude >= '-90.5'::double precision) AND (Longitude <= '-90'::double precision))"
"  Rows Removed by Index Recheck: 1123"
"  Filter: ((propertylatitude >= '38'::double precision) AND (propertylatitude <= '39'::double precision))"
"  Rows Removed by Filter: 64"
"  Heap Blocks: exact=1213"
"  Buffers: shared hit=181 read=6478"
"  I/O Timings: read=31160.388"
"  ->  BitmapAnd  (cost=34256.04..34256.04 rows=161 width=0) (actual time=24660.058..24660.059 rows=0 loops=1)"
"        Buffers: shared hit=169 read=5277"
"        I/O Timings: read=23836.224"
"        ->  Bitmap Index Scan on address_idx  (cost=0.00..135.75 rows=12233 width=0) (actual time=6892.077..6892.077 rows=12973 loops=1)"
"              Index Cond: (Address ~~ '%3365%'::text)"
"              Buffers: shared hit=168 read=321"
"              I/O Timings: read=6815.544"
"        ->  Bitmap Index Scan on longitude_idx  (cost=0.00..34120.04 rows=1627147 width=0) (actual time=17763.265..17763.265 rows=1812752 loops=1)"
"              Index Cond: ((Longitude >= '-90.5'::double precision) AND (Longitude <= '-90'::double precision))"
"              Buffers: shared hit=1 read=4956"
"              I/O Timings: read=17020.681"
"Planning Time: 0.267 ms"
"Execution Time: 32008.085 ms"

所以我的问题是，

有什么方法可以提高性能（SQL 明智）？不同的索引算法或策略？
在给定数据大小的情况下计算内存和存储要求时是否有经验法则？在 2 秒内获得结果的最低硬件要求是什么？

Answer 1

查询使用了索引，估计没问题。

你的时间几乎都花在了 I/O 上，而你的 I/O 速度大约是每秒 2MB，这太糟糕了。也许您的 I/O 子系统超载了；你可能想检查一下。

使用这种存储方式，您唯一的机会就是将整个 table 及其索引缓存在 RAM 中。或者您可以获得更快的存储空间。

Answer 2

longitude_idx 上的扫描速度慢得惊人。为 btree 索引上的简单范围扫描完成的 IO 通常大部分是顺序的，除非该索引随着时间的推移发生了非常大的周转率，因此变得非常碎片化。但是也许您拥有此数据库的任何存储 class 都没有实施预读优化，因此顺序扫描没有随机读取的特权。

您可以尝试重新索引 table 以查看是否有所不同。将 table 聚类在纬度或经度上可能是有意义的，这应该会自动重新索引它，但您可能没有足够的 scratch space 来执行此操作。

优化拥有近 1.5 亿条记录的 Postgres 数据库

Optimize Postgress DB having nearly 150 mil records

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