तालिका दी गई है:
Column | Type
id | integer
latitude | numeric(9,6)
longitude | numeric(9,6)
speed | integer
equipment_id | integer
created_at | timestamp without time zone
Indexes:
"geoposition_records_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
तालिका में 20 मिलियन रिकॉर्ड हैं, जो अपेक्षाकृत अधिक बोलने वाले नहीं हैं। लेकिन यह अनुक्रमिक स्कैन को धीमा कर देता है।
मैं max(created_at)
प्रत्येक का अंतिम रिकॉर्ड ( ) कैसे प्राप्त कर सकता हूं equipment_id
?
मैंने निम्नलिखित प्रश्नों की कोशिश की है, कई वेरिएंट्स के साथ जिन्हें मैंने इस विषय के कई उत्तरों के माध्यम से पढ़ा है:
select max(created_at),equipment_id from geoposition_records group by equipment_id;
select distinct on (equipment_id) equipment_id,created_at
from geoposition_records order by equipment_id, created_at desc;
मैंने इसके लिए btree indexes बनाने की भी कोशिश की है, equipment_id,created_at
लेकिन Postgres पाता है कि sesscan का उपयोग तेज है। enable_seqscan = off
इंडेक्स पढ़ने के बाद से फोर्सिंग का कोई फायदा नहीं है, सीक स्कैन जितना धीमा है, शायद उतना ही बुरा है।
क्वेरी को हमेशा अंतिम रूप से लौटते समय चलना चाहिए।
Postgres 9.3 का उपयोग करना।
व्याख्या / विश्लेषण (1.7 मिलियन रिकॉर्ड के साथ):
set enable_seqscan=true;
explain analyze select max(created_at),equipment_id from geoposition_records group by equipment_id;
"HashAggregate (cost=47803.77..47804.34 rows=57 width=12) (actual time=1935.536..1935.556 rows=58 loops=1)"
" -> Seq Scan on geoposition_records (cost=0.00..39544.51 rows=1651851 width=12) (actual time=0.029..494.296 rows=1651851 loops=1)"
"Total runtime: 1935.632 ms"
set enable_seqscan=false;
explain analyze select max(created_at),equipment_id from geoposition_records group by equipment_id;
"GroupAggregate (cost=0.00..2995933.57 rows=57 width=12) (actual time=222.034..11305.073 rows=58 loops=1)"
" -> Index Scan using geoposition_records_equipment_id_created_at_idx on geoposition_records (cost=0.00..2987673.75 rows=1651851 width=12) (actual time=0.062..10248.703 rows=1651851 loops=1)"
"Total runtime: 11305.161 ms"
NULL
थीequipment_id
कि अपेक्षित प्रतिशत में कोई मान नहीं था 0.1% से कम है