Улучшение производительности выбранного запроса

Question

У меня есть это материализованное представление, которое объединяет данные из нескольких таблиц, которые хранят информацию о статистических данных в моем приложении.На данный момент это представление содержит около 800 000 записей.Проблема в том, что этот запрос выполняется довольно медленно (около 1,5 секунды) и не соответствует требованиям клиента.Есть ли способ улучшить его производительность?Я использую PostgreSQL 9.6.

Я пытался создать индексы.Но это не помогает.

CREATE INDEX t1 ON statistic_basic_view (active, visible, removed, draft, id, name, object_type, is_paid, company_name);

CREATE INDEX t2 ON statistic_basic_view (company_name, is_paid, object_type, name, id, draft, removed, visible, active);

CREATE INDEX t3 ON statistic_basic_view (company_name, is_paid, object_type, name, id);

CREATE INDEX t4 ON statistic_basic_view (draft, removed, visible, active);

CREATE INDEX t5 ON statistic_basic_view (active, visible, removed, draft);

CREATE INDEX t6 ON statistic_basic_view (id, name, object_type, is_paid, company_name);

CREATE INDEX t8 ON statistic_basic_view (active, visible, removed, draft, id, name, object_type, is_paid, company_name);

CREATE INDEX t9 ON statistic_basic_view ((active AND visible AND (NOT removed) AND (NOT draft)));

CREATE INDEX t10 ON statistic_basic_view (((NOT draft) AND (NOT removed) AND active = true AND visible = true));

Запрос:

SELECT id,
       name,
       object_type,
       is_paid,
       company_name,
       SUM(CASE
             WHEN type = 'COMPARE'
               AND service_type IN ('GG_WEB') THEN 1
             ELSE 0
         END) AS compare_count,
       SUM(CASE
             WHEN type = 'EXPORT'
               AND service_type IN ('GG_WEB') THEN 1
             ELSE 0
         END) AS export_count,
       SUM(CASE
             WHEN type = 'VIEW'
               AND service_type IN ('GG_WEB') THEN 1
             ELSE 0
         END) AS view_count,
       SUM(CASE
             WHEN type = 'REMEMBER'
               AND service_type IN ('GG_WEB') THEN 1
             ELSE 0
         END) AS remember_count,
       SUM(CASE
             WHEN type = 'SEARCH'
               AND service_type IN ('GG_WEB') THEN 1
             ELSE 0
         END) AS search_count,
       SUM(CASE
             WHEN type = 'MAIL'
               AND service_type IN ('GG_WEB') THEN 1
             ELSE 0
         END) AS mail_count
FROM statistic_basic_view
WHERE active = TRUE
  AND visible = TRUE
  AND removed = FALSE
  AND draft = FALSE
GROUP BY id,
         name,
         object_type,
         is_paid,
         company_name
ORDER BY view_count DESC,
         id ASC
limit 15;

Объясните, проанализируйте:

Limit  (cost=74204.47..74204.50 rows=15 width=130) (actual time=1420.542..1420.545 rows=15 loops=1)
  ->  Sort  (cost=74204.47..74600.55 rows=158432 width=130) (actual time=1420.540..1420.542 rows=15 loops=1)
        Sort Key: (sum(CASE WHEN ((type = 'VIEW'::text) AND ((service_type)::text = 'GG_WEB'::text)) THEN 1 ELSE 0 END)) DESC, id
        Sort Method: top-N heapsort  Memory: 28kB
        ->  HashAggregate  (cost=68733.10..70317.43 rows=158432 width=130) (actual time=1420.539..1420.542 rows=8988 loops=1)
              Group Key: id, name, object_type, is_paid, company_name
              ->  Seq Scan on statistic_basic_view  (cost=0.00..24950.65 rows=761434 width=94) (actual time=0.023..249.851 rows=762118 loops=1)
                    Filter: (active AND visible AND (NOT removed) AND (NOT draft))
                    Rows Removed by Filter: 30047
Planning time: 0.665 ms
Execution time: 1420.545 ms

Answer 1

Никакой индекс не может помочь вам в этом запросе.

Ни одно из условий WHERE не является выборочным, вы не можете ускорить GROUP BY с таким количеством групп, использующих индекс, и вы не можете использоватьиндекс для упорядочения (поскольку до этого существует группировка по другим критериям).

Вам нужно создать еще одно материализованное представление поверх вашего материализованного представления (или непосредственно наверхней части базовых таблиц), который имеет предварительно рассчитанный результат и регулярно обновляется.Это дает немного устаревшие данные, но быстро.