我的 PostgreSQL 数据库中有一个名为“节点”的表，其中包含大约 170 万行
=#\d nodes
Table "public.nodes"
Column | Type | Modifiers
--------+------------------------+-----------
id | integer | not null
title | character varying(256) |
score | double precision |
Indexes:
"nodes_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
我想使用该表中的信息来自动完成搜索字段，向用户显示与其输入相符的得分最高的十个标题的列表。所以我使用了这个查询（这里搜索所有以“s”开头的标题）
=# explain analyze select title,score from nodes where title ilike 's%' order by score desc;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Sort (cost=64177.92..64581.38 rows=161385 width=25) (actual time=4930.334..5047.321 rows=161264 loops=1)
Sort Key: score
Sort Method: external merge Disk: 5712kB
-> Seq Scan on nodes (cost=0.00..46630.50 rows=161385 width=25) (actual time=0.611..4464.413 rows=161264 loops=1)
Filter: ((title)::text ~~* 's%'::text)
Total runtime: 5260.791 ms
(6 rows)
对于使用自动完成功能来说，这太慢了。根据 在 Web 2.0 应用程序中使用 PostgreSQL 的一些信息，我能够通过特殊索引来改进它
=# create index title_idx on nodes using btree(lower(title) text_pattern_ops);
=# explain analyze select title,score from nodes where lower(title) like lower('s%') order by score desc limit 10;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=18122.41..18122.43 rows=10 width=25) (actual time=1324.703..1324.708 rows=10 loops=1)
-> Sort (cost=18122.41..18144.60 rows=8876 width=25) (actual time=1324.700..1324.702 rows=10 loops=1)
Sort Key: score
Sort Method: top-N heapsort Memory: 17kB
-> Bitmap Heap Scan on nodes (cost=243.53..17930.60 rows=8876 width=25) (actual time=96.124..1227.203 rows=161264 loops=1)
Filter: (lower((title)::text) ~~ 's%'::text)
-> Bitmap Index Scan on title_idx (cost=0.00..241.31 rows=8876 width=0) (actual time=90.059..90.059 rows=161264 loops=1)
Index Cond: ((lower((title)::text) ~>=~ 's'::text) AND (lower((title)::text) ~<~ 't'::text))
Total runtime: 1325.085 ms
(9 rows)
所以这使我的速度提高了 4 倍。但是这可以进一步改进吗？如果我想使用
'%s%''s%'进一步调查的提示：
根据标题键对表进行分区。这使得 postgres 需要使用的列表更小。
给postgresql更多的内存，这样缓存命中率> 98%。这个表大概需要0.5G左右，我想现在2G应该没问题了。确保统计信息收集已启用并在 pg_stats 表上读取。
制作第二个表，其中标题的字符串减少，例如12 个字符，因此完整的表可以容纳在更少的数据库块中。子字符串上的索引也可能有效，但需要仔细查询。
子字符串越长，查询运行得越快。为小子字符串创建一个单独的表，并将前十个或您想要显示的任何选项存储在值中。 1、2、3字符串的组合大约有20000种。
如果您想要 %abc% 查询，您可以使用相同的想法，但现在切换到 lucene 可能是有意义的。
您显然对 150000 以上的结果不感兴趣，所以您应该限制它们：
select title,score
from nodes
where title ilike 's%'
order by score desc
limit 10;
您还可以考虑创建函数索引，并使用“">=”和“<":
create index nodes_title_lower_idx on nodes (lower(title));
select title,score
from nodes
where lower(title)>='s' and lower(title)<'t'
order by score desc
limit 10;
您还应该在分数上创建索引，这在
ilike %s%同时前缀 + 后缀
LIKE '%abc%'ginpg_trgm用途：
CREATE EXTENSION pg_trgm;
CREATE TABLE "mytable" ("col1" TEXT);
CREATE INDEX "mytable_col1_gin" ON "mytable" USING gin("col1" gin_trgm_ops);
EXPLAIN SELECT * FROM "mytable" WHERE "col1" LIKE '%abc%';
产生：
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on mytable (cost=15.10..104.10 rows=400 width=72)
Recheck Cond: (col1 ~~ '%abc%'::text)
-> Bitmap Index Scan on mytable_col1_gin (cost=0.00..15.00 rows=400 width=0)
Index Cond: (col1 ~~ '%abc%'::text)
备注：
abc