这篇文章主要讲解了“PostgreSQL性能优化举例分析”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“PostgreSQL性能优化举例分析”吧!
在空间数据中,通常会有轨迹、点、面的数据,假设有两张表,一张为面的表,一张为点的表,使用包含 ST_xxxx(c.geom, p.geom) 来进行JOIN(例如以面为单位,聚合统计点的数量)。
测试数据:
Setup
First download some polygons and some points.
Admin 0 - Countries
Populated Places
Load the shapes into your database.
shp2pgsql -s 4326 -D -I ne_10m_admin_0_countries.shp countries | psql performance shp2pgsql -s 4326 -D -I ne_10m_populated_places.shp places | psql performance
包含大量POINT的空间对象
SELECT count(*) FROM countries WHERE ST_NPoints(geom) > (8192 / 16);
1、使用默认的压缩格式时,这个空间JOIN查询,耗时25秒。
SELECT count(*), c.name FROM countries c JOIN places p ON ST_Intersects(c.geom, p.geom) GROUP BY c.name;
使用PERF或oprofile跟踪其耗时的代码
发现问题是解压缩的pglz_decompress 接口造成的。
2、将空间字段改成非压缩格式,耗时降到4秒。
-- Change the storage type ALTER TABLE countries ALTER COLUMN geom SET STORAGE EXTERNAL; -- Force the column to rewrite UPDATE countries SET geom = ST_SetSRID(geom, 4326); vacuum full countries; -- Re-run the query SELECT count(*), c.name FROM countries c JOIN places p ON ST_Intersects(c.geom, p.geom) GROUP BY c.name;
感谢各位的阅读,以上就是“PostgreSQL性能优化举例分析”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对PostgreSQL性能优化举例分析这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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