Почему индекс джина в столбце jsonb замедляет мой запрос и что я могу с этим сделать?


10

Инициализируйте тестовые данные:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgcrypto;
CREATE TABLE docs (data JSONB NOT NULL DEFAULT '{}');
-- generate 200k documents, ~half with type: "type1" and another half with type: "type2", unique incremented index and random uuid per each row
INSERT INTO docs (data)
SELECT json_build_object('id', gen_random_uuid(), 'type', (CASE WHEN random() > 0.5 THEN 'type1' ELSE 'type2' END) ,'index', n)::JSONB
FROM generate_series(1, 200000) n;
-- inset one more row with explicit uuid to query by it later
INSERT INTO docs (data) VALUES (json_build_object('id', '30e84646-c5c5-492d-b7f7-c884d77d1e0a', 'type', 'type1' ,'index', 200001)::JSONB);

Первый запрос - фильтр по данным-> типу и пределу:

-- FAST ~19ms
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"type": "type1"}'::JSONB
LIMIT 25;
/* "Limit  (cost=0.00..697.12 rows=25 width=90) (actual time=0.029..0.070 rows=25 loops=1)"
   "  ->  Seq Scan on docs  (cost=0.00..5577.00 rows=200 width=90) (actual time=0.028..0.061 rows=25 loops=1)"
   "        Filter: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)"
   "        Rows Removed by Filter: 17"
   "Planning time: 0.069 ms"
   "Execution time: 0.098 ms" 
*/

Второй запрос - фильтр по данным-> типу, порядок по данным-> индексам и пределам

-- SLOW ~250ms
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"type": "type1"}'::JSONB
ORDER BY data->'index' -- added ORDER BY
LIMIT 25;

/* "Limit  (cost=5583.14..5583.21 rows=25 width=90) (actual time=236.750..236.754 rows=25 loops=1)"
   "  ->  Sort  (cost=5583.14..5583.64 rows=200 width=90) (actual time=236.750..236.750 rows=25 loops=1)"
   "        Sort Key: ((data -> 'index'::text))"
   "        Sort Method: top-N heapsort  Memory: 28kB"
   "        ->  Seq Scan on docs  (cost=0.00..5577.50 rows=200 width=90) (actual time=0.020..170.797 rows=100158 loops=1)"
   "              Filter: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)"
   "              Rows Removed by Filter: 99842"
   "Planning time: 0.075 ms"
   "Execution time: 236.785 ms"
*/

Третий запрос - такой же, как Второй (предыдущий), но с индексом btree на data-> index:

CREATE INDEX docs_data_index_idx ON docs ((data->'index'));

-- FAST ~19ms
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"type": "type1"}'::JSONB
ORDER BY data->'index' -- added BTREE index on this field
LIMIT 25;
/* "Limit  (cost=0.42..2473.98 rows=25 width=90) (actual time=0.040..0.125 rows=25 loops=1)"
   "  ->  Index Scan using docs_data_index_idx on docs  (cost=0.42..19788.92 rows=200 width=90) (actual time=0.038..0.119 rows=25 loops=1)"
   "        Filter: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)"
   "        Rows Removed by Filter: 17"
   "Planning time: 0.127 ms"
   "Execution time: 0.159 ms"
*/

Четвертый запрос - теперь фильтр по data-> id и limit = 1:

-- SLOW ~116ms
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM docs
WHERE data @> ('{"id": "30e84646-c5c5-492d-b7f7-c884d77d1e0a"}')::JSONB -- querying by "id" field now
LIMIT 1;
/* "Limit  (cost=0.00..27.89 rows=1 width=90) (actual time=97.990..97.990 rows=1 loops=1)"
   "  ->  Seq Scan on docs  (cost=0.00..5577.00 rows=200 width=90) (actual time=97.989..97.989 rows=1 loops=1)"
   "        Filter: (data @> '{"id": "30e84646-c5c5-492d-b7f7-c884d77d1e0a"}'::jsonb)"
   "        Rows Removed by Filter: 189999"
   "Planning time: 0.064 ms"
   "Execution time: 98.012 ms"
*/ 

Пятый запрос - такой же, как Четвертый, но с индексом gin (json_path_ops) для данных:

CREATE INDEX docs_data_idx ON docs USING GIN (data jsonb_path_ops);

-- FAST ~17ms
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"id": "30e84646-c5c5-492d-b7f7-c884d77d1e0a"}'::JSONB -- added gin index with json_path_ops
LIMIT 1;
/* "Limit  (cost=17.55..20.71 rows=1 width=90) (actual time=0.027..0.027 rows=1 loops=1)"
   "  ->  Bitmap Heap Scan on docs  (cost=17.55..649.91 rows=200 width=90) (actual time=0.026..0.026 rows=1 loops=1)"
   "        Recheck Cond: (data @> '{"id": "30e84646-c5c5-492d-b7f7-c884d77d1e0a"}'::jsonb)"
   "        Heap Blocks: exact=1"
   "        ->  Bitmap Index Scan on docs_data_idx  (cost=0.00..17.50 rows=200 width=0) (actual time=0.016..0.016 rows=1 loops=1)"
   "              Index Cond: (data @> '{"id": "30e84646-c5c5-492d-b7f7-c884d77d1e0a"}'::jsonb)"
   "Planning time: 0.095 ms"
   "Execution time: 0.055 ms"
*/

Шестой (и последний) запрос - такой же, как и третий запрос (запрос по данным-> типу, порядок по данным-> индексам, пределам):

-- SLOW AGAIN! ~224ms
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"type": "type1"}'::JSONB
ORDER BY data->'index'
LIMIT 25;
/* "Limit  (cost=656.06..656.12 rows=25 width=90) (actual time=215.927..215.932 rows=25 loops=1)"
   "  ->  Sort  (cost=656.06..656.56 rows=200 width=90) (actual time=215.925..215.925 rows=25 loops=1)"
   "        Sort Key: ((data -> 'index'::text))"
   "        Sort Method: top-N heapsort  Memory: 28kB"
   "        ->  Bitmap Heap Scan on docs  (cost=17.55..650.41 rows=200 width=90) (actual time=33.134..152.618 rows=100158 loops=1)"
   "              Recheck Cond: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)"
   "              Heap Blocks: exact=3077"
   "              ->  Bitmap Index Scan on docs_data_idx  (cost=0.00..17.50 rows=200 width=0) (actual time=32.468..32.468 rows=100158 loops=1)"
   "                    Index Cond: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)"
   "Planning time: 0.157 ms"
   "Execution time: 215.992 ms"
*/

Таким образом, кажется, что шестой (такой же, как и третий) запрос выполняется намного медленнее, когда в столбце данных есть индекс джина. Это, вероятно, потому что не существует много различных значений для поля data-> type (только "type1" или "type2")? Что я могу с этим поделать? Мне нужен индекс джина, чтобы сделать другие запросы, которые его используют ...

Ответы:


5

Похоже, что вы столкнулись с проблемой, что jsonbстолбцы имеют постоянную статистическую статистику 1%, как сообщалось здесь. Обойти отсутствие статистики в jsonb? , Глядя на ваши планы запросов, различия между оценками и фактическим выполнением огромны. Оценки говорят, что, вероятно, есть 200 строк, а фактическое возвращает 100158 строк, что заставляет планировщика отдавать предпочтение одним стратегиям по сравнению с другими.

Поскольку выбор в шестом запросе, похоже, сводится к предпочтению сканирования индекса растрового изображения по сравнению с сканированием индекса, вы можете подтолкнуть планировщик вместе с ним, SET enable_bitmapscan=offчтобы попытаться вернуть его к поведению, которое вы имели в своем третьем примере.

Вот как это работает для меня:

postgres@[local]:5432:postgres:=# EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"type": "type1"}'::JSONB
ORDER BY data->'index'
LIMIT 25;
                                                                QUERY PLAN                                                                 
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=656.06..656.12 rows=25 width=90) (actual time=117.338..117.343 rows=25 loops=1)
   Buffers: shared hit=3096
   ->  Sort  (cost=656.06..656.56 rows=200 width=90) (actual time=117.336..117.338 rows=25 loops=1)
         Sort Key: ((data -> 'index'::text))
         Sort Method: top-N heapsort  Memory: 28kB
         Buffers: shared hit=3096
         ->  Bitmap Heap Scan on docs  (cost=17.55..650.41 rows=200 width=90) (actual time=12.838..80.584 rows=99973 loops=1)
               Recheck Cond: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)
               Heap Blocks: exact=3077
               Buffers: shared hit=3096
               ->  Bitmap Index Scan on docs_data_idx  (cost=0.00..17.50 rows=200 width=0) (actual time=12.469..12.469 rows=99973 loops=1)
                     Index Cond: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)
                     Buffers: shared hit=19
 Planning time: 0.088 ms
 Execution time: 117.405 ms
(15 rows)

Time: 117.813 ms
postgres@[local]:5432:postgres:=# SET enable_bitmapscan = off;
SET
Time: 0.130 ms
postgres@[local]:5432:postgres:=# EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"type": "type1"}'::JSONB
ORDER BY data->'index'
LIMIT 25;
                                                               QUERY PLAN                                                               
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.42..1320.48 rows=25 width=90) (actual time=0.017..0.050 rows=25 loops=1)
   Buffers: shared hit=4
   ->  Index Scan using docs_data_index_idx on docs  (cost=0.42..10560.94 rows=200 width=90) (actual time=0.015..0.045 rows=25 loops=1)
         Filter: (data @> '{"type": "type1"}'::jsonb)
         Rows Removed by Filter: 27
         Buffers: shared hit=4
 Planning time: 0.083 ms
 Execution time: 0.071 ms
(8 rows)

Time: 0.402 ms
postgres@[local]:5432:postgres:=#

Если вы хотите пойти по этому пути, обязательно отключите это сканирование только для запросов, которые демонстрируют подобное поведение, иначе вы получите плохое поведение и в других планах запросов. Делать что-то вроде этого должно работать нормально:

BEGIN;
SET enable_bitmapscan=off;
SELECT * FROM docs
WHERE data @> '{"type": "type1"}'::JSONB
ORDER BY data->'index'
LIMIT 25;
SET enable_bitmapscan=on;
COMMIT;

Надеюсь, это поможет =)


Я не уверен, правильно ли я вас понимаю (я не знаком с внутренними компонентами PG) - это поведение вызвано низкой кардинальностью поля типа в столбце jsonb (и внутренне вызвано постоянной статистикой), верно? И это также означает, что, если я хочу, чтобы мой запрос был оптимизирован, я должен знать приблизительную мощность поля jsonb, к которому я обращаюсь, чтобы решить, должен ли я включить enable_bitmapscan или нет, верно?
user606521

1
Да, вы, кажется, понимаете это по обоим пунктам. Селективность на уровне 1% способствует просмотру поля в WHEREпредложении в индексе джина, поскольку он считает, что вернет меньше строк, что неверно. Поскольку вы можете лучше оценить количество строк, вы можете видеть, что, поскольку вы делаете это ORDER BY data->'index' LIMIT 25, сканирование первых нескольких записей другого индекса (50 или около того, с выброшенными строками) приведет к еще меньшему числу строк, поэтому планировщик, которому действительно не следует пытаться использовать растровое сканирование, приводит к более быстрому использованию плана запросов. Надеюсь, это прояснит ситуацию. =)
Кассандри

1
Здесь есть дополнительная поясняющая информация: databaseoup.com/2015/01/tag-all-things-part-3.html и в этой презентации thebuild.com/presentations/json2015-pgconfus.pdf, чтобы помочь.
Кассандри

1
Единственная известная мне работа Олега Бартунова, Тедора Сигаева и Александра Которова о расширении JsQuery и улучшении его селективности. Если повезет, он попадет в ядро ​​PostgreSQL в 9.6 или более поздней версии.
Кассандри

1
В своем ответе я привел цифру 1% из письма от Джоша Беркуса, члена команды PostgreSQL Core. Происхождение этого требует гораздо более глубокого понимания внутренних органов, чем я в настоящее время обладаю, извините. = (Вы можете попытаться ответить на pgsql-performance@postgresql.orgили проверить на IRC freenode, #postgresqlоткуда именно эта цифра.
Кассандри
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.