【postgresql初级使用】基于表达式或者函数的索引，字符串拼接可以使用索引了，带来不一样的优化效果

带表达式的索引

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概述

在postgresql 中，一个索引不仅仅是基于表的一列或多列来创建，还可以基于函数，或者一个表达式来创建。

本文就来分享在postgresql 如何基于表达式来创建索引。

创建语法

基于表达式创建索引，它的SQL语法如下所示：

CREATEINDEX index_name 
ON table_name (expression);

• index_name 指定当前索引的名称 ；
• ON子句 指定当前索引 引用的数据表；
• expression 指定表达式内容；普通索引这里指定的是列名；

场景分析

在大数据时代，查询语句各式各样，过滤条件中带有函数，字符拼接等等，组成各种条件变量，下面我们按不同场景来举例说明。

函数表达式

经常会遇到将字符串转换为小字，或者在大小写不敏感时，就可以转换为大写或者小写，再来比较。

有一张人员信息表，名字分为first_name,last_name两部分，而名字又是大小字不敏感，所以经常转换为小写字符来比较。

postgres=>createtable userInfo (uid integerprimarykey, first_name varchar, last_name varchar);CREATETABLE

postgres=>INSERTINTO userinfo(uid, first_name, last_name)select id,'firstname'|| id::int,'lastname'||id::intFROM generate_series(1,100000)as id;INSERT0100000

表中插入了10万条测试数据。

经常使用的SQL查询如下。

select*from userinfo where lower(first_name)='mar';

其中就用到了函数转换，先将first_name转为小写，再参与条件比较。

看一下它的执行计划。

postgres=> explain select * from userinfo where lower(first_name)='mar';
                          QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------
 Seq Scan on userinfo  (cost=0.00..2324.00rows=500width=31)
   Filter: (lower((first_name)::text)='mar'::text)(2 rows)

可以看到它使用了

seq scan

也就是顺序扫描，从表起始一条条进行遍历，如果此类查询非常频繁的话，相当损耗性能。

这里使用带有表达式的索引尝试来优化一下。

postgres=>explainselect*from userinfo where lower(first_name)='mar';
                                     QUERY PLAN------------------------------------------------------------------------------------Index Scan using idx_expre_userinfo on userinfo  (cost=0.42..8.44rows=1 width=31)Index Cond: (lower((first_name)::text)='mar'::text)(2rows)

可以看到执行计划中，使用到了刚才创建的索引，而且执行估算时间也是大幅提升。

普通表达式

继续使用上面的测试数据来看另外一种场景。

当我们需要查询某个用户名是否存在时，会经常使用如下SQL语句。

postgres=>select*from userinfo where(first_name ||' '|| last_name)='firstname9999 lastname9999';
 uid  |  first_name   |  last_name
------+---------------+--------------9999| firstname9999 | lastname9999
(1row)Time: 7.905 ms
postgres=>explainselect*from userinfo where(first_name ||' '|| last_name)='firstname9999 lastname9999';
                                                QUERY PLAN-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on userinfo  (cost=0.00..2574.00rows=500 width=31)
   Filter: ((((first_name)::text||' '::text)||(last_name)::text)='firstname9999 lastname9999'::text)(2rows)Time: 0.234 ms

筛选条件中，先将first_name和last_name拼接起来，再进行比较。

可以看到执行计划中使用了顺序扫描方式，执行时间也到了毫秒级，同样使用表达式索引来优化一下。

postgres=>createindex idx_userinfo_name on userinfo ((first_name ||' '|| last_name));CREATEINDEXTime: 307.842 ms

创建一个基于名字拼接表达式的索引。

下面再来看一下查询计划的情况。

postgres=> explain select * from userinfo where (first_name ||' '|| last_name)='firstname9999 lastname9999';
                                                     QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on userinfo  (cost=20.29..778.62rows=500width=31)
   Recheck Cond: ((((first_name)::text ||' '::text)||(last_name)::text)='firstname9999 lastname9999'::text)
   ->  Bitmap Index Scan on idx_userinfo_name  (cost=0.00..20.17rows=500width=0)
         Index Cond: ((((first_name)::text ||' '::text)||(last_name)::text)='firstname9999 lastname9999'::text)(4 rows)

Time: 0.366 ms

可以看到刚才创建的索引被使用了

Bitmap Index Scan on idx_userinfo_name

, 采用了bitmap扫描的方式；

下面看一下执行时间的变化。

postgres=>select*from userinfo where(first_name ||' '|| last_name)='firstname9999 lastname9999';
 uid  |  first_name   |  last_name
------+---------------+--------------9999| firstname9999 | lastname9999
(1row)Time: 0.274 ms

执行时间的提升，真得令人惊㤉，提升了二十来倍。

总结

以上就是本节的全部内容，在复杂的SQL查询中，经常会用到各种表达式，字符运算，时间运算等，此时可以使用基于表达式或者函数的索引，使用索引进行优化效率。

结尾

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