La valeur de l'indexation
PostgreSQL fournit un opérateur de distance linéaire simple <->
(distance linéaire). Nous l'utiliserons pour trouver les points les plus proches d'un emplacement donné.
PostgreSQL fournit un simple opérateur de distance linéaire aux données, et n'effectuant aucune optimisation et n'ayant aucun index, nous voyons le plan d'exécution suivant :
time psql -qtAc "
EXPLAIN (ANALYZE ON, BUFFERS ON)
SELECT name, location
FROM geonames
ORDER BY location <-> '(29.9691,-95.6972)'
LIMIT 5;
" <-- closing quote
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=418749.15..418749.73 rows=5 width=38)
(actual time=2553.970..2555.673 rows=5 loops=1)
Buffers: shared hit=100 read=272836
-> Gather Merge (cost=418749.15..1580358.21 rows=9955954 width=38)
(actual time=2553.969..2555.669 rows=5 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
Buffers: shared hit=100 read=272836
-> Sort (cost=417749.12..430194.06 rows=4977977 width=38)
(actual time=2548.220..2548.221 rows=4 loops=3)
Sort Key: ((location <-> '(29.9691,-95.6972)'::point))
Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB
Worker 0: Sort Method: top-N heapsort Memory: 26kB
Worker 1: Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB
Buffers: shared hit=100 read=272836
-> Parallel Seq Scan on geonames (cost=0.00..335066.71 rows=4977977 width=38)
(actual time=0.040..1637.884 rows=3982382 loops=3)
Buffers: shared hit=6 read=272836
Planning Time: 0.493 ms
Execution Time: 2555.737 ms
real 0m2.595s
user 0m0.011s
sys 0m0.015s
et voici les résultats :(les mêmes résultats pour toutes les requêtes, nous les omettons donc plus tard.)
nom | emplacement |
---|---|
Cyprès | (29.96911,-95.69717) |
Église baptiste de Cypress Pointe | (29.9732,-95.6873) |
Bureau de poste Cypress | (29.9743,-95.67953) |
Puits chauds | (29.95689,-95.68189) |
Aéroport de Dry Creek | (29.98571,-95.68597) |
Ainsi, 418749,73 est le coût OPTIMIZER à battre, et il a fallu deux secondes et demie (2555,673) pour exécuter cette requête. C'est en fait un très bon résultat, en utilisant PostgreSQL sans aucune optimisation par rapport à une table de 11 millions de lignes. C'est aussi pourquoi nous avons sélectionné un ensemble de données plus grand, car il y aurait une différence très minime en utilisant des index contre moins de 10 millions de lignes. Les analyses séquentielles parallèles sont fantastiques, mais c'est un autre article.
Ajout de l'index GiST
Nous commençons le processus d'optimisation en ajoutant un index GiST. Parce que notre exemple de requête a un
LIMIT
clause de 5 items, nous avons une très grande sélectivité. Cela encouragera le planificateur à utiliser un index, nous en fournirons donc un qui fonctionne assez bien avec les données géométriques.
time psql -qtAc "CREATE INDEX idx_gist_geonames_location ON geonames USING gist(location);"
L'acte de créer l'index a un peu de frais.
CREATE INDEX
real 3m1.988s
user 0m0.011s
sys 0m0.014s
Et puis relancez la même requête.
time psql -qtAc "
EXPLAIN (ANALYZE ON, BUFFERS ON)
SELECT name, location
FROM geonames
ORDER BY location <-> '(29.9691,-95.6972)'
LIMIT 5;
"
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.42..1.16 rows=5 width=38) (actual time=0.797..0.881 rows=5 loops=1)
Buffers: shared hit=5 read=15
-> Index Scan using idx_gist_geonames_location on geonames
(cost=0.42..1773715.32 rows=11947145 width=38)
(actual time=0.796..0.879 rows=5 loops=1)
Order By: (location <-> '(29.9691,-95.6972)'::point)
Buffers: shared hit=5 read=15
Planning Time: 0.768 ms
Execution Time: 0.939 ms
real 0m0.033s
user 0m0.011s
sys 0m0.013s
Dans ce cas, nous constatons une amélioration assez spectaculaire. Le coût estimé de la requête n'est que de 1,16 ! Comparez cela au coût d'origine de la requête non optimisée à 418749,73. Le temps réel pris était de 0,939 milliseconde (neuf dixièmes de milliseconde), ce qui se compare aux 2,5 secondes de la requête d'origine. Ce résultat a pris moins de temps à planifier, a obtenu une estimation nettement meilleure et a pris environ 3 ordres de grandeur de temps d'exécution en moins.
Voyons si nous pouvons faire mieux.
Ajouter un index SP-GiST
time psql -qtAc "CREATE INDEX idx_spgist_geonames_location ON geonames USING spgist(location);"
CREATE INDEX
real 1m25.205s
user 0m0.010s
sys 0m0.015s
Et puis nous exécutons à nouveau la même requête.
time psql -qtAc "
EXPLAIN (ANALYZE ON, BUFFERS ON)
SELECT name, location
FROM geonames
ORDER BY location <-> '(29.9691,-95.6972)'
LIMIT 5;
"
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.42..1.09 rows=5 width=38) (actual time=0.066..0.323 rows=5 loops=1)
Buffers: shared hit=47
-> Index Scan using idx_spgist_geonames_location on geonames
(cost=0.42..1598071.32 rows=11947145 width=38)
(actual time=0.065..0.320 rows=5 loops=1)
Order By: (location <-> '(29.9691,-95.6972)'::point)
Buffers: shared hit=47
Planning Time: 0.122 ms
Execution Time: 0.358 ms
(7 rows)
real 0m0.040s
user 0m0.011s
sys 0m0.015s
Ouah! En utilisant désormais un index SP-GiST, la requête ne coûte que 1,09 et s'exécute en 0,358 milliseconde (un tiers de milliseconde).
Examinons quelques éléments concernant les index eux-mêmes et voyons comment ils se superposent sur le disque.
Comparaisons d'index
indexname | temps de création | estimation | temps de requête | taille de l'index | planifier le temps |
---|---|---|---|---|---|
non indexé | 0S | 418749.73 | 2555.673 | 0 | .493 |
idx_gist_geonames_location | 3M 1S | 1.16 | 0,939 ms | 868 Mo | .786 |
idx_spgist_geonames_location | 1M 25S | 1.09 | 0,358 ms | 523 Mo | .122 |
Conclusions
Ainsi, nous voyons que SP-GiST est deux fois plus rapide que GiST en exécution, 8 fois plus rapide à planifier et environ 60 % de la taille sur disque. Et (pertinent pour cet article), il prend également en charge la recherche d'index KNN à partir de PostgreSQL 12. Pour ce type d'opération, nous avons clairement un gagnant.
Annexes
Configuration des données
Pour cet article, nous allons utiliser les données fournies par le GeoNames Gazetteer.
Ce travail est sous licence Creative Commons Attribution 4.0
Les données sont fournies "telles quelles" sans garantie ni représentation de l'exactitude, l'actualité ou l'exhaustivité.
Créer la structure
Nous commençons le processus en créant un répertoire de travail et un peu d'ETL.
# change to our home directory
cd
mkdir spgist
cd spgist
# get the base data.
# This file is 350MB. It will unpack to 1.5GB
# It will expand to 2GB in PostgreSQL,
# and then you will still need some room for indexes
# All together, you will need about
# 3GB of space for this exercise
# for about 12M rows of data.
psql -qtAc "
CREATE TABLE IF NOT EXISTS geonames (
geonameid integer primary key
,name text
,asciiname text
,alternatenames text
,latitude numeric(13,5)
,longitude numeric(13,5)
,feature_class text
,feature_code text
,country text
,cc2 text
,admin1 text
,admin2 bigint
,admin3 bigint
,admin4 bigint
,population bigint
,elevation bigint
,dem bigint
,timezone text
,modification date );
COMMENT ON COLUMN geonames.geonameid
IS ' integer id of record in geonames database';
COMMENT ON COLUMN geonames.name
IS ' name of geographical point (utf8) varchar(200)';
COMMENT ON COLUMN geonames.asciiname
IS ' name of geographical point in plain ascii characters, varchar(200)';
COMMENT ON COLUMN geonames.alternatenames
IS ' alternatenames, comma separated, ascii names automatically transliterated,
convenience attribute from alternatename table, varchar(10000)';
COMMENT ON COLUMN geonames.latitude
IS ' latitude in decimal degrees (wgs84)';
COMMENT ON COLUMN geonames.longitude
IS ' longitude in decimal degrees (wgs84)';
COMMENT ON COLUMN geonames.feature_class
IS ' http://www.geonames.org/export/codes.html, char(1)';
COMMENT ON COLUMN geonames.feature_code
IS ' http://www.geonames.org/export/codes.html, varchar(10)';
COMMENT ON COLUMN geonames.country
IS ' ISO-3166 2-letter country code, 2 characters';
COMMENT ON COLUMN geonames.cc2
IS ' alternate country codes, comma separated, ISO-3166 2-letter country code,
200 characters';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin1
IS ' fipscode (subject to change to iso code), see exceptions below,
see file admin1Codes.txt for display names of this code; varchar(20)';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin2
IS ' code for the second administrative division, a county in the US,
see file admin2Codes.txt; varchar(80) ';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin3
IS ' code for third level administrative division, varchar(20)';
COMMENT ON COLUMN geonames.admin4
IS ' code for fourth level administrative division, varchar(20)';
COMMENT ON COLUMN geonames.population
IS ' bigint (8 byte int) ';
COMMENT ON COLUMN geonames.elevation
IS ' in meters, integer';
COMMENT ON COLUMN geonames.dem
IS ' digital elevation model, srtm3 or gtopo30, average elevation of 3''x3''
(ca 90mx90m) or 30''x30'' (ca 900mx900m) area in meters, integer.
srtm processed by cgiar/ciat.';
COMMENT ON COLUMN geonames.timezone
IS ' the iana timezone id (see file timeZone.txt) varchar(40)';
COMMENT ON COLUMN geonames.modification
IS ' date of last modification in yyyy-MM-dd format';
" #<-- Don't forget the closing quote
ETL
wget http://download.geonames.org/export/dump/allCountries.zip
unzip allCountries.zip
# do this, and go get a coffee. This took nearly an hour
# there will be a few lines that fail, they don't really matter much
IFS=$'\n'
for line in $(<allCountries.txt)
do
echo -n "$line" |
psql -qtAc
"COPY geonames FROM STDIN WITH CSV DELIMITER E'\t';"
2> errors.txt
done
Nettoyer et configurer
Tout le reste que nous faisons depuis l'intérieur de psql :
psql
-- This command requires the installation
-- of postgis2 from your OS package manager.
-- For OS/X that was `port install postgresql12-postgis2`
-- it will be something similar on most platforms.
-- (e.g. apt-get install postgresql12-postgis2,
-- yum -y install postgresql12-postgis2, etc.)
CREATE EXTENSION postgis;
CREATE EXTENSION postgis_topology;
ALTER TABLE geonames ADD COLUMN location point;
-- Go get another cup of coffee, this is going to rewrite the entire table with the new geo column.
UPDATE geonames SET location = ('(' || latitude || ', ' || longitude || ')')::point;
DELETE FROM geonames WHERE latitude IS NULL or longitude IS NULL;
-- DELETE 32 -- In my case, this ETL anomoly was too small
-- to bother fixing the records
-- Bloat removal from the update and delete operations
CLUSTER geonames USING geonames_pkey;