Vous voudrez peut-être un index calculé.
Créons un tableau :
create table sales(day date, amount real);
Et remplissez-le avec des trucs aléatoires :
insert into sales
select current_date + s.a as day, random()*100 as amount
from generate_series(1,20);
Indexez-le par jour, rien de spécial ici :
create index sales_by_day on sales(day);
Créez une fonction de position de ligne. Il existe d'autres approches, celle-ci est la plus simple :
create or replace function sales_pos (date) returns bigint
as 'select count(day) from sales where day <= $1;'
language sql immutable;
Vérifiez si cela fonctionne (ne l'appelez pas comme ça sur de grands ensembles de données) :
select sales_pos(day), day, amount from sales;
sales_pos | day | amount
-----------+------------+----------
1 | 2011-07-08 | 41.6135
2 | 2011-07-09 | 19.0663
3 | 2011-07-10 | 12.3715
..................
Maintenant la partie délicate :ajoutez un autre index calculé sur les valeurs de la fonction sales_pos :
create index sales_by_pos on sales using btree(sales_pos(day));
Voici comment vous l'utilisez. 5 est votre "décalage", 10 est la "limite" :
select * from sales where sales_pos(day) >= 5 and sales_pos(day) < 5+10;
day | amount
------------+---------
2011-07-12 | 94.3042
2011-07-13 | 12.9532
2011-07-14 | 74.7261
...............
C'est rapide, car lorsque vous l'appelez ainsi, Postgres utilise des valeurs précalculées à partir de l'index :
explain select * from sales
where sales_pos(day) >= 5 and sales_pos(day) < 5+10;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------
Index Scan using sales_by_pos on sales (cost=0.50..8.77 rows=1 width=8)
Index Cond: ((sales_pos(day) >= 5) AND (sales_pos(day) < 15))
J'espère que ça aide.
