PostgreSQL/PostGIS中提升空間查詢(分析)性能(效率)的一些方法

目錄

1. 使用適當的索引

1.1?索引類型

1.2?分析查詢計劃

1.3?覆蓋索引

1.4?復合索引

1.5?維護索引

1.6?刪除不必要的索引

1.7?使用適當的數據類型

2. 建立分區表

2.1 分區表的基本概念

2.2 創建分區表的步驟

2.3?空間數據的分區

2.4?分區表優點

3. 簡化幾何形狀

4. 使用適當的幾何類型

5. 避免不必要的計算

6. 使用空間索引的統計信息

7. 使用并行查詢

8. 使用適當的查詢策略

9. 緩存熱點數據

10. 優化數據庫配置參數

10.1 內存相關參數

10.2?并行查詢參數

10.3?索引和緩存參數

10.4?日志和檢查點參數

10.5??其他與空間查詢相關的參數

10.6? 總結

? ? ? ?優化PostGIS中的空間查詢性能是一個重要的任務，特別是在處理大型空間數據集時，可能會使查詢效率變得低下。以下從各個方面總結了一些常見的方法來提升超大型數據集查詢效率：

1. 使用適當的索引

????????PostGIS支持多種類型的索引，包括GiST（Generalized Search Tree）、SP-GiST（Space-Partitioned Generalized Search Tree）和BRIN（Block Range INdexes）。對于大多數空間查詢，GiST索引通常是最有效的選擇。

? ? ? ? 通過對空間字段或屬性字段建立空間索引，以增強查詢效率：

CREATE INDEX idx_geom ON spatial_data USING GIST (geom);

1.1?索引類型

???根據查詢模式選擇合適的索引類型。常見的索引類型包括：

  • B-tree 索引：適用于等值查詢、范圍查詢和排序操作。
  • Hash 索引：適用于等值查詢。
  • GiST（Generalized Search Tree）索引：適用于空間數據和全文搜索。
  • SP-GiST（Space-Partitioned Generalized Search Tree）索引：適用于多維數據。

示例：創建 B-tree 索引

CREATE INDEX idx_column_name ON table_name(column_name);

1.2?分析查詢計劃

使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令查看查詢計劃，了解查詢是否使用了空間索引以及如何使用索引。

示例：使用 EXPLAIN

EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

?示例：使用 EXPLAIN ANALYZE

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

1.3?覆蓋索引

如果查詢只需要從索引中獲取數據，可以使用覆蓋索引。覆蓋索引包含所有查詢所需的列，從而避免訪問表數據。

示例：創建覆蓋索引

CREATE INDEX idx_covering ON table_name(column1, column2);

1.4?復合索引

對于經常一起使用的多個列，可以創建復合索引。復合索引可以提高多列查詢的性能。

示例：創建復合索引

CREATE INDEX idx_composite ON table_name(column1, column2);

1.5?維護索引

定期重建或重新組織索引，以保持其性能。大多數數據庫系統提供了自動維護索引的功能，但在某些情況下，手動維護可能是必要的。

示例：重建索引（PostgreSQL）

REINDEX TABLE table_name;

1.6?刪除不必要的索引

過多的索引會增加寫操作的開銷，因此應定期檢查并刪除不再需要的索引。

示例：刪除索引

DROP INDEX idx_column_name;

1.7?使用適當的數據類型

確保列的數據類型與存儲的數據匹配，這有助于優化索引的使用。例如，不要將整數存儲為字符串。

2. 建立分區表

2.1 分區表的基本概念

????????在PostgreSQL中，分區表（Partitioned Table）是一種將大表的數據分割成更小、更易管理的部分的技術。根據地理區域或其他合適的分區鍵將數據分割成多個子表，這樣在查詢時只需要掃描相關的分區。通過分區，可以提高查詢性能、簡化數據維護以及優化存儲空間的使用。

  1. 父表（Parent Table）：這是定義了分區策略的表，它本身不包含實際的數據，只包含元數據和分區信息。
  2. 子表（Child Tables）：這些是實際存儲數據的表，每個子表對應一個分區。
  3. 分區鍵（Partition Key）：用于決定數據行應該存儲在哪個分區的列或列的組合。
  4. 分區類型：
    • 范圍分區（Range Partitioning）：根據某個列的值的范圍來劃分數據。例如，按日期范圍進行分區。
    • 列表分區（List Partitioning）：根據某個列的具體值列表來劃分數據。例如，按國家代碼進行分區。
    • 哈希分區（Hash Partitioning）：使用哈希函數將數據均勻分布到多個分區中。

????????在PostGIS中，使用分區表進行空間查詢時，查詢引擎會自動處理跨子表的查詢。這意味著你不需要手動指定要查詢的子表，PostgreSQL會根據查詢條件自動選擇適當的子表進行查詢。假設你有一個輸入的幾何圖形（例如一個多邊形），并希望查詢與該圖層相交的所有圖形。PostgreSQL會解析查詢條件，并根據分區鍵和索引來優化查詢。如果查詢條件涉及多個子表的范圍，PostgreSQL會自動識別并訪問所有相關的子表。?

2.2 創建分區表的步驟

  1. 創建父表：定義表結構并指定分區策略。
  2. 創建子表：為每個分區創建實際存儲數據的子表。
  3. 附加分區：將子表附加到父表上。

以下是一個簡單的范圍分區示例：

-- 創建父表
CREATE TABLE orders (order_id SERIAL PRIMARY KEY,order_date DATE NOT NULL,customer_id INT NOT NULL,amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (order_date);-- 創建子表
CREATE TABLE orders_2022 PARTITION OF orders
FOR VALUES FROM ('2022-01-01') TO ('2023-01-01');CREATE TABLE orders_2023 PARTITION OF orders
FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01');

????????在這個例子中，orders 是父表，orders_2022 和 orders_2023 是子表。數據會根據 order_date 被自動分配到相應的子表中。

2.3?空間數據的分區

? ? ? ? 要提升對大型空間數據的查詢效率，首先需要確定一個合適的分區鍵。常見的分區鍵包括時間（如日期、年份）、地理區域（如行政區劃代碼、經緯度范圍）等。選擇分區鍵時，應考慮數據訪問模式和查詢需求。例如，如果大多數查詢都是基于屬性，比如時間范圍的，那么可以選擇時間作為分區鍵；如果查詢主要是基于地理位置的，那么可以選擇地理區域作為分區鍵。

????????基于地理位置的分區方法，通常用于將數據按照地理區域進行劃分。這種策略在處理空間數據時非常有用，例如在GIS（地理信息系統）中。常見的分區方法包括四分法、網格法和行政區劃法等。

????????四分法：將整體區域劃分為四個相等的部分。
????????網格法：將區域劃分為大小相等的網格單元。
????????行政區劃法：根據行政邊界進行分區，如省、市、縣等。

? ? ? ? 標準分幅法：將區域按1：1萬標準分幅或1：5萬等標準分幅進行子表劃分。

例如，以圖形左下角坐標建立復合空間網格分區。使用PostgreSQL的復合分區（Composite Partitioning）功能根據多個列的值進行分區，步驟如下：

（1）創建主表并定義復合分區

首先，創建一個主表，并使用PARTITION BY RANGE來定義復合分區。這里我們將使用ST_XMin(geom)和ST_YMin(geom)作為分區鍵。

（2）創建子表并定義分區范圍

接下來，創建四個子表，每個子表代表一個象限。這些子表將根據x最小值和y最小值的范圍進行分區。

（3）添加空間索引

為每個子表添加空間索引，以提高查詢性能。

--（1） 創建分區表
CREATE TABLE spatial_data (id SERIAL PRIMARY KEY,geom GEOMETRY(Point, 4326)
) PARTITION BY RANGE (ST_XMin(geom), ST_YMin(geom));-- （2）創建四個子表，分別代表四個象限
CREATE TABLE spatial_data_q1 PARTITION OF spatial_data FOR VALUES FROM (-180, -90) TO (0, 0);
CREATE TABLE spatial_data_q2 PARTITION OF spatial_data FOR VALUES FROM (0, 0) TO (180, 90);
CREATE TABLE spatial_data_q3 PARTITION OF spatial_data FOR VALUES FROM (-180, 90) TO (0, 180);
CREATE TABLE spatial_data_q4 PARTITION OF spatial_data FOR VALUES FROM (0, 90) TO (180, 180);-- （3）添加空間索引
CREATE INDEX spatial_data_q1_idx ON spatial_data_q1 USING GIST (geom);
CREATE INDEX spatial_data_q2_idx ON spatial_data_q2 USING GIST (geom);
CREATE INDEX spatial_data_q3_idx ON spatial_data_q3 USING GIST (geom);
CREATE INDEX spatial_data_q4_idx ON spatial_data_q4 USING GIST (geom);

????????

2.4?分區表優點

  1. 提高查詢性能：通過將空間數據按照特定的分區鍵（如地理區域或時間范圍）進行分區，可以減少查詢時需要掃描的數據量，從而加快查詢速度。

  2. 簡化數據維護：分區表使得對特定數據集的操作（如備份、恢復、刪除等）更加簡單高效。例如，如果只需要處理某個特定時間段或地理區域內的數據，可以直接操作對應的分區。

  3. 優化存儲空間：可以針對不同類型的數據使用不同的存儲策略，如壓縮、加密等。分區表還可以幫助更有效地利用存儲資源。不常用的歷史數據可以被移動到成本較低的存儲介質上，而當前活躍的數據則保留在高性能的存儲上。

  4. 支持多種分區類型：PostgreSQL支持多種分區類型，包括范圍分區、列表分區和哈希分區等。這些分區類型可以根據不同的業務需求和數據特性進行選擇和應用。

????????通過合理使用分區表，可以有效地管理和優化大型數據庫系統的性能和可維護性。

注意事項

  1. 索引：需要為每個子表單獨創建索引，因為索引不會自動繼承。
  2. 約束：某些約束（如外鍵約束）可能需要在每個子表上單獨定義。
  3. 維護成本：分區表的管理和維護可能比非分區表復雜一些，需要更多的規劃和監控。

3. 簡化幾何形狀

????????在插入或更新數據時，盡量簡化幾何形狀。例如，可以使用ST_Simplify函數來減少頂點數量，從而降低存儲和計算的復雜度。

4. 使用適當的幾何類型

????????選擇合適的幾何類型可以減少存儲需求和計算復雜度。例如，如果不需要三維坐標，可以使用GEOMETRY(Polygon, 4326)而不是GEOMETRY(PolyhedralSurface, 4326)。

5. 避免不必要的計算

????????在查詢中盡量避免不必要的計算。例如，不要在WHERE子句中進行復雜的幾何運算，而是盡可能提前計算好結果。

6. 使用空間索引的統計信息

????????確保PostgreSQL有最新的統計信息，以便優化器能夠生成高效的查詢計劃。你可以定期運行ANALYZE命令來更新統計信息。

ANALYZE spatial_data;

7. 使用并行查詢

????????如果你的硬件資源允許，可以利用PostgreSQL的并行查詢功能來加速空間查詢。確保你的PostgreSQL配置允許并行查詢，并在查詢中使用PARALLEL提示。

SET max_parallel_workers_per_gather = 4;
SELECT /*+ PARALLEL(spatial_data, 4) */ * FROM spatial_data WHERE ST_Intersects(geom, ST_GeomFromText('POLYGON((...))', 4326));

8. 使用適當的查詢策略

????????有時，調整查詢策略也能顯著提高性能。例如，使用ST_DWithin代替ST_Intersects，因為前者通常更快。

SELECT * FROM spatial_data WHERE ST_DWithin(geom, ST_GeomFromText('POINT(10 20)', 4326), 100);

9. 緩存熱點數據

????????如果你的數據訪問模式具有明顯的熱點特性，可以考慮使用緩存機制來存儲熱點數據，以減少數據庫的負載。

10. 優化數據庫配置參數

????????確保你的PostgreSQL和PostGIS配置已經過優化。例如，調整共享緩沖區大小、工作內存、并行數量等參數，以適應你的工作負載。

????????提高PostGIS數據庫空間查詢效率的參數調整主要集中在以下幾個方面：

10.1 內存相關參數

  • work_mem: 控制每個操作（如排序、哈希表等）可以使用的最大內存量。增加這個值可以提高復雜查詢的性能，但要注意不要超過物理內存的限制。

ALTER SYSTEM SET work_mem = '64MB';
SELECT pg_reload_conf();

  • maintenance_work_mem: 控制維護操作（如VACUUM、CREATE INDEX等）可以使用的最大內存量。適當增加這個值可以加快這些操作的速度。

ALTER SYSTEM SET maintenance_work_mem = '512MB';
SELECT pg_reload_conf();

10.2?并行查詢參數

  • max_parallel_workers_per_gather: 控制每個Gather節點可以使用的最大并行工作進程數。增加這個值可以提高并行查詢的效率。

    ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers_per_gather = 4;
SELECT pg_reload_conf();

  • parallel_setup_cost: 設置啟用并行查詢的代價閾值。降低這個值可以使更多的查詢自動使用并行執行。

ALTER SYSTEM SET parallel_setup_cost = 100;
SELECT pg_reload_conf();

10.3?索引和緩存參數

  • shared_buffers: 控制用于共享內存緩沖區的內存量。增加這個值可以提高緩存命中率，從而提高查詢性能。

ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '2GB';
SELECT pg_reload_conf();

  • effective_cache_size: 控制PostgreSQL認為操作系統緩存的大小。增加這個值可以幫助優化器更好地估計I/O成本。

ALTER SYSTEM SET effective_cache_size = '6GB';
SELECT pg_reload_conf();

10.4?日志和檢查點參數

  • checkpoint_segments: 控制WAL日志文件的數量。增加這個值可以減少檢查點的頻率，從而減少I/O開銷。
ALTER SYSTEM SET checkpoint_segments = 32;
SELECT pg_reload_conf();
  • wal_buffers: 控制WAL日志緩沖區的大小。增加這個值可以減少WAL日志寫入的頻率。
ALTER SYSTEM SET wal_buffers = '16MB';
SELECT pg_reload_conf();

10.5??其他與空間查詢相關的參數

  • postgis.backend: 確保PostGIS擴展已正確加載并啟用。 
    --創建空間擴展
CREATE EXTENSION postgis;

10.6? 總結

????????以下是一個綜合示例，展示如何調整上述參數：

ALTER SYSTEM SET work_mem = '64MB';
ALTER SYSTEM SET maintenance_work_mem = '512MB';
ALTER SYSTEM SET max_parallel_workers_per_gather = 4;
ALTER SYSTEM SET parallel_setup_cost = 100;
ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '2GB';
ALTER SYSTEM SET effective_cache_size = '6GB';
ALTER SYSTEM SET checkpoint_segments = 32;
ALTER SYSTEM SET wal_buffers = '16MB';
SELECT pg_reload_conf();

? ? ? ? 查看這些參數現有值的方法：

? ? ? ? （1）SHOW?命令

SHOW work_mem;
SHOW maintenance_work_mem;
SHOW max_parallel_workers_per_gather;
SHOW parallel_setup_cost;
SHOW shared_buffers;
SHOW effective_cache_size;
SHOW checkpoint_segments;
SHOW wal_buffers;

? ? ? ? （2）查詢?pg_settings?系統視圖

-- 查看 work_mem 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'work_mem';-- 查看 maintenance_work_mem 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'maintenance_work_mem';-- 查看 max_parallel_workers_per_gather 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'max_parallel_workers_per_gather';-- 查看 parallel_setup_cost 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'parallel_setup_cost';-- 查看 shared_buffers 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'shared_buffers';-- 查看 effective_cache_size 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'effective_cache_size';-- 查看 checkpoint_segments 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'checkpoint_segments';-- 查看 wal_buffers 的當前值
SELECT name, setting
FROM pg_settings
WHERE name = 'wal_buffers';

????????通過結合以上方法，你可以顯著提高PostGIS中的空間查詢性能。這些優化措施不僅適用于單個查詢，還能在整個系統層面提升性能。

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