我的目标是优化耗时约 142s 的public_html查询。每个表都有大约 6000万条记录。我的PostgreSQL / OS版本是在Ubuntu（6核，32GB RAM）上运行的以下PostgreSQL 11.4
我想加入2个表，这些表通过多对1 关系（left join）链接。这两个表都是根据以下脚本创建的：
ObserverNodeOccurrence <1--*> ObserverNodeOccurrence_NodeElements两个表都有/* ~50M records */
CREATE TABLE ObserverNodeOccurrence (
_id TEXT,
operation TEXT
(...),
);
/* ~60M records */
CREATE TABLE ObserverNodeOccurrence_NodeElements (
_id TEXT,
occurrenceId TEXT REFERENCES ObserverNodeOccurrence(_id) NOT NULL,
element TEXT,
(...)
);
的{{1}}索引。还有b-tree的{{1}}索引。此属性为_id或b-tree。
我的目标是对最常删除的元素进行排名，即计算operation的{{1}}的排名，这些排名链接到addition，其中removal。
我的查询如下：
ObserverNodeOccurrence_NodeElements并产生以下输出：
element我使用ObserverNodeOccurrence重新运行查询，并得到以下输出（click here for a more readable output）：
operation = "removal"两个表上的SELECT occ_ne.element, COUNT(*)
FROM ObserverNodeOccurrence as occ
LEFT JOIN
ObserverNodeOccurrence_NodeElement" as occ_ne
ON occ._id = occ_ne.occurrenceId
WHERE
occ.operation = 'removal'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;
类型均为/script', 18066193
/div', 2607379
/iframe', 2038213
/html[1]/body[1]/div[7]', 314568
/html[1]/body[1]/div[8]', 112086
/font', 105911
/html[1]/body[1]/div[9]', 102986
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/form', 47065
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/html[1]/body[1]/div[12]', 25503
./iframe[2]', 18647
./font[1]/font[1]/input[1]', 12008
<... about 50 more rows of results ...>
毫无用处。我在某处读到，将其更改为explain analyze可能会提高查询性能。还有其他方法可以优化此类查询吗？