Question

有一张桌子：

doc_id(integer)-value(integer)

大约100.000 doc_id和27.000.000行。

此表上的多数查询 - 搜索类似于当前文档的文档：

select 10 documents with maximum of 
     (count common to current document value)/(count ov values in document).

现在我们使用PostgreSQL。表重（带指数）~1.5 GB。平均查询时间~0.5秒 - 这是高。而且，就我而言，随着数据库的增长，这一时间将呈指数增长。

我是否应该将所有这些转移到NoSQL基础，如果是，那该什么？

QUERY：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT D.doc_id as doc_id,
  (count(D.doc_crc32) *1.0 / testing.get_count_by_doc_id(D.doc_id))::real as avg_doc 
FROM testing.text_attachment D
WHERE D.doc_id !=29758 -- 29758 - is random id
  AND D.doc_crc32 IN (select testing.get_crc32_rows_by_doc_id(29758)) -- get_crc32... is IMMUTABLE
GROUP BY D.doc_id
ORDER BY avg_doc DESC
LIMIT 10

Limit  (cost=95.23..95.26 rows=10 width=8) (actual time=1849.601..1849.641 rows=10 loops=1)
   ->  Sort  (cost=95.23..95.28 rows=20 width=8) (actual time=1849.597..1849.609 rows=10 loops=1)
         Sort Key: (((((count(d.doc_crc32))::numeric * 1.0) / (testing.get_count_by_doc_id(d.doc_id))::numeric))::real)
         Sort Method:  top-N heapsort  Memory: 25kB
         ->  HashAggregate  (cost=89.30..94.80 rows=20 width=8) (actual time=1211.835..1847.578 rows=876 loops=1)
               ->  Nested Loop  (cost=0.27..89.20 rows=20 width=8) (actual time=7.826..928.234 rows=167771 loops=1)
                     ->  HashAggregate  (cost=0.27..0.28 rows=1 width=4) (actual time=7.789..11.141 rows=1863 loops=1)
                           ->  Result  (cost=0.00..0.26 rows=1 width=0) (actual time=0.130..4.502 rows=1869 loops=1)
                     ->  Index Scan using crc32_idx on text_attachment d  (cost=0.00..88.67 rows=20 width=8) (actual time=0.022..0.236 rows=90 loops=1863)
                           Index Cond: (d.doc_crc32 = (testing.get_crc32_rows_by_doc_id(29758)))
                           Filter: (d.doc_id <> 29758)
 Total runtime: 1849.753 ms
(12 rows)

Answer 1

1.5 GByte什么都没有。从公羊服务。构建一个可以帮助您搜索的数据结构。

Answer 2

我不认为你的主要问题是你正在使用的那种数据库，但事实上你实际上并没有为你搜索的内容提供“索引”：文档之间的相似性。

我的建议是确定哪一个10个文档与100.000 doc_ids中的每个文档类似，缓存结果如下所示：

doc_id(integer)-similar_doc(integer)-score(integer)

您将在每个文档中插入10行，每个文档代表10个最佳匹配项。您将获得400.000行，您可以通过索引直接访问这些行，这应该将搜索时间缩短为O（log n）（取决于索引实现）。

然后，在每次插入或删除文档（或其中一个值）时，您将遍历文档并相应地更新新表。

e.g。插入新文档时：对于表中已有的每个文件

您计算其匹配分数和
如果分数高于新表中缓存的类似文档的最低分数，则交换新插入文档的similar_doc和分数

Answer 3

首先，问题是0.5秒？您是否已经优化了查询，数据模型和配置设置？如果没有，您仍然可以获得更好的性能。性能是一种选择。

除了速度之外，还有功能，这就是你将要放松的东西。

===

如何将函数推送到JOIN：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT 
    D.doc_id as doc_id,
    (count(D.doc_crc32) *1.0 / testing.get_count_by_doc_id(D.doc_id))::real as avg_doc 
FROM 
    testing.text_attachment D
        JOIN (SELECT testing.get_crc32_rows_by_doc_id(29758) AS r) AS crc ON D.doc_crc32 = r
WHERE 
    D.doc_id <> 29758
GROUP BY D.doc_id
ORDER BY avg_doc DESC
LIMIT 10

Answer 4

如果你从PostgreSQL中获得了糟糕的性能，那么一个好的开始就是调整PostgreSQL，你的查询以及你的数据模型。像这样的查询应该可以在这么小的表上更快地提供服务。

帮助为项目选择NoSQL数据库

4 个答案: