Question

说明：

我有一张桌子tickets。它有一个主键ticket_no，它是一个varchar。因为它是主键，所以它也有索引。我有两个使用通配符的简单查询，对所测得的性能结果感到惊讶，我无法解释。我正在使用Postgres数据库。

1。）在字符串末尾使用通配符查询：

SELECT * FROM tickets WHERE ticket_no LIKE '000543200099%';

2。）在字符串的开头使用通配符查询：

SELECT * FROM tickets WHERE ticket_no LIKE '%005432000998';

期望：

我认为，以通配符结尾的第一个查询的执行时间会更快，因为该属性具有索引，并且可以进行索引扫描以查找所有条目匹配通配符字符串。第二个查询必须更慢，因为在开始时使用通配符必须使用 Sequence Scan 检查表的全部，这显然要比 Index Scan 慢。 strong>。

结果：

原来，这两个查询都同样快。检查序列图，结果发现对两个查询都进行了序列扫描。我真的不明白为什么对第一个查询执行 Sequence Scan （序列扫描）而不是对 Index Scan 进行索引扫描。为什么会这样呢？

编辑：

在此使用表的DDL：

create table if not exists tickets
(
    ticket_no varchar not null
        constraint tickets_pkey
            primary key,
    book_ref char(6) not null
        constraint tickets_book_ref_fkey
            references bookings,
    passenger_id varchar(20) not null,
    passenger_name text not null,
    contact_data jsonb
)

对于索引：

create unique index if not exists tickets_pkey
    on tickets (ticket_no);

这是两个查询的EXPANAI ANAYLZE，如您所见，除了边际时间差之外，它们是相同的：

1。）

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tickets WHERE ticket_no LIKE '000543200099%';

=>

Gather  (cost=1000.00..67253.74 rows=14749 width=122) (actual time=0.748..219.487 rows=10 loops=1)
  Workers Planned: 2
  Workers Launched: 2
  ->  Parallel Seq Scan on tickets  (cost=0.00..64778.84 rows=6145 width=122) (actual time=128.056..199.550 rows=3 loops=3)
        Filter: ((ticket_no)::text ~~ '000543200099%'::text)
        Rows Removed by Filter: 983282
Planning Time: 1.182 ms
Execution Time: 219.512 ms

2。）

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tickets WHERE ticket_no LIKE '%005432000998';

=>

Gather  (cost=1000.00..65808.34 rows=295 width=122) (actual time=0.768..276.445 rows=1 loops=1)
  Workers Planned: 2
  Workers Launched: 2
  ->  Parallel Seq Scan on tickets  (cost=0.00..64778.84 rows=123 width=122) (actual time=133.961..224.468 rows=0 loops=3)
        Filter: ((ticket_no)::text ~~ '%005432000998'::text)
        Rows Removed by Filter: 983285
Planning Time: 0.117 ms
Execution Time: 276.460 ms

不同位置的通配符，意外的顺序扫描而不是索引扫描

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