关于sql:少即是多从分钟级提升到毫秒级的PostgreSQL查询

英文版刊载于 Flexport Engineering Blog

简介

应用更多的索引并不一定能晋升数据库性能。“少即是多”的准则也实用于数据库畛域。本文将介绍咱们通过少用索引使一个 PostgreSQL 查问提速几千倍，从分钟级晋升到毫秒级的教训。

问题

Flexport 平台让 Flexport 的客户、经营人员和其余用户能发送音讯进行交换。这个性能的数据存储于 AWS Aurora PostgreSQL 上的一个音讯表，此表的规模为数千万行级。

音讯表上的主查问通常极快，然而近期它遇到了一些间歇的慢查问超时。慢查问岂但影响了音讯性能的用户体验，而且加大了整个零碎的负荷，拖慢了其余性能的用户体验。

这个查问长这样：

SELECT messages.* FROM messages
 WHERE messages.deleted_at IS NULL AND messages.namespace = ?
 AND (jsonb_extract_path_text(context, 'topic') IN (?, ?)
       OR jsonb_extract_path_text(context, 'topic') LIKE ?
     )
 AND (context @> '{"involved_parties":[{"id":1,"type":1}]}'::jsonb )
ORDER BY messages.created_at ASC

它用了一些 PostgreSQL 特有的语法。那么这个查问是在干什么呢？

那个 @> 符号是 PostgreSQL 的“蕴含”操作符。请参考官网文档，简略来说它就是一种反对多层级的子集运算，判断左侧是否“蕴含”右侧（例如，某个大对象是否蕴含一个小对象）。这个操作符能够被用于一些结构化类型，例如数组 (array)、范畴(range) 或 JSONB（PostgreSQL 中的 JSON 二进制示意格局）。

音讯表有一个整数型的 id 列，一个 JSONB 型的 context 列，以及其余列。在 context 列中的 JSONB 对象蕴含了一条音讯的描述性属性，例如，topic 属性形容了此音讯的主题，involved_parties 属性形容了有权查看此音讯的法人实体的列表。

在 context 列上有两个索引：

1. context 列上的 GIN 索引
2. jsonb_extract_path_text(context,‘topic’)表达式上的 BTREE 表达式索引

GIN 是 PostgreSQL 提供的一款用于简单值的索引引擎，个别用于数组、JSON 或文本等的数据结构。GIN 的设计用处是索引那些可对内部结构做细分的数据，这样就能够查找数据外部的子数据了。BTREE 是 PostgreSQL 的默认索引引擎，能对简略值做相等性比拟或范畴查问。表达式索引是 PostgreSQL 提供的一种强力的索引类型，能对一个表达式（而不是一个列）做索引。JSONB 类型个别只能用 GIN 这样的索引引擎，因为 BTREE 只反对标量类型（能够了解为“没有内部结构的简略值类型”）。因而，context 列上的 jsonb_extract_path_text(context,‘topic’)表达式能够用 BTREE 索引，因为它返回字符串类型。不同于 BTREE 索引对立而统一的示意格局，GIN 索引的内容能够因所用数据类型和操作符类型的不同而极为不同。而且思考到查问参数的抉择度有较高的多样性，GIN 索引更实用于一些特定的查问，不像 BTREE 索引宽泛实用于相等性比拟和范畴查问。

初考察

一个查问通常会先做索引扫描以初筛，再对筛选后的范畴做表扫描（一个特例是，当索引扫描足以笼罩所需的所有数据列时，则无需表扫描）。为了最大化性能，索引要有较好的抉择度来放大范畴，以缩小甚至防止之后的表扫描。条件 context @>‘{“involved_parties”:[{“id”:1,”type”:1}]}’::jsonb 能应用 context 列上的 GIN 索引，然而这并不是一个好抉择，因为 {“id”:1,”type”:1} 这个值是存在于大多数行中的一个非凡值（这数字就很非凡，像管理员的号码）。因而，GIN 索引对于这个条件的抉择度很差。实际上，这个查问中的其余条件已能提供很好的抉择度，所以永远不须要为这个条件应用索引。当初咱们须要晓得这个查问到底有没有在这个条件上应用 GIN 索引。

咱们能够在 SQL 控制台中执行形如“EXPLAIN ANALYZE {the query statement}”的语句来失去查问打算。这种语句会理论执行查问并返回所选的查问打算（其上标注有理论工夫消耗）。

然而，咱们只失去了一个快查问打算，它没有应用这个 GIN 索引。考察遇到了麻烦。

深刻技术细节

首先，通过可视化示意来读懂这个快查问打算。

快查问打算

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QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=667.75..667.76 rows=3 width=911) (actual time=0.093..0.094 rows=7 loops=1)
   Sort Key: created_at
   Sort Method: quicksort  Memory: 35kB
   ->  Bitmap Heap Scan on messages  (cost=14.93..667.73 rows=3 width=911) (actual time=0.054..0.077 rows=7 loops=1)
         Recheck Cond: ((jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) = ANY ('{?,?}'::text[])) OR (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~~ '?%'::text))
         Filter: ((deleted_at IS NULL) AND (context @> '{"involved_parties": [{"id": 1,"type": 1}]}'::jsonb) AND ((namespace)::text = '?'::text) AND ((jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) = ANY ('{?,?}'::text[])) OR (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~~ '?%'::text)))
         Heap Blocks: exact=7
         ->  BitmapOr  (cost=14.93..14.93 rows=163 width=0) (actual time=0.037..0.037 rows=0 loops=1)
               ->  Bitmap Index Scan on index_messages_on_topic_key_string  (cost=0.00..10.36 rows=163 width=0) (actual time=0.029..0.029 rows=4 loops=1)
                     Index Cond: (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) = ANY ('{?,?}'::text[]))
               ->  Bitmap Index Scan on index_messages_on_topic_key_string  (cost=0.00..4.57 rows=1 width=0) (actual time=0.007..0.007 rows=7 loops=1)
                     Index Cond: ((jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~>=~ '?'::text) AND (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~<~ '?'::text))
 Planning time: 0.313 ms
 Execution time: 0.138 ms

快查问打算的可视化示意

如下图，查问打算就像一个调用栈。查问被自顶向下地开展成一棵树，而后这棵树被自底向上地求值。例如，两个叶节点（Bitmap Index Scan）先求值，其后果被父节点（BitmapOr）合并，再返回给祖节点（Bitmap Heap Scan），等等。请留神，叶节点中的 index 1 和 index 2 实为同一个 BTREE 表达式索引，只不过被用于两个不同条件的扫描。

一个 PostgreSQL 查问能够同时扫描多个索引再合并其后果，最慢的那个索引决定了索引扫描的总体性能。这通常会比单索引扫描更高效，因为多个索引通常能更大程度地筛选数据集，从而能少读磁盘（对筛选后的数据集作进一步扫描时，若数据不在内存缓存中，就要从磁盘读取）。有一步叫做 Bitmap Heap Scan，能合并索引扫描的后果，所以能在查问打算中看到“BItmap Heap Scan”字样。

进一步考察

基于现有信息，次要关注这些要点：

• 不大可能是资源争用所致，因为争用应平等地影响所有的 SQL 语句，不只是 SELECT 语句，但只观测到慢的 SELECT？
• 可能是同一查问即应用雷同参数也偶然会抉择不同的打算。
• 也可能是 GIN 相干的问题。Gitlab 曾遇到 GIN 相干的问题。

一个猜测是“数据和统计信息的更新使得查问打算器偶然抉择了一个应用 GIN 索引的慢查问打算”。

无论有没有猜测，对于这种状况，最好的口头都是进步可察看性。短少一些数据吗？好的，收集它！咱们用一些代码来记录查问执行工夫，并只在查问真的慢时抓取慢查问打算。而后就证实了起因确实是不稳固的查问打算：查问打算器通常抉择快查问打算，但偶然会抉择慢查问打算。

慢查问打算

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QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=540.08..540.09 rows=3 width=915)
   Sort Key: created_at
   ->  Bitmap Heap Scan on messages  (cost=536.03..540.06 rows=3 width=915)
         Recheck Cond: (((jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) = ANY ('{?,?}'::text[])) OR (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~~ '?%'::text)) AND (context @> '{"involved_parties": [{"id": 1,"type": 1}]}'::jsonb))
         Filter: ((deleted_at IS NULL) AND ((namespace)::text = '?'::text) AND ((jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) = ANY ('{?,?}'::text[])) OR (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~~ '?%'::text)))
         ->  BitmapAnd  (cost=536.03..536.03 rows=1 width=0)
               ->  BitmapOr  (cost=20.13..20.13 rows=249 width=0)
                     ->  Bitmap Index Scan on index_messages_on_topic_key_string  (cost=0.00..15.55 rows=249 width=0)
                           Index Cond: (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) = ANY ('{?,?}'::text[]))
                     ->  Bitmap Index Scan on index_messages_on_topic_key_string  (cost=0.00..4.57 rows=1 width=0)
                           Index Cond: ((jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~>=~ '?'::text) AND (jsonb_extract_path_text(context, VARIADIC '{topic}'::text[]) ~<~ '?'::text))
               ->  Bitmap Index Scan on index_messages_on_context  (cost=0.00..515.65 rows=29820 width=0)
                     Index Cond: (context @> '{"involved_parties": [{"id": 1,"type": 1}]}'::jsonb)

(这个查问打算来自 EXPLAIN，因为 EXPLAIN ANALYZE 超时)

慢查问打算的可视化示意

如下图可见，这个慢查问打算比之前的快查问打算更简单。它多了一个”BitmapAnd”和一个扫描 index 3 的”Bitmap Index Scan”节点（index 3 是 context 列上的 GIN 索引）。若 index 3 低效率，总体性能就会升高。

当老本预计精确时，查问打算器工作得很好。然而 JSONB 上的 GIN 索引的老本预计是不精确的。由观测可见，它认为这个索引的抉择度为 0.001（这是一个硬编码的固定值），也就是说它假如任何相干的查问都会抉择表中所有行的 0.1%，但在咱们这个场景它理论会抉择 90% 的行，所以这个假如不成立。谬误的假如使查问打算器低估了慢查问打算的老本。尽管 JSONB 类型的列也有一些统计信息，但如同没有起到作用。

解决方案

咱们不能删除这个 GIN 索引，因为其余查问依赖它。然而，有一个简略的解决方案能防止这个查问用到 GIN 索引。个别地，若一个条件的操作符左侧不是简略的列名而是表达式，那么就不会用索引，除非有一个对应的表达式索引。例如，若对 id 列建有索引，条件”id = ?”就会应用索引，而条件”id+0 = ?”就不会应用索引。在咱们的场景里，@> 操作符的左侧是 context 列，因而能够将其改为门路拜访表达式”context->’involved_parties’”（参数值也相应地更新）。

原始的查问条件是
context @>‘{“involved_parties”:[{“id”:1,“type”:1}]}’::jsonb

批改后的查问条件是
context->’involved_parties’@>‘[{“id”:1,”type”:1}]’::jsonb

试验

咱们能够用一个简略的例子来测试这个有问题的条件。这个试验能稳固重现两种条件的不同成果，让咱们有信念把这个优化推上线。

设计两个简略的查问语句：

1. 优化前的语句 1

   SELECT * FROM messages
   WHERE context @>‘{“involved_parties”:[{“id”:1,”type”:1}]}’::jsonb LIMIT 100

2. 优化后的语句 2

   SELECT * FROM messages
   WHERE context->”involved_parties”@>‘[{“id”:1,”type”:1}]’::jsonb LIMIT 100

因为语句 2 只做表扫描而不做索引扫描，所以用 LIMIT 100 来确保它在找到 100 个满足条件的行时就停下，而不必扫描整个表。而在语句 1 之中，GIN 索引扫描总是无序的 bitmap index scan，必须扫描整个索引而无奈利用 LIMIT 100。留神像 10 这样的 LIMIT 值会低于某个阈值从而只应用表扫描，只有高于这个阈值才会启用索引扫描，所以要用像 100 这样的较大 LIMIT 值（这个阈值取决于老本预计，据咱们测试可能是 20）。

失去的查问打算为：

• 优化前的语句 1

  QUERY PLAN
  ------------------------------------------------------------------------------
  Limit  (cost=2027.11..2399.74 rows=100 width=915) (actual time=6489.987..6490.102 rows=100 loops=1)
   ->  Bitmap Heap Scan on messages  (cost=2027.11..113145.85 rows=29820 width=915) (actual time=6489.986..6490.093 rows=100 loops=1)
         Recheck Cond: (context @> '{"involved_parties": [{"id": 1,"type": 1}]}'::jsonb)
         Heap Blocks: lossy=10
         ->  Bitmap Index Scan on index_messages_on_context  (cost=0.00..2019.65 rows=29820 width=0) (actual time=6477.838..6477.839 rows="millions(confidential number)" loops=1)
               Index Cond: (context @> '{"involved_parties": [{"id": 1,"type": 1}]}'::jsonb)
   Planning time: 0.076 ms
   Execution time: 6490.920 ms

• 优化后的语句 2

  QUERY PLAN
  ------------------------------------------------------------------------------
  Limit  (cost=0.00..13700.25 rows=100 width=915) (actual time=0.013..0.114 rows=100 loops=1)
    ->  Seq Scan on messages  (cost=0.00..4085414.08 rows=29820 width=915) (actual time=0.013..0.106 rows=100 loops=1)
          Filter: ((context -> 'involved_parties'::text) @> '[{"id": 1,"type": 1}]'::jsonb)
  Planning time: 0.058 ms
  Execution time: 0.135 ms

对这种状况，优化后的查问快了 5 万倍。

生产环境的实在改善

以下图表展现了在生产环境上线后的显著改善。

每天的 API 申请数差不多 (每 6 小时工夫窗有 5~10k 个申请)

12 月 19 日（Dec 19）以来，谬误显著缩小

12 月 19 日（Dec 19）以来，提早显著缩小

一些有用的准则

咱们总结了数据库性能的一些准则（尤其实用于 PostgreSQL）。

准则 1: 少即是多

治理好索引
更多的索引并不意味着更好的性能。事实上，每减少一个索引都会升高写操作的性能。如果查问打算器抉择了不高效的索引，那么查问依然会很慢。
不要沉积索引（例如每一列都建索引就是不可取的）。试着尽可能删除一些索引吧。而且每改变一个索引都要监控其对性能的影响。

优选简略的数据库设计
RDBMS（关系型数据库系统）中的数据个别都宜用范式化设计。JSON 或 JSONB 则是 NoSQL 格调的反范式化设计。
范式化和反范式化哪个更好呢？从业务的角度，要具体情况具体分析。从 RDBMS 的角度，范式化总是更简略更好，而反范式化则能够在某些状况作为补充。

倡议 1：思考从 DDD（畛域驱动设计）的角度来设计数据模型。

• 实体总是能够建模为表，值对象总是能够嵌入保留在实体中（而有时为了性能，大型值对象也能够建模为表）。
• 某个关联的指标实体若为聚合根，就肯定不能嵌入保留在别处（而要自成一表）。但如果关联的指标实体不是聚合根，并且关联的源实体是自蕴含的聚合根，那么指标实体就能够被嵌入保留。

倡议 2: 古代 RDBMS 中的可空列 (nullable column) 很高效，不必过于放心性能，如果多个可空列是对于可选属性 (optional attribute) 最扼要的建模形式，就不要犹豫了，更别把 JSONB 当作对可空列的“优化”形式。

准则 2: 统计信息要精确

PostgreSQL 保护每一张表的统计信息，包含而不限于元组数 (tuple number)，页数(page number)，最常见的值(most common values)，柱状图界线(histogram bounds) 和不同值的个数(number of distinct values, 可能相当于集的基数 set cardinality)。有一些统计信息是采样失去的而不够精确。查问打算器会对查问生成多个可能的打算，依据统计信息和规定来预计老本，再抉择最高效的那个打算。查问打算的品质取决于统计数据的准确性。精确的数据带来优良的执行（这也是数据迷信和数据驱动业务的一个好准则）。

正如所提到的，JSONB 上的 GIN 的老本预计是不精确的。而标量类型上的 BTREE 的老本预计则精确得多。因而 JSONB 不适宜某些状况。为了谋求效率，作为变通方法，能够对 JSONB 的某个标量类型属性建一个 BTREE 表达式索引。来自 ScaleGrid 的这片文章很好地介绍了怎么高效应用 JSONB 和 GIN。

倡议：PostgreSQL 有一些个性，如表达式索引和局部索引都是弱小而有老本效益的。只有基于数据分析认为有效益，都值得选用之。

准则 3: 进步可察看性

无论咱们是否对问题的潜在根因有揣测，进步可察看性都是最好的做法。查问日志能证实导致慢申请的是慢查问，而不是利用程序代码或连贯期待。主动 EXPLAIN 能捕捉慢查问所用的实在的查问打算。

像 Datadog 这样的 APM（应用程序性能治理）也是一个重要的工具。它能提供很多洞察：

1. 这个问题是由资源有余所致吗？不，资源有余应平等影响任何 SQL CRUD 语句，但咱们只察看到慢的 SELECT。
2. 这个问题产生于每天的同一时间吗？不，它能产生于任何工夫。
3. 每一次产生是独立事件吗？不，会在某个小的工夫窗汇集产生多个事件。那时肯定是产生了什么事才导致这个问题。

致谢

感激参加评阅的 Vinod Kumar, Dylan Irlbeck, David Goussev, BJ Terry, Kyle Kinsey 和其余 Flexport 共事。

参考

Understanding Postgres GIN Indexes: The Good and the Bad
Postgres Planner not using GIN index Occasionally
Gitlab once faced a GIN related issue
Understanding Postgres query planner behaviour on GIN index
Statistics used by the query planner
When To Avoid JSONB In A PostgreSQL Schema
Using JSONB in PostgreSQL: How to Effectively Store & Index JSON Data in PostgreSQL