Postgresql 以小组为单位加快研究生培养

我正在尝试加速对表单的查询：

EXPLAIN ANALYZE SELECT c0."insert_date" as t, count(*) FROM "clicks" AS c0 WHERE (c0."link_id" = 29) GROUP BY t ORDER BY t;

 Finalize GroupAggregate  (cost=57016.09..57021.29 rows=208 width=12) (actual time=2068.781..2069.062 rows=183 loops=1)
   Group Key: insert_date
   ->  Sort  (cost=57016.09..57017.13 rows=416 width=12) (actual time=2068.776..2068.840 rows=549 loops=1)
         Sort Key: insert_date
         Sort Method: quicksort  Memory: 50kB
         ->  Gather  (cost=56954.32..56998.00 rows=416 width=12) (actual time=2068.310..2178.702 rows=549 loops=1)
               Workers Planned: 2
               Workers Launched: 2
               ->  Partial HashAggregate  (cost=55954.32..55956.40 rows=208 width=12) (actual time=2061.287..2061.353 rows=183 loops=3)
                     Group Key: insert_date
                     ->  Parallel Bitmap Heap Scan on clicks c0  (cost=3939.03..55707.38 rows=49388 width=4) (actual time=148.147..2039.441 rows=40061 loops=3)
                           Recheck Cond: (link_id = 29)
                           Heap Blocks: exact=9508
                           ->  Bitmap Index Scan on clicks_link_id_index  (cost=0.00..3909.40 rows=118530 width=0) (actual time=145.150..145.150 rows=120182 loops=1)
                                 Index Cond: (link_id = 29)
 Planning time: 0.223 ms
 Execution time: 2180.492 ms
(17 rows)

当模糊不清的次数（每天的点击次数）很高时，它的速度特别慢

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有没有关于如何加快这一进程的建议？（我对索引一无所知，尽管我很高兴知道索引的方向是否正确）。

一些背景知识：

• 看起来不错，也就是说，它在猜测它将返回多少行，并且似乎正确地传播了这些信息。这一点很重要，因为查询规划器很多时候都做了“错误的事情”，因为它对表中的数据没有很好的了解

• 1.8秒（即约90%的时间）用于在单击时执行并行位图堆扫描，这是从索引扫描确定为相关的表中获取实际数据

因此，在执行此查询时，PG可能会花费大部分时间进行IO，而只花少量时间处理数据。因此，目的是使其能够更有效地读取数据，或者只是读取更少的数据

• 按照@Bergi的建议，专门为此查询创建索引将允许PG不从表中读取数据，但这只会优化一些特定查询，请参阅官方文档

• 随机访问比顺序访问慢得多，因此您可以尝试重新排列表以优化此查询，例如，请参阅，但这附带了许多警告，可能不会长期帮助您（但有时很有用！）

• 规范化您的表，使行不会占用太多存储空间可能会有所帮助，但如果行仍然随机分布在整个表中，那么这不会有多大帮助

• 更快的IO子系统，尤其是能够更快地执行随机IO的子系统，将有助于一切，但在持续的基础上，成本显然会更高

• 缓存结果，如果您经常这样做，您可以将结果保存到不同的表（或“实体化视图”）中，并使用该表，而不是一直访问源数据

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基本上，什么是“最好的”取决于很多事情，我建议你搜索我使用过的一些术语，如果你对这类东西不熟悉的话，就阅读它们

你定义了什么索引吗？一个快速的猜测是，在

link\u id，insert\u date

上的索引将大大加快速度。@Bergi这样这个查询就可以只扫描索引了吗？请注意，这只会真正加快与此完全相同的查询速度，如果您从

单击中引用任何其他字段，那么您很快就会遇到这种优化不适用的情况通常会有两个额外的where参数，很难准确地知道他们将提前什么。数据存储在哪种驱动器上？我正在努力区分旋转的磁盘（和相对较少的搜索）和较慢的SSD（具有大量不可预测的读取）。嗯，或者这个盒子正忙于处理其他查询？在生产中，它位于Google Cloud Postgres实例上（尽管上面的测试是在我的SSD笔记本上）。