PostgreSQL或ElasticSearch/Solr是这类查询的合适工具吗？

以下是当前PostgreSQL查询的示例：

选择一个.*，a.al_位置“（someLon，someLat）”作为d
来自al_应用程序。al_活动作为
WHERE to_tsvector（'simple'，a.al_关键字）@@to_tsquery（'simple'，'someKeyword'））
订单按d偏移1000限制50；

基本上，它与定义如下的表格相对应：

CREATE TABLE al_app.al_activity\u(
al_id系列，
al_类型int2不为空，
al_时间戳时间戳不为空，
al_位置点不为空，
al_int4不为空，
al_关键字字符（1024）不为空，
约束al_id_pk主键（al_id）
);

查询可以按

• 阿卢型
• al_关键字

分类

• 时间戳
• 阿卢的受欢迎程度
• 距离（用户位置和al_位置之间的距离，如上查询示例中计算）

所有查询均分页（每页50个活动）

我们在al_类型、al_时间戳和al_流行度上使用b树索引。我们还使用gist索引对al_位置和gin对to_向量（“简单”，al_关键字）。列al_关键字可能包含多语言文本和一些哈希标记

al_活动表包含600万行样本随机数据，但我们将在生产环境中处理数十亿行。我们注意到，每当我们增加查询中的偏移量以获得下一页时，查询时间就会越来越长。此外，我们不知道当表和索引的大小越来越大时（例如，使用分区表和部分索引），我们应该如何扩展

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问题是：我们应该在PostgreSQL中优化这个查询，还是简单地切换到ElasticSearch/Solr之类的工具来完成这项工作？我们不会有任何问题，除非我们不确定它是否能解决我们的问题？

就您正在处理单个关系/表而言，我坚信Solr或Elasticsearch是最好的解决方案，因为您不需要额外的工作就可以获得一些很好的功能，例如和更多功能。SQL不能以同样的效率和简单性来处理这些特性

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也就是说，如果您的部分需求是在多个关系上执行连接，那么您应该使用关系数据库执行这些操作，而Solr没有任何帮助。

Solr和Elasticsearch都能够轻松解决此问题，并且都将以更分散的方式解决此问题（就个人而言，我非常喜欢Elasticsearch，因为它是为这个目的预先设计的，并且它允许JSON，我发现它更干净）。PostgreSQL的好处在于，它能够提供与您使用的功能完全相同的额外功能，允许您在数据库中执行此操作，直到无法执行为止。我们的排序要求如何？Solr提供索引字段的排序，另请参见中的排序