Postgresql 在ST_有效的地方使用是否会提高性能？

我在Windows上使用PostgreSQL 9.2和PostGIS 2.0.1

考虑一个名为

geom

列的表

some\u table

问题1：

UPDATE some_table
SET geom = ST_MakeValid(geom)

问题2：

UPDATE some_table
SET geom = ST_MakeValid(geom)
WHERE NOT ST_IsValid(geom)

---

调用

ST_IsValid

作为过滤器（如查询2）是否能提供任何性能提升（超过查询1）？

根据Craig的评论，答案是“可能”。这里有很多可能的答案，这取决于很多因素

例如，假设您的表的80%是无效的，并且您关心这20%。现在假设ST_IsValid占用ST_MakeValid 60%的CPU时间。您将在所有表上运行ST_IsValid（0.6*1），并在其他20%（1*0.2）上运行ST_MakeValid函数。如果没有索引，这将为您节省大约20%的时间。如果你有一个函数索引，它可能会为你节省大量的时间（当然这些数字是假设的）

另一方面，假设你的桌子有一半是无效的。您将在所有行（0.6*1）上运行更便宜的函数，而在另一行（1*0.5）上运行更昂贵的函数，这将导致查询的净速度降低约10%。这也意味着，如果实际上所有的行都有效，那么检查性能就没有好处了

---

所以答案是，你真的需要在你的特定集合上检查

解释分析
。
根据克雷格的评论，答案是“可能”。这里有很多可能的答案，这取决于很多事情

例如，假设您的表的80%是无效的，并且您关心这20%。现在假设ST_IsValid占用ST_MakeValid 60%的CPU时间。您将在所有表上运行ST_IsValid（0.6*1），并在其他20%（1*0.2）上运行ST_MakeValid函数。如果没有索引，这将为您节省大约20%的时间。如果你有一个函数索引，它可能会为你节省大量的时间（当然这些数字是假设的）

另一方面，假设你的桌子有一半是无效的。您将在所有行（0.6*1）上运行更便宜的函数，而在另一行（1*0.5）上运行更昂贵的函数，这将导致查询的净速度降低约10%。这也意味着，如果实际上所有的行都有效，那么检查性能就没有好处了

因此，答案是，您确实需要在您的特定集合上检查
解释分析
。
解释分析
，然后查看。我想这取决于无效数据的比例，取决于
某个表上是否有函数索引使用（ST\u IsValid（geom））
以及
ST\u IsValid
与
ST\u MakeValid
@CraigRinger的相对成本，我认为有一个关于有效性的索引是一个相当罕见的用例。不知道？非常清楚，但你永远不知道有些人会如何安排事情，或者其他人会以不同的目标或情况阅读本文。
EXPLAIN ANALYZE
并查看。我想这取决于无效数据的比例，取决于
某个表上是否有函数索引使用（ST\u IsValid（geom））
以及
ST\u IsValid
与
ST\u MakeValid
@CraigRinger的相对成本，我认为有一个关于有效性的索引是一个相当罕见的用例。不是吗？很好，但你永远不知道有些人会怎么安排，或者其他人会带着不同的目标或情况阅读这篇文章。