postgresql中地球距离和ll到地球的计数非常慢

我有一个非常小的“事件”表，只有10703条记录。 以下查询大约需要600毫秒的时间：

SELECT count(id) 
FROM events 
WHERE event_date > now() 
    AND earth_distance((select position from zips where zip='94121'), ll_to_earth(venue_lat, venue_lon))<16090;

但这并没有改变任何事情。我还有关于事件日期的索引。 下面是解释和分析：

Aggregate  (cost=5400.48..5400.49 rows=1 width=8) (actual time=615.479..615.479 rows=1 loops=1)    InitPlan 1 (returns $0)
     ->  Index Scan using zips_zip_idx on zips  (cost=0.00..8.27 rows=1 width=56) (actual time=0.051..0.056 rows=1 loops=1)
           Index Cond: ((zip)::text = '94121'::text)    ->  Bitmap Heap Scan on events  (cost=144.41..5386.03 rows=2468 width=8) (actual time=16.065..599.613 rows=3347 loops=1)
         Recheck Cond: (event_date > now())
         Filter: (sec_to_gc(cube_distance(($0)::cube, (ll_to_earth((venue_lat)::double precision, (venue_lon)::double precision))::cube)) < 16090::double precision)
         ->  Bitmap Index Scan on events_date_idx  (cost=0.00..143.79 rows=7405 width=0) (actual time=13.523..13.523 rows=7614 loops=1)
               Index Cond: (event_date > now())  Total runtime: 615.663 ms (10 rows)

Aggregate（成本=5400.48..5400.49行=1宽度=8）（实际时间=615.479..615.479行=1循环=1）初始计划1（返回$0）
->在拉链上使用zips_zip_idx进行索引扫描（成本=0.00..8.27行=1宽度=56）（实际时间=0.051..0.056行=1圈=1）
索引条件：（（zip）：：text='94121'：：text）->事件上的位图堆扫描（成本=144.41..5386.03行=2468宽度=8）（实际时间=16.065..599.613行=3347循环=1）
重新检查条件：（事件日期>现在（）
过滤器：（秒到秒gc（立方体距离（$0）：：立方体，（ll到地球（（场地高度）：：双精度，（场地高度）：：双精度））：：立方体））<16090:：双精度）
->事件\日期\ idx上的位图索引扫描（成本=0.00..143.79行=7405宽度=0）（实际时间=13.523..13.523行=7614循环=1）
索引条件：（event_date>now（））总运行时间：615.663毫秒（10行）

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还有什么可以加快速度的？

通过添加earth_coord字段并对每行的ll_to_earth进行预计算，可以将速度降低到80ms。我想知道是否有更好的方法或其他我能做的事情。使用“事件日期”上的索引进行测试？@bma是的，我有一个关于事件日期的索引哦，是的，很抱歉，我没有在解释分析输出中看到它。你们有一张臃肿的桌子吗？如果您能在短时间内阻止表中的其他事务，请尝试使用events\u date\u idx发出

集群事件。CLUSTER命令将删除bloat并按照引用索引的顺序重写表。集群完成后，运行
分析事件
。
Aggregate  (cost=5400.48..5400.49 rows=1 width=8) (actual time=615.479..615.479 rows=1 loops=1)    InitPlan 1 (returns $0)
     ->  Index Scan using zips_zip_idx on zips  (cost=0.00..8.27 rows=1 width=56) (actual time=0.051..0.056 rows=1 loops=1)
           Index Cond: ((zip)::text = '94121'::text)    ->  Bitmap Heap Scan on events  (cost=144.41..5386.03 rows=2468 width=8) (actual time=16.065..599.613 rows=3347 loops=1)
         Recheck Cond: (event_date > now())
         Filter: (sec_to_gc(cube_distance(($0)::cube, (ll_to_earth((venue_lat)::double precision, (venue_lon)::double precision))::cube)) < 16090::double precision)
         ->  Bitmap Index Scan on events_date_idx  (cost=0.00..143.79 rows=7405 width=0) (actual time=13.523..13.523 rows=7614 loops=1)
               Index Cond: (event_date > now())  Total runtime: 615.663 ms (10 rows)