将 Postgres 查询封装在视图中使其变得非常慢

Question

我有一个查询在 Postgres 8.4 上运行大约 5 秒。它从连接到其他一些表的视图中选择数据，但也使用 lag() 窗口函数，即。

SELECT *, lag(column1) OVER (PARTITION BY key1 ORDER BY ...), lag(...)
FROM view1 v
JOIN othertables USING (...)
WHERE ...

为了方便起见，我创建了一个新视图，只需

SELECT *, lag(column1) OVER (PARTITION BY key1 ORDER BY ...), lag(...)
FROM view1 v

像以前一样使用所有其他联接和过滤器，然后从中进行选择。令我惊讶的是，这个查询在 12 分钟内没有完成（我在那时停止了它）。显然 Postgres 选择了不同的执行计划。我怎样才能不这样做，即。使用与原始查询相同的计划？我本以为视图不应该改变执行计划，但显然它确实如此。

编辑：更重要的是，我发现即使我将第一个视图的内容复制到第二个视图中，它仍然不会返回。

编辑 2：好的，我已经充分简化了查询以发布计划。

使用视图（这不会在任何合理的时间内返回）：

Subquery Scan sp  (cost=5415201.23..5892463.97 rows=88382 width=370)
  Filter: (((sp.ticker)::text ~~ 'Some Ticker'::text) AND (sp.price_date >= '2010-06-01'::date))
  ->  WindowAgg  (cost=5415201.23..5680347.20 rows=53029193 width=129)
        ->  Sort  (cost=5415201.23..5441715.83 rows=53029193 width=129)
              Sort Key: sp.stock_id, sp.price_date
              ->  Hash Join  (cost=847.87..1465139.61 rows=53029193 width=129)
                    Hash Cond: (sp.stock_id = s.stock_id)
                    ->  Seq Scan on stock_prices sp  (cost=0.00..1079829.20 rows=53029401 width=115)
                    ->  Hash  (cost=744.56..744.56 rows=29519 width=18)
                          ->  Seq Scan on stocks s  (cost=0.00..744.56 rows=29519 width=18)

将窗口函数从视图中取出并放入查询本身（这会立即返回）：

WindowAgg  (cost=34.91..34.95 rows=7 width=129)
  ->  Sort  (cost=34.91..34.92 rows=7 width=129)
        Sort Key: sp.stock_id, sp.price_date
        ->  Nested Loop  (cost=0.00..34.89 rows=7 width=129)
              ->  Index Scan using stocks_ticker_unique on stocks s  (cost=0.00..4.06 rows=1 width=18)
                    Index Cond: ((ticker)::text = 'Some Ticker'::text)
                    Filter: ((ticker)::text ~~ 'Some Ticker'::text)
              ->  Index Scan using stock_prices_id_date_idx on stock_prices sp  (cost=0.00..30.79 rows=14 width=115)
                    Index Cond: ((sp.stock_id = s.stock_id) AND (sp.price_date >= '2010-06-01'::date))

所以似乎在缓慢的情况下，它试图首先将窗口函数应用于所有数据，然后对其进行过滤，这可能是问题所在。但我不知道为什么要这样做。

Answer 1

两个计划之间的差异来自于聚合的加入。这可以防止使用嵌套循环计划。当你在你的观点中使用聚合时，你就把自己置于不利的境地。

例如，这几乎总是会导致两个表上的合并或散列连接计划，然后进行前 n 排序：

select foo.*
from foo
join (select bar.* from bar group by bar.field) as bar on foo.field = bar.field
where ...
order by bar.field
limit 10;

Answer 2

也许您可以考虑使用 公用表表达式 (CTE)而不是视图。我可以以与使用视图类似的方式帮助使查询更清晰，但似乎不会以相同的方式影响执行计划。

我在这个问题中遇到了类似的问题，并且使用 CTE 而不是视图使执行计划更加高效。