Оптимизация поиска схожих строк в PostgreSQL: pg_trgm

Быстрый ответ

Для эффективного поиска похожих строк в PostgreSQL рекомендуется использование расширения pg_trgm, работающего на принципе триграмм. Для его включения выполните команду:

CREATE EXTENSION pg_trgm;

Воспользуйтесь оператором сходства % для быстрого поиска похожих строк:

SELECT * FROM your_table WHERE your_column % 'your_search_term';

Для ускорения работы создайте GIN индекс по триграммам для соответствующей колонки:

CREATE INDEX your_index_name ON your_table USING GIN (your_column gin_trgm_ops);

Такое тонкое настройка позволяет быстро фильтровать тексты на основе степени схожести триграмм, что сокращает время выполнения запроса.

Понимание pg_trgm.similarity_threshold

Параметр pg_trgm.similarity_threshold устанавливает пороговое значение сходства, которое задаёт точность выборки данных и контролирует точность и надёжность результатов. Установка порога в 0.8 выглядит так:

SELECT SETVAL(pg_trgm.similarity_threshold, 0.8);

Нет места примерной схожести тут!

Выбор подходящего индекса

Гибкость — ключевое преимущество GiST индексов. Их следует использовать, когда нужен баланс между операциями записи и чтения. Эти индексы не идеально точны, это позволяет сберечь время на запись, немного увеличивая время чтения.

Оптимизация выполнения запросов

Чтобы избежать повторного вычисления сложных функций, стоит избегать обращений к выходным столбцам в предложениях WHERE или HAVING. Вместо этого испольуйте подзапросы или общие табличные выражения (CTE) для усовершенствования производительности запросов.

Мои выражения всегда содержательны, но никогда банальны.

Подготовка к соединению

Перед началом работы со значениями из нескольких таблиц, продумайте предусловия — они помогут уточнить выборку данных, что особенно важно при работе с большим объёмом строк.

Визуализация

Представьте себе океан, наполненный всевозможными видами рыб. Поиск определённого вида рыбы в нём подобен поиску строки в базе данных:

Океан (🌊): [🐠 Клоунская рыба, 🦑 Кальмар, 🐡 Фугу, 🐟 Тунец]

Запрос (🎣): "Найти рыбу, похожую на 🐟 тунца"

PostgreSQL поможет справиться с подобной задачей:

🎣 + PostgreSQL ➡️ [🐟 Тунец, 🐠 Рыба схожая с Тунцом]

Наш подход к "рыболовству" в базах данных гарантирует быстроту и точность поиска!

Рассмотрение разных типов индексов

GIN: Когда его использовать?

• Идеально подходит для крупных массивов данных.
• Необходима высокая скорость чтения.
• Когда приставка важности к производительности, а не экономия места на диске.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

GiST: Когда он подходит?

• Требуется равновесие между скоростями чтения и записи.
• Если работаете с геометрическими данными или выполняете полнотекстовый поиск.
• Если важнее скорость создания индекса и экономия дискового пространства.

Избегаем масштабных соединений

Опасайтесь перекрестных соединений, поскольку они могут привести к созданию огромного количества строк. Вместо них используйте LIMIT, OFFSET или тщательно подобранные условия в WHERE для уменьшения числа строк перед соединением.

Привлекаем оператор % в работу

Оператор % станет отличным инструментом для поиска схожих строк. Однако учтите, что он работает на основе установленного порога сходства в pg_trgm.similarity_threshold и только после этого определяет степень похожести строк.

Техники повышения производительности с использованием pg_trgm

Умное фильтрование пар строк

Сохраняйте минимум строк для сравнения сходства, используя предварительную фильтрацию по индексированным колонкам или вычисленным заранее метрикам.

Регулярное обслуживание индексов

GIN-индексы способны ускорить чтение, но со временем их размеры могут увеличиваться. Поэтому не забывайте проводить их регулярное обновление и очистку.

Беги, индекс, беги... Или точнее, переиндексируйся и обновись!

Кэширование часто выполняемых запросов

Для запросов, которые выполняются часто, можно использовать кэширующие решения. Это позволит избежать повторного расчёта результатов с каждым новым запросом.

Обновление расширения

Следите за обновлениями pg_trgm — не упустите возможность использовать улучшения и новые возможности, которые добавляются в новых версиях.

Полезные материалы

1. PostgreSQL: Документация: 16: 9.7. Сопоставление с шаблонами — Руководство по использованию шаблонов сопоставления в SQL для PostgreSQL.
2. Medium — Статья о сравнении сходства строк в PostgreSQL: анализ pg_trgm и fuzzystrmatch.
3. PostgreSQL: Документация: 16: F.17. fuzzystrmatch — определение сходства и расстояния строк — Обзор модуля fuzzystrmatch для определения степени схожести и расстояния между строками.
4. Postgres Full-Text Search: Поисковая система в... | Блог Crunchy Data — Рекомендации по улучшению производительности запросов по текстовым шаблонам в PostgreSQL.
5. Seite wurde nicht gefunden. – CYBERTEC — Глубокий анализ преимуществ использования pg_trgm для определения схожести строк.