[POSTGRES] Tìm Hiểu Nâng Cao Về Index Trong Database

indexing trong postgres là một tiến trình tạo một data-structure hỗ trợ cho việc optimized để search cũng như retrieve data từ table.
index thực tế là copy 1 phần của table, cách này chúng ta active việc locate và retrieve những hàng thoả điều kiện query.
khi một câu query được thực hiện, postgres sẽ kiểm tra xem indexes có không, và xác định nếu câu query thoả mãn điều kiện và xác định những hàng liên quang trong table 1 cách nhanh chống. Như vậy kết quả là sẽ nhanh hơn 1 cách đáng kể, đặc biệt là trong tình huống table lớn hoặc câu query phức tạp.
postgres cung cấp 1 vài loại index như B-tree, hash, GiST, SP-GiST, and BRIN, Mỗi loại sẽ có những cách process khác nhau, nên cần xác định rõ usecase để tạo index 1 cách hợp lý.
Một điểm cực kì quan trọng cần chú ý đó là khi index được tạo, sẽ ảnh hưởng đến hiệu năng trong việc write operation, như insert delete update.

B-Tree Index

Btree là loại index phổ biến nhất trong việc store và query trong postgres, nó cũng là index mặc định. Bất cứ khi nào bạn tạo index mà không chỉ định loại index thì postgres sẽ tạo Btree index cho table hoặc column.
Btree được tổ chức như tree structure, index bắt đầu với root-node, với các node con là pointer. Mỗi node trong tree chứa nhiều key-value, nơi key là được dùng cho việc indexing còn value là con trỏ để liên kết đến data trong table.
Để tạo B-tree index, sử dụng câu lệnh create index.
```
CREATE INDEX index_name ON table_name;
```

Column Indexing

Để có thể tạo index trên 1 column của table thay vì toàn bộ table, dùng câu lệnh
```
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
```
- index_name là tên của index bạn tạo
- table_name là index trên table nào.
- column_name là tên của column trên table mà bạn tạo

Ví dụ

Bây giờ sẽ tạo 1 table và dummy data cho table.

    CREATE TABLE info (
        id integer NOT NULL, 
        email VARCHAR, 
        location VARCHAR,
        name VARCHAR,
        uuid VARCHAR,
        age VARCHAR,
        ref_id integer
    );

insert data cho table

    INSERT INTO info (id, email, location, name,uuid, age,ref_id) 
    VALUES 
    (
        1, 'halie416@gmail.com', 'london', 'Headphone1', '4960d495-5c0b-43e2-8b79-4aed7f50be0d', '50',2
    ), 
    (
        2, 'romaine21@gmail.com', 'Australia', 'Webcam','bfa44785-adbd-4972-be3f-0988bbaa4a13', '50',2
    ), 
    (
        3, 'frederique19@gmail.com', 'Canada', 'iPhone 14 pro','e70e05de-312f-4497-bdd9-d612fd3ba0fc', '1259',1
    ), 
    (
        4, 'kenton_macejkovic80@hotmail.com', 'London', 'Wireless Mouse','b1c052f5-c274-4c24-84be-3775a4b08e22', '20',2
    ), 
    (
        5, 'alexis62@hotmail.com', 'Switzerland', 'Dell Charger','4c338f2a-71a0-4078-ba6c-37914b1badd2', '15',3
    ), 
    (
        6, 'concepcion_kiehn@hotmail.com', 'Canada', 'Longitech Keyboard','9b0888ac-e707-475c-b0fe-e882a2d5cac6', '499',3
    );

bạn cũng có thể random insert bằng câu lệnh dưới

    DO $FN$
    BEGIN
    FOR counter IN 1..1000 LOOP
        insert into info(id, email, location, name,uuid, age,ref_id)  values(
            counter, 
            md5(random()::text), 
            md5(random()::text), 
            md5(random()::text), 
            uuid_in(overlay(overlay(md5(random()::text || ':' || random()::text) placing '4' from 13) placing to_hex(floor(random()*(11-8+1) + 8)::int)::text from 17)::cstring), 
            counter,
            counter
        );
    END LOOP;
    END;
    $FN$

Bài toán đặt ra là trong query theo điều kiện uuid + ref_id

Testing

sẽ search bằng 1 uuid và ref_id =1

EXPLAIN select * from info where uuid = '05aee2f5-aa10-4a15-9e2c-44166380e3a4' and ref_id =3;

kết quả explain sẽ là:

"Seq Scan on info  (cost=0.00..38.00 rows=1 width=147)"
" Filter: (((uuid)::text = '05aee2f5-aa10-4a15-9e2c-44166380e3a4'::text) AND (ref_id = 3))"

Bây giờ bạn sẽ tạo index trên column ref_id bằng câu lệnh
```
    CREATE INDEX idx_info_ref_id ON info (ref_id);
```

Với câu lệnh query như sau:

EXPLAIN ANALYZE select * from info where uuid = '05aee2f5-aa10-4a15-9e2c-44166380e3a4' and ref_id =3;

kết quả:

total 1k record

"Seq Scan on info  (cost=0.00..38.00 rows=1 width=147) (actual time=0.079..0.145 rows=1 loops=1)"
"  Filter: (((uuid)::text = '05aee2f5-aa10-4a15-9e2c-44166380e3a4'::text) AND (ref_id = 3))"
"  Rows Removed by Filter: 999"
"Planning Time: 0.217 ms"
"Execution Time: 0.157 ms"
-- after create
"Bitmap Heap Scan on info  (cost=5.65..31.65 rows=1 width=147) (actual time=0.071..0.072 rows=1 loops=1)"
"  Recheck Cond: (ref_id = 3)"
"  Filter: ((uuid)::text = '05aee2f5-aa10-4a15-9e2c-44166380e3a4'::text)"
"  Rows Removed by Filter: 199"
"  Heap Blocks: exact=6"
"  ->  Bitmap Index Scan on idx_info_ref_id  (cost=0.00..5.65 rows=200 width=0) (actual time=0.018..0.019 rows=200 loops=1)"
"        Index Cond: (ref_id = 3)"
"Planning Time: 0.165 ms"
"Execution Time: 0.095 ms"

total 10k record

"Seq Scan on info  (cost=0.00..373.00 rows=1 width=148) (actual time=0.087..1.326 rows=1 loops=1)"
"  Filter: (((uuid)::text = '05aee2f5-aa10-4a15-9e2c-44166380e3a4'::text) AND (ref_id = 3))"
"  Rows Removed by Filter: 9999"
"Planning Time: 0.051 ms"
"Execution Time: 1.343 ms"
-- after create
"Bitmap Heap Scan on info  (cost=40.29..311.29 rows=1 width=148) (actual time=0.107..0.593 rows=1 loops=1)"
"  Recheck Cond: (ref_id = 3)"
"  Filter: ((uuid)::text = '05aee2f5-aa10-4a15-9e2c-44166380e3a4'::text)"
"  Rows Removed by Filter: 3199"
"  Heap Blocks: exact=74"
"  ->  Bitmap Index Scan on idx_info_ref_id  (cost=0.00..40.28 rows=3200 width=0) (actual time=0.064..0.064 rows=3200 loops=1)"
"        Index Cond: (ref_id = 3)"
"Planning Time: 0.251 ms"
"Execution Time: 0.614 ms"

Liên Hệ

facebook: https://www.facebook.com/phucducdev/
group: https://www.facebook.com/groups/575250507328049
gmail: ducnp09081998@gmail.com
linkedin: https://www.linkedin.com/in/phucducktpm/
hashnode: https://hashnode.com/@OpenDev
telegram: https://t.me/OpenDevGolang

cloud database Database Index

B-Tree Index

Column Indexing

Testing

Liên Hệ

Mục lục