我最近开始在工作中使用PostgreSQL&我正在尝试优化一个查询,以便根据用户的IP地址对其进行地理定位。我不完全确定如何阅读explain analyze的输出。自从上次更新以来,所有的表都被清空了,所以我知道这不是慢的原因。
我有以下表格:
会话地址:
存储访问者的IP地址,大约有250000行。相关列和索引:

session_id VARCHAR PRIMARY KEY,
ip_address INET,
ip_int BIGINT

BTREE INDEX on ip_int

ipblocks_201601号:
MaxMind GeoLite2 City Blocks数据库从http://dev.maxmind.com/geoip/geoip2/geolite2/获得,其中有两个附加列min_ip&max_ip共同保存CIDR块中的IP地址范围。相关列和索引如下:
network CIDR PRIMARY KEY,
geoname_id INTEGER,
min_ip BIGINT,
max_ip BIGINT

BTREE INDEX ON geoname_id
BTREE INDEX ON min_ip
BTREE INDEX ON max_ip

ipgeolookup_201601:
en区域设置的GeoLite2位置数据库。相关列和索引:
geoname_id INTEGER PRIMARY KEY,
country_name VARCHAR,
subdivision_1_name VARCHAR,
city_name VARCHAR

BTREE INDEX ON country_name
BTREE INDEX ON subdivision_1_name
BTREE INDEX ON city_name

这是我正在运行的查询,需要大约20秒才能完成。
SELECT
  geo.country_name
, geo.subdivision_1_name region_name
, geo.city_name
, COUNT(s.session_id) location_unresolved
FROM session_ipaddress s
JOIN ipblocks_201601 ip ON ip.min_ip <= s.ip_int AND ip.max_ip >= s.ip_int
JOIN ipgeolookup_201601 geo ON geo.geoname_id = ip.geoname_id
WHERE geo.country_name = 'United States' OR geo.country_name = 'Canada'
GROUP BY 1, 2, 3;

总运行时间:22192.814 ms这是EXPLAIN ANALYZEhttp://explain.depesz.com/s/DNcV的输出

最佳答案

您应该尝试添加复合索引。
一个用于ipblocks_201601包括(geoname_id, min_ip, max_ip)
另一个用于ipgeolookup_201601包括(country_name, geoname_id)
按操作编辑:
最大的改进来源是将work-mem从默认的1MB增加到4MB。数据库位于具有2GB内存的计算机上。
执行从20秒下降到5秒
添加复合索引使执行时间又减少了一秒。

10-05 23:06