海量、多维数据让人抓狂？高效搜刮要领看这里

人与天下万物的互动会发生大量的时空数据。那么，当我们必要随时挪用已往的数据时，改怎么办?尤其是面临各类海量、多维度的数据库，假如没有高效的搜刮要领，我们只能望洋兴叹、一筹莫展。

别担忧，本文将器具体的代码，手把手来教授高效搜刮法的特技!

工具数据分类

工具数据可分为两种范例：静态数据(相对静态，譬喻构筑)和动态数据(譬喻人的勾当和物联网传感器的勾当)。

按研究需求分类的索引

时空快照搜刮

有些工具以相对较低的频率天生数据。譬喻，构筑物和阶梯等惰性物体也许在数年内不会产生任何变革。假如将为这些工具天生的数据写入数据库，并定时刻范畴查询数据(譬喻，查询日期为2017-07-01至2017-07-02)，则也许找不到与这些工具相干的任何数据。缘故起因很简朴，在这段时刻内数据库基础没有相干数据输入。

时空举动数据搜刮

时空举动数据是指从人的勾当等动态工具中获取数据。

譬喻，说明特定地域特按时刻段内某一人群的特性，可能说明大学周边人群在事变日和周末组成的差别。

时空快照不属于本文的接头范畴。此刻，我们看看怎样搜刮时空举动数据。

数据布局

时空举动数据包括三个属性：时刻、空间和工具。

非布局化索引：

create table test(  
 id int8,  
 crt_time timestamp, -- Time  
 pos geometry, -- Location  
 obj jsonb -- Object description  
); 

除了应用于JSON，布局化数据还可以用于工具描写。譬喻：

create table test(  
 id int8,  
 crt_time timestamp, -- Time  
 pos geometry, -- Location  
 c1 int, -- Some property examples  
 c2 int,  
 c3 text,  
 c4 float8,  
 c5 int,  
 c6 date,  
 c7 text,  
 c8 int,  
 c9 int,  
 c10 int  
); 

时空举动数据的SQL查询实例

select * from test  
 where  
 pos <-> ? < ?  
 and crt_time between ? and ?  
 and ( (c1 = ? and c2 between ? and ?) or c10=?)  
 ...  
 ; 

优化要领

思量运用以下常识：

时刻序列BRIN索引

crt_time字段是一个时刻序列字段，暗示天生数据的时刻。在PostgreSQL堆存储中，存储和该字段的值具有很强的线性相干性。

因此，BRIN索引很吻合。

行使BRIN索引来取代分区表举办TPC-H测试。大范畴搜刮的机能乃至优于行使分区表时的成果。

create index idx_test_1 on test using brin(crt_time); 

空间索引

显然，空间检索必要空间索引。PostgreSQL中可以行使三种要领实现空间检索。

1. 几许范例的GIST索引

create index idx_test_2 on test using gist(pos); 

该索引支持空间KNN搜刮和空间位置确定等成果。

2. 几许范例的主索引

create index idx_test_2 on test using spgist(pos); 

该索引支持空间KNN搜刮和空间位置确定等成果。

3. Geohash和B-tree索引(将经度和纬度转换为Geohash并为hash值建设B-tree索引)。只需行使表达式索引。

create index idx_test_3 on test using btree( ST_GeoHash(pos,15) ); 

此索引支持前缀搜刮(其能落实编码地理信息网格中包括的相关)。它属于有损索引，必要二次过滤。

GiST和SPGiST空间索引可以或许找到精确的地理位置信息，优于GEOHASH索引。可是，查询信息时必要出格留意。

GIN 索引

此索引范例的方针是工具属性字段JSONB或多个布局化工具属性字段。只需行使GIN索引。

譬喻：

create extension btree_gin; 

非布局化索引：

create index idx_test_4 on test using gin( obj ); 

布局化索引：

create index idx_test_4 on test using gin( c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9 ); 

BitmapAnd和BitmapOr

在上一节中，按照数据范例和查询需求可觉得差异的查询维度选择响应的索引。

（编辑：河北网）

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