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Accepted
Kevin Meredith
Asked: 2019-02-26 05:34:46 +0800 CST

Desempenho de visualizações materializadas

  • 772

Nota dos documentos do Postgres:

Embora o acesso aos dados armazenados em uma visualização materializada seja geralmente muito mais rápido do que acessar as tabelas subjacentes diretamente ou por meio de uma visualização, os dados nem sempre estão atualizados;

https://www.postgresql.org/docs/9.6/rules-materializedviews.html

Por que é “muitas vezes muito mais rápido?”

postgresql materialized-view

2 respostas

  1. Best Answer

    Os dados de um MV são armazenados em uma tabela normal, não há mágica nisso. Mas o acesso é normalmente (muito) mais rápido por vários motivos possíveis:

    • várias tabelas já se juntaram
    • tamanho de linha menor com apenas colunas relevantes para consultas comuns
    • valores pré-calculados
    • linhas pré-selecionadas, possivelmente de maneiras caras
    • possivelmente muito menos inchaço (menos tuplas mortas)
    • vários dos itens acima resultam em um tamanho de tabela potencialmente muito menor em comparação com as tabelas subjacentes
    • linhas fisicamente classificadas favoravelmente (agrupadas), de modo que as consultas só precisam ler algumas páginas de dados
    • tamanho dos índices pode ser muito menor de acordo
    • alguns tipos de índices só se tornam possivelmente dessa maneira, como um índice de várias colunas em colunas de várias tabelas subjacentes

    Resumindo: o trabalho mais caro de consultas sofisticadas em tabelas subjacentes já está feito, o que permite um acesso potencialmente muito mais rápido.

    • 11

  2. As visualizações materializadas ajudam você a pré-calcular os dados. Se você não usar essa ferramenta corretamente, pode ser mais lento usá-los.

    Aqui está um exemplo:

    test=> create table my_table
  (id integer generated always as identity,
   time timestamptz);
CREATE TABLE                                           ^
test=> alter table my_table add constraint pk_my_table primary key (id);
ALTER TABLE
test=> insert into my_table (time)
test->  (select time_series
test(>   from generate_series('2019-02-25','2019-03-25', '1 minutes'::interval) as time_series);
INSERT 0 40321
                                                             ^
test=> explain analyze select * from my_table where time between now() and now() + '1 minute'::interval;
                                              QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on my_table  (cost=0.00..1125.22 rows=2 width=12) (actual time=0.093..4.642 rows=1 loops=1)
   Filter: (("time" >= now()) AND ("time" <= (now() + '00:01:00'::interval)))
   Rows Removed by Filter: 40320
 Planning Time: 0.132 ms
 Execution Time: 4.657 ms
(5 rows)

test=> create materialized view my_materialized_view as
test-> (select * from my_table);
SELECT 40321
test=> explain analyze select * from my_materialized_view where time between now() and now() + '1 minute'::interval;
                                                     QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Seq Scan on my_materialized_view  (cost=0.00..1218.62 rows=222 width=12) (actual time=0.859..28.983 rows=1 loops=1)
   Filter: (("time" >= now()) AND ("time" <= (now() + '00:01:00'::interval)))
   Rows Removed by Filter: 40320
 Planning Time: 0.352 ms
 Execution Time: 29.053 ms
(5 rows)

    Se sua visualização materializada for mal projetada (ou não for projetada para essa consulta específica) ou se você não tiver dados suficientes, poderá ter uma consulta mais lenta usando uma visualização materializada.

    • 2

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