PostgreSQL 函数稳定性在索引与全表访问下的性能差异
一、构建测试数据
create or replace function test_volatile(id integer)
returns bigint
volatile
language sql
as
$$ select count(*) from t1 $$ ;
/ create or replace function test_stable(id integer)
returns bigint
stable
language sql
as
$$ select count(*) from t1 $$ ;
/ create or replace function test_immutable(id integer)
returns bigint
immutable
language sql
as
$$ select count(*) from t1 $$ ;
/ insert into test select 1 from generate_series(1,1000);
二、没有索引情况下执行性能
这里的索引是指 test(id) 索引,显然,因为 id 值都是相同的,这里的索引实际意义不大。
test=# explain analyze select count(*) from test where id=test_volatile(1);
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=270.00..270.01 rows=1 width=8) (actual time=16154.566..16154.566 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on test (cost=0.00..267.50 rows=1000 width=0) (actual time=16154.564..16154.564 rows=0 loops=1)
Filter: (id = test_volatile(1))
Rows Removed by Filter: 1000
Planning Time: 0.165 ms
Execution Time: 16154.585 ms
(6 rows) Time: 16155.404 ms (00:16.155)
test=#
test=# explain analyze select count(*) from test where id=test_stable(1);
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=267.50..267.51 rows=1 width=8) (actual time=16401.441..16401.441 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on test (cost=0.00..267.50 rows=1 width=0) (actual time=16401.439..16401.439 rows=0 loops=1)
Filter: (id = test_stable(1))
Rows Removed by Filter: 1000
Planning Time: 28.010 ms
Execution Time: 16401.473 ms
(6 rows) Time: 16430.319 ms (00:16.430) test=# explain analyze select count(*) from test where id=test_immutable(1);
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=17.50..17.51 rows=1 width=8) (actual time=0.065..0.065 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on test (cost=0.00..17.50 rows=1 width=0) (actual time=0.064..0.064 rows=0 loops=1)
Filter: (id = '100000'::bigint)
Rows Removed by Filter: 1000
Planning Time: 44.469 ms
Execution Time: 0.083 ms
(6 rows) Time: 45.197 ms
三、创建索引情况下的执行性能
create index idx_test_id on test(id);
test=# explain analyze select count(*) from test where id=test_volatile(1);
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=270.00..270.01 rows=1 width=8) (actual time=16497.225..16497.226 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on test (cost=0.00..267.50 rows=1000 width=0) (actual time=16497.223..16497.223 rows=0 loops=1)
Filter: (id = test_volatile(1))
Rows Removed by Filter: 1000
Planning Time: 0.438 ms
Execution Time: 16497.258 ms
(6 rows) Time: 16498.229 ms (00:16.498)
test=# explain analyze select count(*) from test where id=test_stable(1);
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=4.55..4.56 rows=1 width=8) (actual time=17.419..17.419 rows=1 loops=1)
-> Index Only Scan using idx_test_id on test (cost=0.53..4.54 rows=1 width=0) (actual time=17.417..17.417 rows=0 loops=1)
Index Cond: (id = test_stable(1))
Heap Fetches: 0
Planning Time: 16.875 ms
Execution Time: 17.511 ms
(6 rows) Time: 34.742 ms
test=# explain analyze select count(*) from test where id=test_immutable(1);
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=4.30..4.31 rows=1 width=8) (actual time=0.011..0.011 rows=1 loops=1)
-> Index Only Scan using idx_test_id on test (cost=0.28..4.29 rows=1 width=0) (actual time=0.009..0.009 rows=0 loops=1)
Index Cond: (id = '100000'::bigint)
Heap Fetches: 0
Planning Time: 18.673 ms
Execution Time: 0.032 ms
(6 rows) Time: 19.042 ms
四、结论
1、对于 volatile 类型的函数,由于不同时刻函数结果可能不同,从安全角度需要逐行调用函数。
2、这里重点关注的 test_stable 函数:使用全表扫描,每行都要执行一次。使用索引,只需执行一次。
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