PostgreSQL——查询扫描介绍

顺序扫描

概述

顺序扫描（Sequential Scan）是PostgreSQL中一种基本的数据检索方式，它通过按顺序读取表中的所有页面来查找满足查询条件的记录。这种方式不依赖于索引，因此在某些情况下可能是唯一的选择，尤其是当表没有合适的索引或查询需要返回大量数据时。

使用场景

顺序扫描通常用于以下场景：

无索引或索引不适用：当查询条件无法利用表上的索引时，或者索引的使用效率不高时，查询优化器可能会选择顺序扫描。
返回大量数据：如果查询需要返回表中的大部分行，那么顺序扫描可能比索引扫描更高效，因为索引扫描需要多次随机访问表数据页，而顺序扫描则可以通过顺序IO一次性读取大量数据。
全表扫描：当执行如SELECT * FROM table_name;这样的全表扫描查询时，顺序扫描是必然的选择。

优缺点

优点：

简单直接：顺序扫描的实现相对简单，不需要复杂的索引结构和查询优化算法。
适用于大量数据：在需要返回大量数据时，顺序扫描可能比索引扫描更高效，因为它可以减少随机IO的次数。

缺点：

性能低下：对于需要返回少量数据的查询，顺序扫描可能会扫描大量无关的数据页，导致性能低下。
不利用索引：顺序扫描不依赖于索引，因此无法利用索引带来的快速定位优势。

测试用例

CREATE TABLE test_table (  
    id SERIAL PRIMARY KEY,  
    data TEXT  
);  

INSERT INTO test_table (data) SELECT md5(random()::text) FROM generate_series(1, 1000000);
EXPLAIN SELECT * FROM test_table WHERE data LIKE 'abc%';

执行查询计划的结果

索引扫描

概述

在PostgreSQL中，索引扫描是一种高效的数据检索方式，它利用表上的索引来快速定位满足查询条件的记录。索引是数据库中的一种特殊结构，可以看作是表中数据的快速查找路径。通过索引，数据库可以快速地定位到表中的特定行，而无需扫描整个表。索引扫描是查询优化器在评估多种扫描方式后，选择的一种成本较低的扫描方式。

使用场景

索引扫描通常用于以下场景：

等值查询：当查询条件为等值条件（如WHERE column = value）时，索引扫描可以快速地定位到满足条件的记录。
范围查询：当查询条件为范围条件（如WHERE column BETWEEN value1 AND value2）时，索引扫描可以高效地扫描指定范围内的记录。
排序查询：在某些情况下，索引扫描还可以用于实现排序查询，尤其是当查询结果需要按照索引列进行排序时。
多表连接：在涉及多表连接的查询中，如果连接条件涉及索引列，则索引扫描可以用于加速连接过程。

优缺点

优点：

提高查询效率：索引扫描可以大幅度减少需要扫描的数据量，从而提高查询效率。
减少IO操作：相比于顺序扫描，索引扫描通常只需要访问表中的少量页面，从而减少了IO操作。
支持多种查询类型：索引扫描支持等值查询、范围查询、排序查询等多种查询类型。

缺点：

索引维护成本：索引需要占用额外的存储空间，并且随着表中数据的增加，索引也需要定期维护（如重建或重新组织），这会增加数据库的维护成本。
索引选择不当可能降低性能：如果查询优化器选择了不合适的索引进行扫描，或者索引本身设计不合理（如索引列的选择不当、索引类型不匹配等），都可能导致查询性能下降。

测试用例

仅索引扫描

概述

PostgreSQL中的仅索引扫描（Index Only Scan）是一种优化技术，它允许数据库在执行查询时直接从索引中获取所需的数据，而无需访问表中的数据页（heap pages）。这种技术可以显著减少磁盘I/O操作，从而提高查询性能。自PostgreSQL 9.2版本起，引入了这种索引扫描方法。

使用场景

索引覆盖查询：当查询中所需的所有列都包含在索引中时，可以直接从索引中获取数据，无需访问表数据。
高频查询字段：对于经常需要查询的字段，创建包含这些字段的索引可以显著提高查询效率。
数据分布密集：在数据分布较为密集的场景下，仅索引扫描能够更有效地定位数据，减少不必要的磁盘访问。

优缺点

优点

提高查询速度：通过减少磁盘I/O操作，显著提高了查询速度。
降低CPU使用量：由于减少了数据页的访问，CPU的比较和判断操作也相应减少。
减少I/O成本：避免了不必要的表数据访问，降低了I/O成本。

缺点

占用额外存储空间：每个索引都需要额外的磁盘空间来存储。
增加维护成本：当表中的数据发生变化时（如插入、更新、删除操作），索引也需要同步更新，增加了数据库的维护成本。
索引失效情况：在某些情况下，如查询条件包含函数运算、类型转换等，索引可能无法被有效利用，导致查询性能下降。

测试用例

位图扫描

概述

位图扫描（Bitmap Scan）是PostgreSQL中一种高效的查询执行方式，特别适用于涉及多个索引条件或需要批量访问表中多个数据块的场景。位图扫描通过结合索引扫描和顺序扫描的优点，将索引查找的结果转换为一个位图（bitmap），然后根据这个位图来批量读取表中的数据块，从而减少了随机IO的次数，提高了查询效率。

位图扫描通常包括两个阶段：

Bitmap Index Scan：在第一阶段，系统会根据查询条件中的索引列，在索引中查找符合条件的行，并将这些行的位置信息（如数据块ID和行偏移量）转换为位图。在位图中，符合条件的行对应的位置被标记为1（true），不符合条件的行对应的位置被标记为0（false）。
Bitmap Heap Scan：在第二阶段，系统会根据第一阶段生成的位图，顺序读取标记为1的数据块，并检查其中的行是否真正满足查询条件（因为索引可能不是完全准确的，尤其是存在更新或删除操作时）。这个过程类似于顺序扫描，但由于只访问了位图中标记为1的数据块，因此大大减少了需要扫描的数据量。

使用场景

位图扫描通常用于以下场景：

多个条件组合查询：当查询条件涉及多个索引列，并且这些条件需要组合使用时，位图扫描可以高效地处理这种情况。
大数据量查询：当查询需要返回表中的大量数据时，位图扫描可以通过减少随机IO的次数来提高查询效率。
索引选择率适中的场景：当索引的选择率既不过高也不过低时，位图扫描可能是一个较好的选择。过高的选择率可能导致索引扫描效率不高，而过低的选择率则可能使得顺序扫描更为合适。

优缺点

优点：

减少随机IO：通过将索引查找的结果转换为位图，位图扫描可以批量读取表中的数据块，从而减少了随机IO的次数。
提高查询效率：在多个条件组合查询或大数据量查询中，位图扫描可以显著提高查询效率。
利用索引和顺序扫描的优点：位图扫描结合了索引扫描和顺序扫描的优点，既利用了索引的快速定位能力，又避免了顺序扫描中可能的不必要的数据读取。

缺点：

内存消耗：生成位图需要消耗一定的内存资源。如果查询条件非常复杂或表中的数据量非常大，可能会导致内存使用过多。
重新检查：由于索引可能不是完全准确的（尤其是存在更新或删除操作时），因此在Bitmap Heap Scan阶段需要对读取的数据块进行重新检查以确认是否真正满足查询条件。这可能会增加一些额外的CPU开销。

测试用例

为了测试PostgreSQL中的位图扫描，可以创建一个包含多个索引的表，并插入大量数据。然后执行一个涉及多个索引条件的查询，并观察查询执行计划以确认是否使用了位图扫描。

例如，可以创建以下表和索引：

	`CREATE TABLE test_table (`
	`id SERIAL PRIMARY KEY,`
	`column1 INTEGER,`
	`column2 TEXT,`
	`column3 DATE`
	`);`

	`CREATE INDEX idx_column1 ON test_table (column1);`
	`CREATE INDEX idx_column2 ON test_table (column2);`

然后插入大量数据，并执行以下查询：

EXPLAIN SELECT * FROM test_table WHERE column1 = 10 AND column2 = 'value';

观察查询执行计划的输出，如果看到类似“Bitmap Heap Scan on test_table”和“Bitmap Index Scan on idx_column1”以及“Bitmap Index Scan on idx_column2”的内容，则说明查询使用了位图扫描。

请注意，实际测试中查询计划的选择可能因PostgreSQL版本、系统配置和表统计信息的不同而有所差异。因此，在分析和优化查询时，建议结合具体的查询条件、表结构和系统环境进行综合考虑。

TID扫描

概述

TID扫描（Tuple ID Scan）是PostgreSQL中的一种特殊扫描方法，它允许数据库直接通过行号（Tuple ID，简称TID）来访问表中的特定行。TID是一个由页号（page number）和项号（item number）组成的唯一标识符，用于精确定位表中的每一行数据。通过TID扫描，数据库可以跳过索引查找和顺序扫描的过程，直接访问目标行，从而极大地提高查询效率。