PostgreSQL搜索插件有什么優(yōu)點(diǎn)

本篇內(nèi)容主要講解“PostgreSQL搜索插件有什么優(yōu)點(diǎn)”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“PostgreSQL搜索插件有什么優(yōu)點(diǎn)”吧!

git clone https://github.com/postgrespro/rum  
cd rum  
. /var/lib/pgsql/.bash_profile  
USE_PGXS=1 make  
USE_PGXS=1 make install  
create extension rum;

1、生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)組的UDF接口

create or replace function gen_rand_float4(int,int) returns float4[] as $$  
  select array(select (random()*$1)::float4 from generate_series(1,$2));  
$$ language sql strict;

2、建表，索引

create unlogged table t_rum(id int primary key, arr float4[]);  
create index idx_t_rum_1 on t_rum using rum(arr);

4、寫入隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)數(shù)組

vi test.sql  
\set id random(1,2000000000)  
insert into t_rum values (:id, gen_rand_float4(10,16)) on conflict(id) do nothing;

pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test.sql -c 64 -j 64 -t 10000000

postgres=# select * from t_rum limit 2;  
    id     |                                                                   arr                                                                     
-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 182025544 | {5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}  
  51515704 | {0.123099,9.26626,0.00549683,9.01483,0.911669,3.44338,4.55135,4.65002,0.820029,9.66546,1.93433,3.00254,1.28121,8.99883,1.85269,6.39579}  
(2 rows)  
  
  
postgres=# select count(*) from t_rum;  
  count    
---------  
 3244994  
(1 row)

5、使用rum提供的數(shù)組相似搜索（元素重疊率計(jì)算）

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_rum order by arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}' limit 1;  
                                                                                     QUERY PLAN                                                                                       
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Limit  (cost=22435.67..22435.68 rows=1 width=97) (actual time=12527.447..12527.450 rows=1 loops=1)  
   Output: id, arr, ((arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[]))  
   Buffers: shared hit=50450  
   ->  Sort  (cost=22435.67..29469.15 rows=3244994 width=97) (actual time=12527.445..12527.446 rows=1 loops=1)  
         Output: id, arr, ((arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[]))  
         Sort Key: ((t_rum.arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[]))  
         Sort Method: top-N heapsort  Memory: 25kB  
         Buffers: shared hit=50450  
         ->  Seq Scan on public.t_rum  (cost=0.00..8368.72 rows=3244994 width=97) (actual time=0.054..11788.483 rows=3244994 loops=1)  
               Output: id, arr, (arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[])  
               Buffers: shared hit=50447  
 Planning Time: 0.115 ms  
 Execution Time: 12527.498 ms  
(13 rows)

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，走了索引，但是并不快。掃描了大量(50447)的索引PAGE。

原因是我們沒有管它的閾值，導(dǎo)致掃描了大量的index BLOCK。默認(rèn)的閾值為0.5，太低了。

postgres=# show rum.array_similarity_threshold  
postgres-# ;  
 rum.array_similarity_threshold   
--------------------------------  
 0.5  
(1 row)

調(diào)成0.9，只輸出90%以上相似(重疊度)的數(shù)組。性能瞬間暴增，掃描的數(shù)據(jù)塊也變少了。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_rum where arr % '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}' order by arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}' limit 1;  
                                                                                  QUERY PLAN                                                                                    
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Limit  (cost=1.54..1.56 rows=1 width=97) (actual time=0.664..0.664 rows=0 loops=1)  
   Output: id, arr, ((arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[]))  
   Buffers: shared hit=128 read=40  
   ->  Index Scan using idx_t_rum_1 on public.t_rum  (cost=1.54..87.65 rows=3245 width=97) (actual time=0.662..0.662 rows=0 loops=1)  
         Output: id, arr, (arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[])  
         Index Cond: (t_rum.arr % '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[])  
         Order By: (t_rum.arr <=> '{5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444}'::real[])  
         Buffers: shared hit=128 read=40  
 Planning Time: 0.184 ms  
 Execution Time: 0.691 ms  
(10 rows)

元素重疊度相似搜索優(yōu)化

1、調(diào)整閾值，階梯化解題。

《PostgreSQL 相似搜索設(shè)計(jì)與性能 - 地址、QA、POI等文本 毫秒級(jí)相似搜索實(shí)踐》

實(shí)際上圖像特征值近似搜索，也有優(yōu)化的空間，接下來進(jìn)入正題。

部署imgsmlr (on PG 11)

1、假設(shè)yum安裝的PG 11

2、克隆源碼

yum install -y git  
git clone https://github.com/postgrespro/imgsmlr  
cd imgsmlr

3、修改頭文件

vi imgsmlr.h  
  
// 追加  
#ifndef FALSE  
#define FALSE   (0)  
#endif  
  
  
#ifndef TRUE  
#define TRUE    (!FALSE)  
#endif

4、安裝依賴的圖像轉(zhuǎn)換包

yum install -y gd-devel

5、編譯安裝IMGSMLR插件

. /var/lib/pgsql/.bash_profile  
USE_PGXS=1 make  
USE_PGXS=1 make install

單節(jié)點(diǎn) 單表圖像搜索 (4億圖像)

1、創(chuàng)建生成隨機(jī)圖像特征值signature的UDF。

create or replace function gen_rand_img_sig(int) returns signature as $$  
  select ('('||rtrim(ltrim(array(select (random()*$1)::float4 from generate_series(1,16))::text,'{'),'}')||')')::signature;  
$$ language sql strict;

postgres=# select * from gen_rand_img_sig(10);  
                                                                         gen_rand_img_sig                                                                           
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 (6.744310, 5.105020, 0.087113, 3.808010, 8.129480, 2.834540, 2.495250, 0.940481, 0.033208, 6.583490, 2.840330, 1.422440, 6.683830, 0.080847, 8.327730, 2.471430)  
(1 row)  
  
postgres=# select * from gen_rand_img_sig(10);  
                                                                         gen_rand_img_sig                                                                           
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 (3.013650, 6.170690, 0.601905, 2.692030, 1.268540, 7.803740, 9.757770, 5.537750, 0.391753, 4.440790, 1.201580, 5.501380, 6.166980, 0.240686, 9.768680, 2.911290)  
(1 row)

2、建表，建圖像特征值索引

create table t_img_sig (id int primary key, sig signature);  
create index idx_t_img_sig_1 on t_img_sig using gist(sig);

3、寫入約4億隨機(jī)圖像特征值

vi testsig.sql  
\set id random(1,2000000000)  
insert into t_img_sig values (:id, gen_rand_img_sig(10)) on conflict(id) do nothing;

pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./testsig.sql -c 32 -j 32 -t 20000000

postgres=# select * from t_img  limit 10;  
    id     |                                                                               sig                                                                                  
-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
  47902935 | (5.861920, 1.062770, 8.318020, 2.205840, 0.202951, 6.956610, 1.413190, 2.898480, 8.961630, 6.377800, 1.110450, 6.684520, 2.286290, 7.850760, 1.832650, 0.074348)  
 174656795 | (2.165030, 0.183753, 9.913950, 9.208260, 5.165660, 6.603510, 2.008380, 8.117910, 2.358590, 5.466330, 9.139280, 8.893700, 4.664190, 9.361670, 9.016990, 2.271000)  
  96186891 | (9.605980, 4.395920, 4.336720, 3.174360, 8.706960, 0.155107, 9.408940, 4.531100, 2.783530, 5.681780, 9.792380, 6.428320, 2.983760, 9.733290, 7.635160, 7.035780)  
  55061667 | (7.567960, 5.874530, 5.222040, 5.638520, 3.488960, 8.770750, 7.054610, 7.239630, 9.202280, 9.465020, 4.079080, 5.729770, 0.475227, 8.434800, 6.873730, 5.140080)  
  64659434 | (4.860650, 3.984440, 3.009900, 5.116680, 6.489150, 4.224800, 0.609752, 8.731120, 6.577390, 8.542540, 9.096120, 8.976700, 8.936000, 2.836270, 7.186250, 6.264300)  
  87143098 | (4.801570, 7.870150, 0.939599, 3.666670, 1.102340, 5.819580, 6.511330, 6.430760, 0.584531, 3.024190, 6.255460, 8.823820, 5.076960, 0.181344, 8.137380, 1.230360)  
 109245945 | (7.541850, 7.201460, 6.858400, 2.605210, 1.283090, 7.525200, 4.213240, 8.413760, 9.707390, 1.916970, 1.719320, 1.255280, 9.006780, 4.851420, 2.168250, 5.997360)  
   4979218 | (8.463000, 4.051410, 9.057320, 1.367980, 3.344340, 7.032640, 8.583770, 1.873090, 5.524810, 0.187254, 5.783270, 6.141040, 2.479410, 6.406450, 9.371700, 0.050690)  
  72846137 | (7.018560, 4.039150, 9.114800, 2.911170, 5.531180, 8.557330, 6.739050, 0.103649, 3.691390, 7.584640, 8.184180, 0.599390, 9.037130, 4.090610, 4.369770, 6.480000)  
  36813995 | (4.643480, 8.704640, 1.073880, 2.665530, 3.298300, 9.244280, 5.768050, 0.887555, 5.990350, 2.991390, 6.186550, 6.464940, 6.187140, 0.150242, 2.123070, 2.932270)  
(10 rows)  
  
Time: 58.101 ms

寫入約4.39億圖像特征值。

postgres=# select count(*) from t_img_sig;  
   count     
-----------  
 438924137  
(1 row)

4、輸入一個(gè)圖像特征值，搜索與之最相似的圖像。

explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img_sig order by sig <-> '(5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444)' limit 1;

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img_sig where signature_distance(sig,'(5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444)') > 0.9 order by sig <-> '(5.07998,6.80827,5.42024,2.53619,4.10843,0.532198,4.33886,9.60262,6.68369,8.01305,9.60298,8.087,1.25819,6.54424,6.04902,5.3444)' limit 1;  
                                                                                                                          QUERY PLAN                                                                                                          
                    
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Limit  (cost=0.48..0.51 rows=1 width=72) (actual time=4094.810..4094.812 rows=1 loops=1)  
   Output: id, sig, ((sig <-> '(5.079980, 6.808270, 5.420240, 2.536190, 4.108430, 0.532198, 4.338860, 9.602620, 6.683690, 8.013050, 9.602980, 8.087000, 1.258190, 6.544240, 6.049020, 5.344400)'::signature))  
   Buffers: shared hit=205999  
   ->  Index Scan using idx_t_img_sig_1 on public.t_img_sig  (cost=0.48..5361351.06 rows=146395778 width=72) (actual time=4094.808..4094.808 rows=1 loops=1)  
         Output: id, sig, (sig <-> '(5.079980, 6.808270, 5.420240, 2.536190, 4.108430, 0.532198, 4.338860, 9.602620, 6.683690, 8.013050, 9.602980, 8.087000, 1.258190, 6.544240, 6.049020, 5.344400)'::signature)  
         Order By: (t_img_sig.sig <-> '(5.079980, 6.808270, 5.420240, 2.536190, 4.108430, 0.532198, 4.338860, 9.602620, 6.683690, 8.013050, 9.602980, 8.087000, 1.258190, 6.544240, 6.049020, 5.344400)'::signature)  
         Filter: (signature_distance(t_img_sig.sig, '(5.079980, 6.808270, 5.420240, 2.536190, 4.108430, 0.532198, 4.338860, 9.602620, 6.683690, 8.013050, 9.602980, 8.087000, 1.258190, 6.544240, 6.049020, 5.344400)'::signature) > '0.9'::double precision)  
         Buffers: shared hit=205999  
 Planning Time: 0.073 ms  
 Execution Time: 4194.485 ms  
(10 rows)

性能與瓶頸

性能：4.39億圖像特征值，以圖搜圖約4.2秒。

瓶頸:

1、掃描了大量的索引頁（205999）。

優(yōu)化思路

1、壓縮精度，比如使用3位小數(shù)。據(jù)用戶說有10倍性能提升。

精度優(yōu)化如下，使用新的生成圖像特征值的函數(shù)，使用3位小數(shù)。

create or replace function gen_rand_img_sig3(int) returns signature as $$  
  select ('('||rtrim(ltrim(array(select trunc((random()*$1)::numeric,3) from generate_series(1,16))::text,'{'),'}')||')')::signature;  
$$ language sql strict;

例子如下

postgres=# select gen_rand_img_sig3(10);  
                                                                        gen_rand_img_sig3                                                                           
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 (2.984000, 3.323000, 4.083000, 6.292000, 5.008000, 9.029000, 6.208000, 1.141000, 1.796000, 9.257000, 1.397000, 1.235000, 7.157000, 3.745000, 0.112000, 7.723000)  
(1 row)

2、使用分區(qū)表+dblink異步接口并行調(diào)用。（內(nèi)核層面直接支持imgsmlr gist index scan并行更好）

下一篇介紹

3、使用citus sharding。多機(jī)，提高整體計(jì)算能力。 （因?yàn)閽呙璐罅克饕摚词笴PU沒有瓶頸，將來內(nèi)存帶寬也會(huì)成為瓶頸。多機(jī)可以解決這個(gè)問題。）

下一篇介紹

4、內(nèi)核層面，支持維度更低的signature，現(xiàn)在是16片，比如支持降低到4片，性能也可以提升。

精度現(xiàn)象

1、當(dāng)有記錄可以完全匹配時(shí)，掃描少量INDEX PAGE。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from  t_img_sig order by sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179000)'::signature limit 1;
                                                                                                     QUERY PLAN                                                                                                      
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.48..0.49 rows=1 width=72) (actual time=1.596..1.598 rows=1 loops=1)
   Output: id, sig, ((sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179000)'::signature))
   Buffers: shared hit=125
   ->  Index Scan using t_img_sig1_sig_idx on public.t_img_sig  (cost=0.48..7318159.22 rows=785457848 width=72) (actual time=1.594..1.595 rows=1 loops=1)
         Output: id, sig, (sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179000)'::signature)
         Order By: (t_img_sig.sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179000)'::signature)
         Buffers: shared hit=125
 Planning Time: 0.072 ms
 Execution Time: 1.621 ms
(9 rows)

2、當(dāng)修改少量?jī)?nèi)容，少量值完全匹配，其他值不完全匹配時(shí)，掃描的INDEX PAGE增加。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from  t_img_sig order by sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179001)'::signature limit 1;
                                                                                                     QUERY PLAN                                                                                                      
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.48..0.49 rows=1 width=72) (actual time=7.051..7.052 rows=1 loops=1)
   Output: id, sig, ((sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179001)'::signature))
   Buffers: shared hit=454
   ->  Index Scan using t_img_sig1_sig_idx on public.t_img_sig  (cost=0.48..7324626.56 rows=786152016 width=72) (actual time=7.049..7.049 rows=1 loops=1)
         Output: id, sig, (sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179001)'::signature)
         Order By: (t_img_sig.sig <-> '(3.727000, 2.594000, 0.185000, 3.996000, 6.450000, 7.126000, 5.499000, 1.540000, 8.239000, 6.262000, 2.053000, 2.566000, 4.522000, 6.929000, 1.582000, 2.179001)'::signature)
         Buffers: shared hit=454
 Planning Time: 0.074 ms
 Execution Time: 7.076 ms
(9 rows)

3、當(dāng)大量修改值，不能完全匹配時(shí)，需要掃描大量INDEX PAGE。

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from  t_img_sig order by sig <-> '(7.727000, 3.594000, 1.185000, 4.996000, 6.950000, 7.129000, 5.429000, 1.520000, 8.219000, 6.222000, 2.013000, 2.536000, 4.532000, 6.939000, 1.538000, 2.178000)'::signature limit 1;
                                                                                                     QUERY PLAN                                                                                                      
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.47..0.48 rows=1 width=72) (actual time=2528.890..2528.891 rows=1 loops=1)
   Output: id, sig, ((sig <-> '(7.727000, 3.594000, 1.185000, 4.996000, 6.950000, 7.129000, 5.429000, 1.520000, 8.219000, 6.222000, 2.013000, 2.536000, 4.532000, 6.939000, 1.538000, 2.178000)'::signature))
   Buffers: shared hit=121510
   ->  Index Scan using t_img_sig1_sig_idx on public.t_img_sig  (cost=0.47..1361409.21 rows=146121007 width=72) (actual time=2528.887..2528.888 rows=1 loops=1)
         Output: id, sig, (sig <-> '(7.727000, 3.594000, 1.185000, 4.996000, 6.950000, 7.129000, 5.429000, 1.520000, 8.219000, 6.222000, 2.013000, 2.536000, 4.532000, 6.939000, 1.538000, 2.178000)'::signature)
         Order By: (t_img_sig.sig <-> '(7.727000, 3.594000, 1.185000, 4.996000, 6.950000, 7.129000, 5.429000, 1.520000, 8.219000, 6.222000, 2.013000, 2.536000, 4.532000, 6.939000, 1.538000, 2.178000)'::signature)
         Buffers: shared hit=121510
 Planning Time: 0.092 ms
 Execution Time: 2582.558 ms
(9 rows)

到此，相信大家對(duì)“PostgreSQL搜索插件有什么優(yōu)點(diǎn)”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！