我正在尝试运行一个查询，该查询将表与自身连接起来并进行模糊字符串比较(使用三元组比较)以查找可能的公司名称匹配项。我的目标是返回一条记录的公司名称(ref_name 字段)的三字母相似度与另一条记录的公司名称相匹配的记录。目前，我将阈值设置为 0.9，因此它只会返回很可能包含相似字符串的匹配项。
我知道自联接本质上会导致很多比较，但我想尽我所能优化我的查询。我不需要即时结果，但目前我正在运行的查询需要 11 个小时才能运行。
我在 Ubuntu 12.04 服务器上运行 Postgres 9.2。我不知道 ref_name 字段(我匹配的字段)的最大长度是多少，所以我将它设置为 varchar(300)。我想知道将其设置为文本类型是否会影响性能，或者是否有更好的字段类型可用于加快性能。我的 LC_CTYPE 和 LC_COLLATE 语言环境设置为 "en_US.UTF-8"
我正在运行查询的表总共包含大约 160 万条记录，但需要我 11 个小时才能运行的查询只针对其中的一小部分(大约 100k)。
表结构:
CREATE TABLE ref_name (
ref_name_id integer,
ref_name character varying(300),
ref_name_type character varying(2),
name_display text,
load_date timestamp without time zone
)
索引:
CREATE INDEX ref_name_ref_name_trigram_idx ON ref_name
USING gist (ref_name COLLATE pg_catalog."default" gist_trgm_ops);
CREATE INDEX ref_name_ref_name_trigram_idx_1 ON ref_name
USING gist (ref_name COLLATE pg_catalog."default" gist_trgm_ops)
WHERE ref_name_type::text = 'E'::text;
CREATE INDEX ref_name_ref_name_e_idx ON ref_name
USING btree (ref_name COLLATE pg_catalog."default")
WHERE ref_name_type::text = 'E'::text;
查询:
select a.ref_name_id as name_id,a.ref_name AS name,
a.name_display AS name_display,b.ref_name_id AS matched_name_id,
b.ref_name AS matched_name,b.name_display AS matched_name_display
from ref_name a
JOIN ref_name b
ON a.ref_name_id<>b.ref_name_id
AND a.ref_name_id>b.ref_name_id
AND a.ref_name % b.ref_name
WHERE
a.ref_name ~>=~ 'A' and a.ref_name ~<~'B'
AND b.ref_name ~>=~ 'A' and b.ref_name ~<~'B'
AND a.ref_name_type='E'
AND b.ref_name_type='E'
解释计划:
"Nested Loop (cost=0.00..8560728.16 rows=3598470 width=96)"
" -> Seq Scan on ref_name a (cost=0.00..96556.12 rows=103901 width=48)"
" Filter: (((ref_name)::text ~>=~ 'A'::text) AND ((ref_name)::text ~<~ 'B'::text) AND ((ref_name_type)::text = 'E'::text))"
" -> Index Scan using ref_name_ref_name_trigram_idx_1 on ref_name b (cost=0.00..80.41 rows=35 width=48)"
" Index Cond: ((a.ref_name)::text % (ref_name)::text)"
" Filter: (((ref_name)::text ~>=~ 'A'::text) AND ((ref_name)::text ~<~ 'B'::text) AND (a.ref_name_id <> ref_name_id) AND (a.ref_name_id > ref_name_id))"
以下是一些示例记录:
1652632;"A 123 SYSTEMS";"E";"A 123 SYSTEMS INC";"2014-11-14 00:00:00"
1652633;"A123 SYSTEMS";"E";"A123 SYSTEMS INC";"2014-11-14 00:00:00"
1652640;"A 1 ACCOUSTICS";"E";"A-1 ACCOUSTICS";"2014-11-14 00:00:00"
1652641;"A 1 ACOUSTICS";"E";"A-1 ACOUSTICS";"2014-11-14 00:00:00"
1652642;"A1 ACOUSTICS";"E";"A1 ACOUSTICS INC";"2014-11-14 00:00:00"
1652650;"A 1 A ELECTRICAL";"E";"A-1 A ELECTRICAL INC";"2014-11-14 00:00:00"
1652651;"A 1 A ELECTRICIAN";"E";"A 1 A ELECTRICIAN INC";"2014-11-14 00:00:00"
1652652;"A 1A ELECTRICIAN";"E";"A 1A ELECTRICIAN INC";"2014-11-14 00:00:00"
1652653;"A1 A ELECTRICIAN";"E";"A1 A ELECTRICIAN INC";"2014-11-14 00:00:00"
1691270;"ALBERT GARLATTI";"E";"ALBERT GARLATTI";"2014-11-14 00:00:00"
1691271;"ALBERT GARLATTI CONSTRUCTION";"E";"ALBERT GARLATTI CONSTRUCTION CO";"2014-11-14 00:00:00"
1680892;"AG HOG PITTSBURGH";"E";"AG-HOG PITTSBURGH CO INC";"2014-11-14 00:00:00"
1680893;"AGHOG PITTSBURGH";"E";"AGHOG PITTSBURGH CO";"2014-11-14 00:00:00"
1680928;"AGILE PURSUITS FRACHISING";"E";"AGILE PURSUITS FRACHISING INC";"2014-11-14 00:00:00"
1680929;"AGILE PURSUITS FRANCHISING";"E";"AGILE PURSUITS FRANCHISING INC";"2014-11-14 00:00:00"
1680956;"AGING COMMUNITY COORDINATED ENTERPRISES & SUPPORT";"E";"AGING COMMUNITY COORDINATED ENTERPRISES & SUPPORT";"2014-11-14 00:00:00"
1680957;"AGING COMMUNITY COORDINATED ENTERPRISES & SUPPORTI";"E";"AGING COMMUNITY COORDINATED ENTERPRISES & SUPPORTI";"2014-11-14 00:00:00"
如您所见，我创建了一个主旨三元组索引来加快处理速度(到目前为止尝试了两种不同的类型进行比较)。有没有人对我如何提高此查询的性能并将其从 11 小时缩短到更易于管理的时间有任何建议？最终我想在整个表上运行这个查询来比较记录，而不仅仅是这个小子集。
最佳答案
指数
部分 GiST 索引很好，我至少会测试这两个额外的索引:
GIN 索引:
CREATE INDEX ref_name_trgm_gin_idx ON ref_name
USING gin (ref_name gin_trgm_ops)
WHERE ref_name_type = 'E';
这可能会或可能不会被使用。如果升级到 Postgres 9.4，机会会大很多，因为 GIN 索引有了重大改进。
一个 varchar_pattern_ops 索引:
CREATE INDEX ref_name_pattern_ops_idx
ON ref_name (ref_name varchar_pattern_ops)
WHERE ref_name_type = 'E';
查询
此查询的核心问题是，当针对所有行检查所有行时，您遇到了 O(N²) 的交叉连接。行数非常多时，性能变得难以忍受。你似乎很清楚动态。防御是限制可能的组合。您已经朝那个方向迈出了一步，限制为相同的第一个字母。
这里一个非常好的选择是建立在 GiST 索引 的特殊人才之上，用于最近邻 搜索。有一个 hint in the manual对于这种查询技术:
This can be implemented quite efficiently by GiST indexes, but not by GIN indexes. It will usually beat the first formulation when only a small number of the closest matches is wanted.
GIN 索引 可能仍除 GiST 索引外被使用。你必须权衡成本和 yield 。在 9.4 之前的版本中坚持使用一个大索引可能总体上更便宜。但它在 pg 9.4 中可能是值得的。
Postgres 9.2
使用相关子查询 来替代尚未存在的缺失LATERAL 连接:
SELECT a.*
, b.ref_name AS match_name
, b.name_display AS match_name_display
FROM (
SELECT ref_name_id
, ref_name
, name_display
, (SELECT ref_name_id AS match_name_id
FROM ref_name b
WHERE ref_name_type = 'E'
AND ref_name ~~ 'A%'
AND ref_name_id > a.ref_name_id
AND ref_name % a.ref_name
ORDER BY ref_name <-> a.ref_name
LIMIT 1 -- max. 1 best match
)
FROM ref_name a
WHERE ref_name ~~ 'A%'
AND ref_name_type = 'E'
) a
JOIN ref_name b ON b.ref_name_id = a.match_name_id
ORDER BY 1;
显然，这还需要在 ref_name_id 上建立索引，它通常应该是 PK，因此会自动建立索引。
我在 SQL Fiddle 中添加了另外两个变体 .
Postgres 9.3+
使用 LATERAL 连接来匹配集合。类似于此相关答案中的 2a 章:
SELECT a.ref_name_id
, a.ref_name
, a.name_display
, b.ref_name_id AS match_name_id
, b.ref_name AS match_name
, b.name_display AS match_name_display
FROM ref_name a
, LATERAL (
SELECT b.ref_name_id, b.ref_name, b.name_display
FROM ref_name b
WHERE b.ref_name ~~ 'A%'
AND b.ref_name_type = 'E'
AND a.ref_name_id < b.ref_name_id
AND a.ref_name % b.ref_name -- also enforce min. similarity
ORDER BY a.ref_name <-> b.ref_name
LIMIT 10 -- max. 10 best matches
) b
WHERE a.ref_name ~~ 'A%' -- you can extend the search
AND a.ref_name_type = 'E'
ORDER BY 1;
SQL Fiddle与您对 40k 行的原始查询相比，所有变体都是根据您的案例建模的。
查询速度比原始版本快 2 到 5 倍。我希望它们能够更好地扩展数百万行。您必须进行测试。
将 b 中的匹配项搜索扩展到所有行(同时将 a 中的候选者限制为合理的数量)也相当便宜。我在 fiddle 中添加了另外两个变体。
旁白:我使用 text 而不是 varchar 运行了所有测试，但这应该没有什么不同。
基础知识和链接:
关于performance - 使用 Similarity Postgres 模糊自连接查询提高性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29265770/