我目前在 PostgreSQL 中有一个全文搜索查询(见下文)，它扫描一个包含 150 万行的表，以查找与“所有”字词和“任何”字词匹配的所有项目。
对于结果很少的查询，查询可以正确执行并以中等速度(~2-3 秒)执行。并且以惊人的速度获得超过 100,000 次匹配的结果(~15-100 秒)
查询首先按词条类型对结果进行排序(所有词条匹配，然后是任何词条匹配)，然后通过 ts_rank_cd 相关性计算对结果进行子排序。 (以及更简单的变体，它按可以索引的已知列排序，例如持续时间)
SELECT
*,
ts_rank_cd(textsearchable, query_any_terms) AS relevance,
textsearchable @@ query_all_terms AS all_terms,
sum(1) over (PARTITION BY textsearchable @@ query_all_terms) AS match_method_total,
sum(1) over () AS all_matched_total
FROM
videos,
to_tsquery(?) AS query_any_terms,
to_tsquery(?) AS query_all_terms
WHERE
website IN (?)
AND textsearchable @@ query_any_terms
AND duration_in_seconds >= ?
AND duration_in_seconds <= ?
ORDER BY
all_terms DESC,
relevance DESC
LIMIT ?
OFFSET ?
所有相关列都已编入索引，系统监控显示内存和 CPU 未得到充分利用，瓶颈似乎是磁盘 IO。
服务器是 Ubuntu Server 10.04。内存和 CPU 功率可以根据需要通过后端轻松地动态增加以满足解决方案。
目前数据库在生产时是静态的，写入数据库不会发生在生产服务器上。因此，如果有益的话，可以完全准确地生成一个保持准确的索引。
如果您能帮助找到任何改进途径，我们将不胜感激。可根据要求及时提供其他信息。
最佳答案
使用 tmpfs 将数据库加载到 ram 中，查询时间大大缩短(即从大约 100 秒减少到大约 2 秒)。
关于sql - 如何优化此全文搜索查询？ (tsvector)(150 万行)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8322517/