sql - 提高 UPDATE WHERE sql 查询的性能

Question

我有一个非常简单的查询

UPDATE TableA
SET date_type = TableB.date_type
FROM TableB
WHERE TableB.int_type = TableA.int_type

我的指数是: TableA(int_type), TableB(int_type, date_type)

EXPLAIN 结果:

Update on TableA  (cost=2788789.320..34222368.900 rows=82594592 width=261)
  ->  Hash Join  (cost=2788789.320..34222368.900 rows=82594592 width=261)
          Hash Cond: (TableA.int_type = TableB.int_type)
        ->  Seq Scan on tableA  (cost=0.000..12610586.960 rows=101433296 width=247)
        ->  Hash  (cost=1272403.920..1272403.920 rows=82594592 width=18)
              ->  Seq Scan on TableB  (cost=0.000..1272403.920 rows=82594592 width=18)

查询正在进行超过 3 小时。

怎样做才能让它运行得更快？从 EXPLAIN 结果中可以看出，没有使用索引。我是否应该选择其他索引/进行任何其他改进以使查询运行得更快？

PostgreSQL 9.6

Answer 1

您可以做的是避免幂等更新:

---

UPDATE TableA a
SET date_type = b.date_type
FROM TableB b
WHERE b.int_type = a.int_type
AND a.date_type IS DISTINCT FROM b.date_type  -- <<-- avoid updates with the same value
        ;

---

而且，也许您假设 A 和 B 之间存在一对一的关系，但 DBMS 却没有。 您可以限制每个目标行最多更新一个源行:

---

EXPLAIN
UPDATE TableA a
SET date_type = b.date_type
FROM ( SELECT int_type, date_type
        , row_number() OVER(PARTITION BY int_type) AS rn
        FROM TableB
        ) b
WHERE b.int_type = a.int_type
AND a.date_type IS DISTINCT FROM b.date_type -- <<-- avoid idempotent updates
AND b.rn=1 -- <<-- allow only one update per target row.
        ;