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背景

在空间数据中，通常会有轨迹、点、面的数据，假设有两张表，一张为面的表，一张为点的表，使用包含 ST_xxxx(c.geom, p.geom) 来进行JOIN（例如以面为单位，聚合统计点的数量）。

例子

测试数据：

Setup

First download some polygons and some points.

Admin 0 - Countries

Populated Places

Load the shapes into your database.

shp2pgsql -s 4326 -D -I ne_10m_admin_0_countries.shp countries | psql performance  
  
shp2pgsql -s 4326 -D -I ne_10m_populated_places.shp places | psql performance

包含大量POINT的空间对象

SELECT count(*)   
  FROM countries   
  WHERE ST_NPoints(geom) > (8192 / 16);

1、使用默认的压缩格式时，这个空间JOIN查询，耗时25秒。

SELECT count(*), c.name   
  FROM countries c   
  JOIN places p   
  ON ST_Intersects(c.geom, p.geom)   
  GROUP BY c.name;

使用PERF或oprofile跟踪其耗时的代码

发现问题是解压缩的pglz_decompress 接口造成的。

2、将空间字段改成非压缩格式，耗时降到4秒。

-- Change the storage type  
ALTER TABLE countries  
  ALTER COLUMN geom  
  SET STORAGE EXTERNAL;  
  
-- Force the column to rewrite  
UPDATE countries  
  SET geom = ST_SetSRID(geom, 4326);  
  
vacuum full countries;   
  
-- Re-run the query    
SELECT count(*), c.name   
  FROM countries c   
  JOIN places p   
  ON ST_Intersects(c.geom, p.geom)   
  GROUP BY c.name;

感谢各位的阅读，以上就是“PostgreSQL性能优化举例分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对PostgreSQL性能优化举例分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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