PostgreSQL 数据库NULL值的默认排序行为与查询、索引定义规范 - nulls first\last, asc\desc

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
RDS Agent(兼容OpenClaw),2核4GB
简介:

标签

PostgreSQL , NULLS FIRST , NULLS LAST , ASC , DESC , 默认行为 , sort


背景

在数据库中NULL值是指UNKNOWN的值,不存储任何值,在排序时,它排在有值的行前面还是后面通过语法来指定。

例如

-- 表示null排在有值行的前面  
select * from tbl order by id nulls first;  
  
-- 表示null排在有值行的后面  
select * from tbl order by id nulls last;  

同时对于有值行,可以指定顺序排还是倒序排。

-- 表示按ID列顺序排  
select * from tbl order by id [asc];  
  
-- 表示按ID列倒序排  
select * from tbl order by id desc;  

默认的排序规则如下:

desc nulls first : null large small    
  
asc nulls last : small large null    

当nulls [first|last]与asc|desc组合起来用时,是这样的。

值的顺序如下:

1、DEFAULT:(认为NULL比任意值都大)

desc nulls first : 顺序:null large small    
  
asc nulls last   : 顺序:small large null    

2、NON DEFAULT: (认为NULL比任意值都小)

desc nulls last : 顺序:large small null       
  
asc nulls first : 顺序:null small large       

由于索引是固定的,当输入排序条件时,如果排序条件与索引的排序规则不匹配时,会导致无法使用索引的实惠(顺序扫描)。导致一些不必要的麻烦。

索引定义与扫描定义不一致引发的问题

1、建表,输入测试数据

create table cc(id int not null);  
  
insert into cc select generate_series(1,1000000);  

2、建立索引(使用非默认配置,null比任意值小)

create index idx_cc on cc (id asc nulls first);  
  
或  
  
create index idx_cc on cc (id desc nulls last);  

3、查询,与索引定义的顺序(指NULL的相对位置)不一致时,即使使用索引,也需要重新SORT。

select * from table order by id desc nulls first limit 1;   
select * from table order by id [asc] nulls last limit 1;   

用到了额外的SORT

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from cc order by id limit 1;  
                                                                 QUERY PLAN                                                                    
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Limit  (cost=27969.43..27969.43 rows=1 width=4) (actual time=263.972..263.972 rows=1 loops=1)  
   Output: id  
   Buffers: shared hit=7160  
   ->  Sort  (cost=27969.43..30469.43 rows=1000000 width=4) (actual time=263.970..263.970 rows=1 loops=1)  
         Output: id  
         Sort Key: cc.id  
         Sort Method: top-N heapsort  Memory: 25kB  
         Buffers: shared hit=7160  
         ->  Bitmap Heap Scan on public.cc  (cost=8544.42..22969.42 rows=1000000 width=4) (actual time=29.927..148.733 rows=1000000 loops=1)  
               Output: id  
               Heap Blocks: exact=4425  
               Buffers: shared hit=7160  
               ->  Bitmap Index Scan on idx_cc  (cost=0.00..8294.42 rows=1000000 width=0) (actual time=29.380..29.380 rows=1000000 loops=1)  
                     Buffers: shared hit=2735  
 Planning time: 0.098 ms  
 Execution time: 264.009 ms  
(16 rows)  

3、查询,与索引定义一致(指NULL的相对位置)时,索引有效,不需要额外SORT。

select * from table order by id desc nulls last limit 1;   
select * from table order by id [asc] nulls first limit 1;   

不需要额外SORT

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from cc order by id nulls first limit 1;  
                                                              QUERY PLAN                                                                 
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Limit  (cost=0.42..0.45 rows=1 width=4) (actual time=0.014..0.014 rows=1 loops=1)  
   Output: id  
   Buffers: shared hit=4  
   ->  Index Only Scan using idx_cc on public.cc  (cost=0.42..22719.62 rows=1000000 width=4) (actual time=0.013..0.013 rows=1 loops=1)  
         Output: id  
         Heap Fetches: 1  
         Buffers: shared hit=4  
 Planning time: 0.026 ms  
 Execution time: 0.022 ms  
(9 rows)  

小结

在PostgreSQL中顺序、倒序索引是通用的。不同的是null的相对位置。

因此在创建索引时,务必与业务的需求对齐,使用一致的NULL相对顺序(nulls first 或 nulls last 与asc,desc的搭配)(即NULL挨着large value还是small value),而至于值的asc, desc实际上是无所谓的。 

如果业务需求的顺序与索引的顺序不一致(指null的相对顺序),那么会导致索引需要全扫,重新SORT的问题。

内核改进

1、当约束设置了not null时,应该可以不care null的相对位置,因为都没有NULL值了,优化器应该可以不管NULL的相对位置是否与业务请求的SQL的一致性,都选择非Sort模式扫描。

2、改进索引扫描方法,支持环形扫描。

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍如何基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
11月前
|
人工智能 安全 机器人
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
随着数字化转型加速,企业对高效智能交互解决方案的需求日益增长。阿里云AppFlow推出的AI助手产品,借助创新网页集成技术,助力企业打造专业数据库查询助手。本文详细介绍通过三步流程将AI助手转化为数据库交互工具的核心优势与操作指南,包括全场景适配、智能渲染引擎及零代码配置等三大技术突破。同时提供Web集成与企业微信集成方案,帮助企业实现便捷部署与安全管理,提升内外部用户体验。
944 12
无代码革命:10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
|
并行计算 关系型数据库 MySQL
如何用 esProc 将数据库表转储提速查询
当数据库查询因数据量大或繁忙变慢时,可借助 esProc 将数据导出为文件进行计算,大幅提升性能。以 MySQL 的 3000 万行订单数据为例,两个典型查询分别耗时 17.69s 和 63.22s。使用 esProc 转储为二进制行存文件 (btx) 或列存文件 (ctx),结合游标过滤与并行计算,性能显著提升。例如,ctx 并行计算将原查询时间缩短至 0.566s,TopN 运算提速达 30 倍。esProc 的简洁语法和高效文件格式,特别适合历史数据的复杂分析场景。
|
SQL 关系型数据库 MySQL
如何优化SQL查询以提高数据库性能?
这篇文章以生动的比喻介绍了优化SQL查询的重要性及方法。它首先将未优化的SQL查询比作在自助餐厅贪多嚼不烂的行为,强调了只获取必要数据的必要性。接着,文章详细讲解了四种优化策略:**精简选择**(避免使用`SELECT *`)、**专业筛选**(利用`WHERE`缩小范围)、**高效联接**(索引和限制数据量)以及**使用索引**(加速搜索)。此外,还探讨了如何避免N+1查询问题、使用分页限制结果、理解执行计划以及定期维护数据库健康。通过这些技巧,可以显著提升数据库性能,让查询更高效流畅。
|
数据库
【YashanDB知识库】数据库用户所拥有的权限查询
【YashanDB知识库】数据库用户所拥有的权限查询
|
存储 运维 监控
百万指标,秒级查询,零宕机——时序数据库 TDengine 在 AIOps 中的硬核实战
本篇文章详细讲述了七云团队在运维平台中如何利用 TDengine 解决海量时序数据存储与查询的实际业务需求。内容涵盖了从数据库选型、方案落地到业务挑战及解决办法的完整过程,特别是分享了升级 TDengine 3.x 时的实战经验,给到有需要的小伙伴参考阅读。
641 1
|
11月前
|
存储 关系型数据库 测试技术
拯救海量数据:PostgreSQL分区表性能优化实战手册(附压测对比)
本文深入解析PostgreSQL分区表的核心原理与优化策略,涵盖性能痛点、实战案例及压测对比。首先阐述分区表作为继承表+路由规则的逻辑封装,分析分区裁剪失效、全局索引膨胀和VACUUM堆积三大性能杀手,并通过电商订单表崩溃事件说明旧分区维护的重要性。接着提出四维设计法优化分区策略,包括时间范围分区黄金法则与自动化维护体系。同时对比局部索引与全局索引性能,展示后者在特定场景下的优势。进一步探讨并行查询优化、冷热数据分层存储及故障复盘,解决分区锁竞争问题。
1471 2
|
关系型数据库 分布式数据库 PolarDB
《阿里云产品手册2022-2023 版》——PolarDB for PostgreSQL
《阿里云产品手册2022-2023 版》——PolarDB for PostgreSQL
633 0
|
存储 缓存 关系型数据库

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB
  • 云数据库 RDS PostgreSQL 版
  • 推荐镜像

    更多