PostgreSQL 全表 全字段 模糊查询的毫秒级高效实现 - 搜索引擎也颤抖了-阿里云开发者社区

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PostgreSQL 全表 全字段 模糊查询的毫秒级高效实现 - 搜索引擎也颤抖了

简介: 标签 PostgreSQL , 分词 , 全文检索 , 全字段检索 , 任意字段检索 , 下拉框选择 , 搜索引擎 背景 在一些应用程序中,可能需要对表的所有字段进行检索,有些字段可能需要精准查询,有些字段可能需要模糊查询或全文检索。 比如一些前端页面下拉框的勾选和选择。 这种需求对于

标签

PostgreSQL , 分词 , 全文检索 , 全字段检索 , 任意字段检索 , 下拉框选择 , 搜索引擎


背景

在一些应用程序中,可能需要对表的所有字段进行检索,有些字段可能需要精准查询,有些字段可能需要模糊查询或全文检索。

比如一些前端页面下拉框的勾选和选择。

这种需求对于应用开发人员来说,会很蛋疼,因为写SQL很麻烦,例子:

之前写过一篇文章来解决这个问题

《PostgreSQL 行级 全文检索》

使用的是全文检索,而当用户的需求为模糊查询时? 如何来解决呢?

不难想到我之前写过的一系列文章

《PostgreSQL 百亿数据 秒级响应 正则及模糊查询》

《PostgreSQL 1000亿数据量 正则匹配 速度与激情》

《中文模糊查询性能优化 by PostgreSQL trgm》

《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》

《PostgreSQL 全文检索加速 快到没有朋友 - RUM索引接口(潘多拉魔盒)》

全表,所有字段的模糊查询,应该如何做呢 ?

关键技术还是pg_trgm。

《PostgreSQL 9.3 pg_trgm imporve support multi-bytes char and gist,gin index for reg-exp search》

全表全字段模糊查询的实现例子

比如有一张这样的表,有若干个字段,然后前端设计了一个页面,允许用户进行模糊搜索,但是搜索的范围是所有字段。

这样做用户体验是好了,但是对于程序来说有点蛋疼,因为我们并不知道用户想要搜索的是哪个或哪些字段。

那么怎么能做到高效的匹配呢?

创建测试表,生成测试数据

postgres=# create table t(phonenum text, info text, c1 int, c2 text, c3 text, c4 timestamp);    
CREATE TABLE    
postgres=# insert into t values ('13888888888','i am digoal, a postgresqler',123,'china','中华人民共和国,阿里巴巴,阿',now());    
INSERT 0 1    
postgres=# select * from t;    
  phonenum   |            info             | c1  |  c2   |              c3              |             c4                 
-------------+-----------------------------+-----+-------+------------------------------+----------------------------    
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2016-04-19 11:15:55.208658    
(1 row)    

首先,被搜索的字段中如果有中文或者其他mutli-bytes字符,那么不能使用collate, ctype=c的数据库。

还好阿里云RDS PostgreSQL默认就不是C的,很棒。

如果不是,你可以这么指定collate 和 ctype  

postgres=# create database test with template template0 lc_collate 'zh_CN.utf8' lc_ctype 'zh_CN.utf8';  

那么接下来,我们要做的是,建立支持模糊查询的函数索引,

create extension pg_trgm;  

create or replace function record_to_text(anyelement) returns text as $$  
  select $1::text;                        
$$ language sql strict immutable;  

test=# create index idx_t_1 on t using gin (record_to_text(t) gin_trgm_ops) ;    
CREATE INDEX  

当需要使用分页,或者结果集很大时,建议使用gist   
test=# create index idx_t_2 on t using gist (record_to_text(t) gist_trgm_ops) ;   
CREATE INDEX   

查询测试

test=# explain select * from t where record_to_text(t) ~ 'digoal';  
                            QUERY PLAN                               
-------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_t_2 on t  (cost=0.38..8.39 rows=1 width=140)  
   Index Cond: (record_to_text(t.*) ~ 'digoal'::text)  
(2 rows)  

查询性能测试

先插一堆数据进去  
postgres=# insert into t select * from t;  
INSERT 0 4194304  
test=# select count(*) from t;  
  count    
---------  
 4194304  
(1 row)  

然后插几条不一样的  

insert into t values ('13888889999','i am dege, a postgresqler',123,'china','德歌 德哥 刘德华 彭德怀',now());    
insert into t values ('13888889999','i am dege, a postgresqler',123,'china','德歌 德哥 刘德华 彭德怀',now());    

vacuum analyze t;  

查询速度杠杠的

test=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t where record_to_text(t) ~ 'dege';  
                                                     QUERY PLAN                                                       
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Index Scan using idx_t_2 on public.t  (cost=0.41..2.43 rows=1 width=101) (actual time=0.236..0.254 rows=2 loops=1)  
   Output: phonenum, info, c1, c2, c3, c4  
   Index Cond: (record_to_text(t.*) ~ 'dege'::text)  
   Buffers: shared hit=5  
 Planning time: 0.349 ms  
 Execution time: 0.301 ms  
(6 rows)  

测试查询包含刘德华的行(因为行很少,所以建议使用GIN索引)

test=# /*+ BitmapScan(t idx_t_1) */ explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t where record_to_text(t) ~ '刘德华' limit 10;  
LOG:  available indexes for BitmapScan(t): idx_t_1  
LOG:  pg_hint_plan:  
used hint:  
BitmapScan(t idx_t_1)  
not used hint:  
duplication hint:  
error hint:  

LOG:  pg_hint_plan:  
used hint:  
not used hint:  
BitmapScan(t idx_t_1)  
duplication hint:  
error hint:  

                                                       QUERY PLAN                                                         
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Limit  (cost=441.00..442.26 rows=1 width=101) (actual time=0.239..0.255 rows=2 loops=1)  
   Output: phonenum, info, c1, c2, c3, c4  
   Buffers: shared hit=4  
   ->  Bitmap Heap Scan on public.t  (cost=441.00..442.26 rows=1 width=101) (actual time=0.238..0.252 rows=2 loops=1)  
         Output: phonenum, info, c1, c2, c3, c4  
         Recheck Cond: (record_to_text(t.*) ~ '刘德华'::text)  
         Heap Blocks: exact=1  
         Buffers: shared hit=4  
         ->  Bitmap Index Scan on idx_t_1  (cost=0.00..441.00 rows=1 width=0) (actual time=0.086..0.086 rows=2 loops=1)  
               Index Cond: (record_to_text(t.*) ~ '刘德华'::text)  
               Buffers: shared hit=3  
 Planning time: 0.494 ms  
 Execution time: 0.313 ms  
(13 rows)  


test=# /*+ BitmapScan(t idx_t_1) */  select * from t where record_to_text(t) ~ '刘德华' limit 10;  
LOG:  available indexes for BitmapScan(t): idx_t_1  
LOG:  pg_hint_plan:  
used hint:  
BitmapScan(t idx_t_1)  
not used hint:  
duplication hint:  
error hint:  

LOG:  pg_hint_plan:  
used hint:  
not used hint:  
BitmapScan(t idx_t_1)  
duplication hint:  
error hint:  

  phonenum   |           info            | c1  |  c2   |           c3            |             c4               
-------------+---------------------------+-----+-------+-------------------------+----------------------------  
 13888889999 | i am dege, a postgresqler | 123 | china | 德歌 德哥 刘德华 彭德怀 | 2017-01-06 17:04:42.19215  
 13888889999 | i am dege, a postgresqler | 123 | china | 德歌 德哥 刘德华 彭德怀 | 2017-01-06 17:04:42.514895  
(2 rows)  

Time: 1.225 ms  

语句超时

通常这种索引命中,根据返回的结果集数量,响应时间可能是 0.几 毫秒到 几十 毫秒不等。

不过有些时候,可能因为用户输入的信息量太少,比如输入了2个字符,那么被匹配到的token信息会很多,导致变慢。

使用GiST可以缓解。

那么应用层可以做一个保护,比如超过1秒,则报语句超时。

postgres=# set statement_timeout = '1s';  
SET  

or  

test=# /*+ Set(statement_timeout 1s) */ select * from t where record_to_text(t) ~ 'd' limit 10;  
LOG:  pg_hint_plan:  
used hint:  
Set(statement_timeout 1s)  
not used hint:  
duplication hint:  
error hint:  

LOG:  pg_hint_plan:  
used hint:  
Set(statement_timeout 1s)  
not used hint:  
duplication hint:  
error hint:  

  phonenum   |            info             | c1  |  c2   |              c3              |             c4               
-------------+-----------------------------+-----+-------+------------------------------+----------------------------  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
 13888888888 | i am digoal, a postgresqler | 123 | china | 中华人民共和国,阿里巴巴,阿 | 2017-01-06 16:51:16.840941  
(10 rows)  

hint的使用

使用规则很简单

当使用游标返回时,使用gist

当输入的字符少于3个时,使用GIST

当评估行很少时,使用GIN

其他情况都是要GIN

有了以上规则,你就可以通过HINT,强制使用哪个索引了。

hint使用方法参考:

《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》

其他优化

业务层面也可以做出一些优化,比如可以先用全文检索,如果没有匹配到,再用模糊查询。

又比如gist, gin, rum索引应该如何选择,可以参考这篇文档

《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》

只读实例

按照前面的测试,通常来说一个查询的响应应该在1毫秒以内,

对于一个32核的机器,这种模糊查询能达到的QPS估计在8万左右。

如果你发现单节点,在已优化的情况下,已经不能满足查询的并发,那么可以构建只读实例。

构建只读实例的方法也很简单,请参考

https://yq.aliyun.com/articles/7255

https://github.com/aliyun/rds_dbsync

参考

《PostgreSQL 行级 全文检索》

《PostgreSQL 百亿数据 秒级响应 正则及模糊查询》

《PostgreSQL 1000亿数据量 正则匹配 速度与激情》

《中文模糊查询性能优化 by PostgreSQL trgm》

搜索引擎引以为豪的rank排序, phrase已经不是什么秘密,在PostgreSQL里面已经攻破。如下文章有介绍。   

《从难缠的模糊查询聊开 - PostgreSQL独门绝招之一 GIN , GiST , SP-GiST , RUM 索引原理与技术背景》

《PostgreSQL 全文检索加速 快到没有朋友 - RUM索引接口(潘多拉魔盒)》

《PostgreSQL 9.3 pg_trgm imporve support multi-bytes char and gist,gin index for reg-exp search》

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