去年十二月份，VWO 平台支持团队发布了一份缺陷报告。这份报告很有意思，其中有一个来自某家企业用户的分析查询，它的运行速度非常慢。因为我是这个数据平台的一员，所以立马开始着手诊断这个问题。
背 景
首先，我觉得有必要介绍一下 VWO（https://vwo.com/）平台。人们可以在这个平台上运行各种与他们的网站有关的工作负载，比如 A/B 测试、跟踪访问用户、转换、漏斗分析、渲染热点图、重放访问用户步骤，等等。
这个平台真正强大的地方在于它所提供的报告。如果没有这个平台，即使企业用户收集了大量数据也是毫无用处的，因为他们无法从数据中获取洞见。
有了这个平台，用户可以针对海量数据执行各种复杂的查询，比如下面这个：
Show all clicks by visitors on webpage "abc.com"FROM <date d1> TO <date d2>for people who were eitherusing Chrome as a browser OR (were browsing from Europe AND were using iPhone devices)
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请注意查询中的布尔运算符，查询接口为用户提供了这些东西，他们可以随意运行复杂的查询来获得想要的数据。
慢查询
这个用户执行的查询从表面上看应该是很快的：
Show me all session recordings for users who visited any webpage containing the url that matches the pattern "/jobs"
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这个网站的流量是非常巨大的，我们保存了数百万个唯一的 URL。这个用户想要查询符合他们业务需求的 URL。
初步诊断
现在让我们来看看在数据库方面都发生了什么。下面是相应的 SQL 语句：
SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] ) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 ;
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这是它的执行时间：
Planning time: 1.480 msExecution time: 1431924.650 ms
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这个语句查询的行数在 15 万行左右。查询计划显示了一些信息，但还不能看出瓶颈出在哪里。
我们再来进一步分析一下查询语句。这个语句连接了三张表：
sessions：用于展示会话信息的表，例如 browser、user-agent、country，等等。
recording_data：记录 url、页面、时间段，等等。
urls：为了避免出现重复的 url，我们使用单独的表对 url 进行了规范化。
另外请注意，我们使用 account_id 对这三表进行了分区，所以不可能出现因为某些账号记录过多导致性能变慢的情况。
寻找线索
经过进一步排查，我们发现这个查询有一些不一样的地方。比如下面这行：
urls && array( select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
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最开始我认为针对所有长 URL 执行“ILIKE”操作是导致速度变慢的元凶，但其实并不是！
SELECT id FROM urls WHERE url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%'; id-------- ...(198661 rows)
Time: 5231.765 ms
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模式匹配查询本身只花了 5 秒钟，所以要匹配数百万个 URL 显然并不是个问题。
第二个可疑的地方是 JOIN 语句，或许是大量的连接操作导致速度变慢？一般来说，如果查询速度变慢，我们首先会认为连接操作是罪魁祸首，但对于目前这个情况，我不认为是这样的。
analytics_db=# SELECT count(*)FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data_0 as recording_data, acc_{account_id}.sessions_0 as sessionsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 ; count------- 8086(1 row)
Time: 147.851 ms
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看，JOIN 操作实际上是很快的。
缩小可疑范围
我开始调整查询语句，尽一切可能提升查询性能。我和我的团队想出了两个方案。
针对子查询使用 EXISTS：我们想要进一步确认问题是不是出在 URL 子查询上。一种方法是使用 EXISTS，它会在找到第一条匹配记录时就返回，对性能提升很有帮助。
SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessionsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND (exists(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')) AND r_time > to_timestamp(1547585600) AND r_time < to_timestamp(1549177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 ; count 32519(1 row)Time: 1636.637 ms
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使用了 EXISTS 后，速度变快了很多。那么问题来了，为什么 JOIN 查询和子查询都很快，但放在一起就变得这么慢呢？
将子查询移到 CTE 中：如果子查询本身很快，我们可以预先计算结果，然后再传给主查询。
WITH matching_urls AS ( select id::text from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')
SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions, matching_urlsWHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND (urls && array(SELECT id from matching_urls)::text[]) AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545107599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0;
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但这样仍然很慢。
寻找元凶
还有个地方之前一直被我忽略了，但因为没有其他办法了，所以我决定看看这个地方，那就是 &&运算符。既然 EXISTS 对性能提升起到了很大作用，那么剩下的就只有 &&可能会导致查询变慢了。
&&被用来找出两个数组的公共元素。
初始查询中的 &&是这样的：
AND ( urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[] )
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我们对 URL 进行了模式匹配，然后与所有 URL 进行交集操作。这里的“urls“并不是指包含了所有 URL 的表，而是 recording_data 的”urls“列。
因为现在对 &&有所怀疑，我使用 EXPLAIN ANALYZE 对查询语句进行了分析。
Filter: ((urls && ($0)::text[]) AND (r_time > '2018-12-17 12:17:23+00'::timestamp with time zone) AND (r_time < '2018-12-18 23:59:59+00'::timestamp with time zone) AND (duration >= '5'::double precision) AND (num_of_pages > 0)) Rows Removed by Filter: 52710
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因为有好多行 &&，说明它被执行了好几次。
我通过单独执行这些过滤条件确认了是这个问题。
SELECT 1FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data_30 as recording_data_30, acc_{account_id}.sessions_30 as sessions_30 WHERE urls && array(select id from acc_{account_id}.urls where url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%')::text[]
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这个查询的 JOIN 很快，子查询也很快，所以问题出在 &&上面。
解决方案
&&之所以很慢，是因为两个集合都很大。如果我把 urls 替换成{“http://google.com/”,“http://wingify.com/”}，这个操作就很快。
我开始在谷歌上搜索如何在 Postgre 中不使用 &&进行交集操作，但并没有找到答案。
最后，我们决定这样做：获取所有匹配的 urls 行，像下面这样：
SELECT urls.urlFROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(recording_data.urls) AS id) AS unrolled_urlsWHERE urls.id = unrolled_urls.id AND urls.url ILIKE '%jobs%'
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这里没有使用 JOIN 语句，而是使用了一个子查询，并展开 recording_data.urls 数组，这样就可以直接在 where 语句中应用查询条件。
这里的 &&用来判断一个给定的 recording 是否包含匹配的 URL。它会遍历数组（或者说表中的行），在条件满足时立即停止，这个看起来是不是跟 EXISTS 很像？
因为我们可以在子查询之外引用 recording_data.urls，在必要时可以使用 EXISTS 来包装子查询。
把所有的东西放在一起，我们就得到了最终这个优化的查询：
SELECT count(*) FROM acc_{account_id}.urls as recordings_urls, acc_{account_id}.recording_data as recording_data, acc_{account_id}.sessions as sessions WHERE recording_data.usp_id = sessions.usp_id AND ( 1 = 1 ) AND sessions.referrer_id = recordings_urls.id AND r_time > to_timestamp(1542585600) AND r_time < to_timestamp(1545177599) AND recording_data.duration >=5 AND recording_data.num_of_pages > 0 AND EXISTS( SELECT urls.url FROM acc_{account_id}.urls as urls, (SELECT unnest(urls) AS rec_url_id FROM acc_{account_id}.recording_data) AS unrolled_urls WHERE urls.id = unrolled_urls.rec_url_id AND urls.url ILIKE '%enterprise_customer.com/jobs%' );
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这个查询的执行时间为 1898.717 毫秒，是不是值得庆祝一下？
等等，我们还要验证一下结果是不是对的。我对 EXISTS 有所怀疑，因为它有可能会改变查询逻辑，导致过早地退出。我们要确保不会在查询中引入新的 bug。
我们对慢查询和快查询结果进行了 count(*)比较，不同数据集的查询结果都是一致的。对于一些较小的数据集，我们还手动比对了具体数据，也没有问题。
学到的教训
在这次性能排查过程中，我们学到了这些东西：
查询计划并不会告诉我们所有东西，但还是很有用的；
越是明显的疑点越不太可能是元凶；
一个慢查询可能包含多个单独的瓶颈点；
并非所有优化都是可简化的；
在可能的地方使用 EXISTS 来获得大幅性能提升。
结论
我们将一个查询的运行时间从 24 分钟降到了 2 秒钟，一个不可思议的性能提升！我们花了 1 个半到 2 个小时的时间来优化和测试这个查询。SQL 其实是一门非常神奇的语言，只要你放开心态去拥抱它。
英文原文：
https://parallelthoughts.xyz/2019/05/a-tale-of-query-optimization/
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