PostgreSQL LIKE 쿼리 성능을 어떻게 최적화할 수 있습니까?

PostgreSQL LIKE 쿼리 성능 차이 분석

PostgreSQL의 LIKE 연산자는 리소스 집약적인 작업으로 알려져 있으며 응답 시간 차이가 큽니다. 이 문제는 관련 필드에 btree 인덱스가 있는 경우에도 지속됩니다(일반적으로 LIKE 쿼리를 용이하게 합니다).

솔루션 분석

어떤 사람들은 이 문제를 해결하기 위해 FTS(전체 텍스트 검색)를 사용할 것을 제안하지만 이는 LIKE 작업에는 작동하지 않습니다. 가장 좋은 방법은 특정 인덱스 유형을 활용하는 것입니다.

트라이그램 인덱스

GIN 또는 GiST 삼중 인덱스를 생성하려면 pg_trgm 모듈을 설치하세요. 삼중항은 LIKE 및 ILIKE 모드를 지원하여 단어에서 세 문자의 시퀀스를 캡처합니다. 3자 미만의 값에 대해서는 성능 보장을 위해 인덱스 스캔이 계속 사용됩니다.

접두사 매칭

PostgreSQL 11에 도입된 ^@ 연산자를 사용하세요. 이 연산자는 와일드카드 접두사 없이 접두사 일치를 효율적으로 수행합니다. 그러나 향후 PostgreSQL 버전에서 추가 최적화가 이루어질 때까지 사용이 제한될 수 있습니다.

"C" 및 text_pattern_ops 대조

COLLATE "C"는 C 데이터 정렬을 사용하여 인덱스를 생성하고 ^@ 연산자와 유사한 접두사 일치를 제공합니다. 또는 text_pattern_ops 또는 varchar_pattern_ops를 사용하여 왼쪽 고정 패턴(즉, 선행 와일드카드가 없는 패턴)에 대해 최상의 성능을 제공하는 btree 인덱스를 생성할 수 있습니다.

기타 참고사항

• 대소문자 구분 쿼리를 최적화하려면 lower() 또는 uppercase() 함수를 사용하여 대소문자를 변환하세요.
• 더 복잡한 패턴 일치 시나리오의 경우 정규식(예: SIMILAR TO) 사용을 고려하세요.
• 테이블을 분석하여 생성한 인덱스가 효과적으로 사용되고 있는지 확인하세요.

적절한 인덱싱 기술을 사용하면 PostgreSQL에서 LIKE 쿼리의 성능을 크게 향상시키고 응답 시간 차이를 줄이며 일관된 성능을 보장할 수 있습니다.

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