PostgreSQL-SUM和LEFT JOIN上的查询优化

Question

我用to_char（）来计算这个月的时间，这在两个表中很常见，即表1和表2。

但在表2中，我有日期和月份。

我还在表1上创建了一个索引。如果我只写相同的查询表1，我得到的结果在1000ms内。

我取值的总和，并使用左连接组合结果。

问题是这样的。

SELECT
    "month", -- Table2
    sum("value1"), -- Table2
    sum("value2") -- Table1
FROM Table2
LEFT JOIN Table1 ON
    Table2."month" = to_char(Table1.Date, 'Mon-yy')
WHERE Table2.Date BEtween '2014-01-01' AND '2014-03-01'
GROUP BY "month"

解释问题：

"GroupAggregate  (cost=88133.61..3688425.12 rows=2 width=15)"
"  ->  Merge Left Join  (cost=88133.61..2707006.48 rows=130855816 width=15)"
"        Merge Cond: (Table2.month = (to_char((Table1.date)::timestamp with time zone, 'Mon-yy'::text)))"
"        ->  Sort  (cost=8922.32..9056.34 rows=53609 width=11)"
"              Sort Key: Table2.month"
"              ->  Seq Scan on Table2(cost=0.00..3885.28 rows=53609 width=11)"
"                    Filter: ((date >= '2014-01-01'::date) AND (date   Materialize  (cost=79211.29..81652.22 rows=488186 width=8)"
"              ->  Sort  (cost=79211.29..80431.75 rows=488186 width=8)"
"                    Sort Key: (to_char((Table1.date)::timestamp with time zone, 'Mon-yy'::text))"
"                    ->  Seq Scan on Table1(cost=0.00..19735.86 rows=488186 width=8)"

目前，我在表1中大约有500k行。

每天我都会更新表，将大约3到4k记录更新到表1。

查询一直在运行。

我没有得到任何结果。

谁能告诉我哪里出了问题吗？

Answer 1

为了让查询“高效”运行，需要两个索引。根据解释判断，表2的日期栏需要一个索引。

使用btree（date）在table2上创建索引；

表1需要一个带有月名和日数的计算索引，例如“Apr-14”。

使用btree（to_char（date，'Mon-yy'））在表1上创建索引

[编辑，正如一个名为_no _的_horse _所说的那样，这是行不通的，因为to _char不是不可变的——你可以通过编写自己的不可变函数来解决这个问题，但如果你只存储一个日期列，它会简单得多！]

也就是说，文本匹配比日期或数字要慢，如果你想对信息排序，你只能按字母顺序排序。