PostgreSQL limit的神奇作用详解

随心笔谈2年前发布编辑

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最近碰到这样一个SQL引发的性能问题，SQL内容大致如下：

SELECT *
FROM t1
WHERE id=999
AND (case $1
WHEN ‘true’ THEN
info=$2
ELSE info=$3 end) limit 1;

开发反应这条SQL加上limit 1之后过了一段时间从原先的索引扫描变成了全表扫描，一个简单的limit 1为何会产生这样的影响，我只取一条数据不是应该更快了吗？

下面我们就从这条SQL开始说起。

首先我们先看下这个表结构，比较简单，info列上有个索引，如下所示：

并且info列是没有重复值的，这意味着无论where条件中传入什么变量都肯定是能走索引扫描的。那为什么加上limit 1后会变成全表扫描呢？

我们先看看这条SQL之前正常的走索引的执行计划：

QUERY PLAN
——————————————————————————————————————
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.027..0.027 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.025..0.026 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info=’bill’::text)
Filter: (id=999)
Planning Time: 0.158 ms
Execution Time: 0.057 ms
(6 rows)

而现在的执行计划却是这样的：

Limit (cost=0.00..0.35 rows=1 width=45) (actual time=487.564..487.564 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..170895.98 rows=491791 width=45) (actual time=487.562..487.562 rows=0 loops=1)
Filter: ((id=999) AND CASE $1 WHEN ‘true’::text THEN (info=$2) ELSE (info=$3) END)
Rows Removed by Filter: 6000000
Planning Time: 0.119 ms
Execution Time: 487.595 ms
(6 rows)

奇怪的是下面的全表扫描加上limit后cost反而更低，但实际时间竟然长了这么多。而当我们将日志中获取的绑定变量值带入SQL中再去查看执行计划时，仍然是走索引扫描。既然如此，那比较容易想到的就是plan cache导致的执行计划错误了。

由于在PostgreSQL中执行计划缓存只是会话级别的，PostgreSQL在生成执行计划缓存前，会先走5次custom plan，然后记录这5次总的custom plan的cost, 以及custom plan的次数，最后生成通用的generic plan。

以后，每次bind时，会根据缓存的执行计划以及给定的参数值计算一个COST，如果这个COST 小于前面存储的custom plan cost的平均值，则使用当前缓存的执行计划。如果这个COST大于前面存储的custom plan cost的平均值，则使用custom plan(即重新生成执行计划)，同时custom plan的次数加1，custom plan总成本也会累加进去。

既然如此，我们使用prepare语句再测试一次：

bill=# prepare p1 as select * from t1 where id=999
bill-# and (case $1 when ‘true’ then info=$2 else info=$3 end) limit 1;
PREPARE
bill=# explain analyze execute p1(‘true’,’bill’,’postgres’);
QUERY PLAN
——————————————————————————————————————
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.831..0.831 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.830..0.830 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info=’bill’::text)
Filter: (id=999)
Planning Time: 0.971 ms
Execution Time: 0.889 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1(‘true’,’bill’,’postgres’);
QUERY PLAN
——————————————————————————————————————
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.038..0.039 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.037..0.037 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info=’bill’::text)
Filter: (id=999)
Planning Time: 0.240 ms
Execution Time: 0.088 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1(‘true’,’bill’,’postgres’);
QUERY PLAN
——————————————————————————————————————
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.036..0.036 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.035..0.035 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info=’bill’::text)
Filter: (id=999)
Planning Time: 0.136 ms
Execution Time: 0.076 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1(‘true’,’bill’,’postgres’);
QUERY PLAN
——————————————————————————————————————
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.051..0.051 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.049..0.050 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info=’bill’::text)
Filter: (id=999)
Planning Time: 0.165 ms
Execution Time: 0.091 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1(‘true’,’bill’,’postgres’);
QUERY PLAN
——————————————————————————————————————
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.027..0.027 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.025..0.026 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info=’bill’::text)
Filter: (id=999)
Planning Time: 0.158 ms
Execution Time: 0.057 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1(‘true’,’bill’,’postgres’);
QUERY PLAN
—————————————————————————————————————–
Limit (cost=0.00..0.35 rows=1 width=45) (actual time=487.564..487.564 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..170895.98 rows=491791 width=45) (actual time=487.562..487.562 rows=0 loops=1)
Filter: ((id=999) AND CASE $1 WHEN ‘true’::text THEN (info=$2) ELSE (info=$3) END)
Rows Removed by Filter: 6000000
Planning Time: 0.119 ms
Execution Time: 487.595 ms
(6 rows)

果然在第6次时出现了我们想要的结果！

可以看到前5次索引扫描的cost都是3.18，而全表扫描的cost却是0.35，所以自然优化器选择了全表扫描，可为什么cost变低了反而时间更久了呢？解答这个问题前我们先要来了解下limit子句的cost是如何计算的。

limit cost计算方法：

先从一个最简单的例子看起：

我们只取1条记录，cost很低，时间也很少。

bill=# explain analyze select * from t1 limit 1;
QUERY PLAN
————————————————————————————————————–
Limit (cost=0.00..0.02 rows=1 width=45) (actual time=0.105..0.106 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..110921.49 rows=5997449 width=45) (actual time=0.103..0.103 rows=1 loops=1)
Planning Time: 0.117 ms
Execution Time: 0.133 ms
(4 rows)

加上where条件试试呢？

cost一下子变成3703.39了，似乎也很好理解，因为我们在进行limit前要使用where条件进行一次数据过滤，所以cost变得很高了。

bill=# explain analyze select * from t1 where id=1000 limit 1;
QUERY PLAN
———————————————————————————————————
Limit (cost=0.00..3703.39 rows=1 width=45) (actual time=0.482..0.483 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..125915.11 rows=34 width=45) (actual time=0.480..0.481 rows=1 loops=1)
Filter: (id=1000)
Rows Removed by Filter: 1008
Planning Time: 0.117 ms
Execution Time: 0.523 ms
(6 rows)

但当我们换个条件时结果又不同了：

从where id=1000变成 id=999，cost竟然一下子又降低到0.13了，似乎找到了前面全表扫描的limit cost比索引扫描还低的原因了。

bill=# explain analyze select * from t1 where id=999 limit 1;
QUERY PLAN
————————————————————————————————————-
Limit (cost=0.00..0.13 rows=1 width=45) (actual time=0.041..0.042 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..125915.11 rows=983582 width=45) (actual time=0.040..0.040 rows=1 loops=1)
Filter: (id=999)
Rows Removed by Filter: 107
Planning Time: 0.114 ms
Execution Time: 0.079 ms
(6 rows)

那么这个limit的cost究竟是如何计算的呢，为什么条件不同cost能差这么多呢？

下面给出limit cost计算方法：

limit_cost=( N / B ) * A

N：表示limit取的数据，如limit 1则N=1；

B：表示估算得到的总记录数；

A：表示估算的总成本。

例如上面cost=0.13的执行计划中，N=1，B=983582，A=125915.11，那么limit cost便是：

(1/983582)*125915.11=0.128，即执行计划中显示的0.13。

简而言之就是如果通过where条件筛选得到的行数越多，那么limit cost就会越低。

知道了这些我们再回过头去看那条SQL就清楚了，因为where id=999这个条件的数据比较多，这也就导致了即使是全表扫描limit cost也很低，甚至比索引扫描还低。

SELECT *
FROM t1
WHERE id=999
AND (case $1
WHEN ‘true’ THEN
info=$2
ELSE info=$3 end) limit 1;

但是需要注意的是，我们即使使用explain analyze看到的执行计划中的cost也是一个估算值，并不是实际值，尽管这个和实际值差距不会很大，但如果cost本身就很小，那么还是会带来一点误解的。

例如前面的SQL我想要提高全表扫描的limit cost让其大于索引扫描，这样优化器便会一直选择索引扫描了，于是我将limit 1改成limit 100（即增加N的值），但是却仍然没有起作用：

QUERY PLAN
——————————————————————————————————————————————————
Limit (cost=0.56..5.58 rows=1 width=53) (actual time=0.049..0.051 rows=1 loops=1)
-> Index Scan using idx_scm_bind_scm_customer_id_index on scm_bind t (cost=0.56..5.58 rows=1 width=53) (actual time=0.049..0.050 rows=1 loops=1)
Index Cond: ((scm_customer_id)::text=’wmGAgeDQAAXcpcw9QWkDOUQsIDI1xOqQ’::text)
Filter: ((bind_status)::text=’2′::text)
Planning Time: 0.160 ms
Execution Time: 0.072 ms
(6 rows)
Time: 0.470 ms
QUERY PLAN
———————————————————————————————————————————————————————————
Limit (cost=0.00..8.90 rows=100 width=53) (actual time=1047.859..16654.360 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on scm_bind t (cost=0.00..552392.00 rows=6208050 width=53) (actual time=1047.858..16654.357 rows=1 loops=1)
Filter: (((bind_status)::text=’2′::text) AND CASE $1 WHEN ‘client’::text THEN ((scm_customer_id)::text=($2)::text) ELSE ((scm_customer_id)::text=($3)::text) END)
Rows Removed by Filter: 12169268
Planning Time: 0.147 ms
Execution Time: 16654.459 ms
(6 rows)
Time: 16654.924 ms (00:16.655)

下面的全表扫描是第6次传入参数得到的，可以看到全表扫描的cost是8.9，而索引扫描是5.58，那应该不会选择cost更高的8.9啊？

而当我们去跟踪实际的cost就可以发现：

$1={magic=195726186, raw_parse_tree=0x15df470,
query_string=0x16d65b8 “PREPARE p1(varchar,varchar,varchar) as\n select\n t.scm_sale_customer_id,\n t.scm_customer_id\n from\n scm_bind t\n where t.bind_status=’2’\n and (case $1 when ‘client’ then scm_customer_id=”…, commandTag=0x95b5ba “SELECT”, param_types=0x16d66c8, num_params=3, parserSetup=0x0, parserSetupArg=0x0, cursor_options=256, fixed_result=true,
resultDesc=0x16d66e8, context=0x15df250, query_list=0x16dbe80, relationOids=0x16e6138, invalItems=0x0, search_path=0x16e6168, query_context=0x16dbd70, rewriteRoleId=10,
rewriteRowSecurity=true, dependsOnRLS=false, gplan=0x16ff668, is_oneshot=false, is_complete=true, is_saved=true, is_valid=true, generation=6, next_saved=0x0,
generic_cost=8.8979953447539888, total_custom_cost=52.899999999999999, num_custom_plans=5}

实际索引扫描的cost大约数10.58，和执行计划中显示的还是有一定差距的。

让我们言归正传，既然知道了为什么全表扫描的limit cost更低，我们再来解决下一个问题：为什么cost很低但实际执行时间却这么长？

让我们再看看执行计划：

仔细观察可以发现，原先应该作为索引的info列的过滤条件，竟然整个作为了filter条件去进行数据过滤了。

那么最后的问题就出现在这个where条件中的case when表达式了，因为在case when表达式进行过滤前，绑定变量还没有传入实际的值，而优化器对于不确定的值自然无法选择是否去走索引了，这里不得不吐槽一下这种写法。。。

因此对于优化器计算limit cost时，只知道where id=999会得到大量的数据，而无法判断后面的case when里面会得到多少数据，因此虽然后面的条件只会得到很少一部分数据，但是优化器生成limit cost时估算得到的总记录数B只是根据id=999去判断，导致估算的cost很低，但实际却只得到很少的数据，要去表中过滤大量数据。

不得不感叹这个“简单”的SQL竟然包含着这么多知识。

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