Tôi có một bảng t chứa một cột line_positions
có kiểu dòng. Cho 2 điểm tôi muốn tìm đường gần nhất đủ gần (dưới 10km) và đường đó không đi quá gần đến điểm tôi muốn tránh (tối thiểu 20km). Hiện tại tôi đang sử dụng
SELECT t.*
FROM path t
WHERE
ST_DWithin(ST_GeographyFromText('Point(69.835 22.596)'), t.line_positions, 10000, FALSE) AND
ST_DWithin(ST_GeographyFromText('Point(69.856 22.519)'), t.line_positions, 10000, false) AND
NOT ST_DWithin(ST_GeographyFromText('Point(-79.804 9.141)'), t.line_positions, 20000, false)
ORDER BY
ST_Distance(ST_GeographyFromText('Point(69.835 22.576)'), t.line_positions, false) +
ST_Distance(ST_GeographyFromText('Point(69.856 22.519)'), t.line_positions, false)
ASC
LIMIT 1
Có một chỉ số chính ix_path_line_positions
trên cột line_poseitions.
Nó hoạt động nhưng chậm, trong khoảng từ 3 đến 30 giây chỉ với 100000 hàng trong t.
giải thích phân tích cho:
Limit (cost=9.95..9.95 rows=1 width=1432) (actual time=21729.253..21729.254 rows=1 loops=1)
-> Sort (cost=9.95..9.95 rows=1 width=1432) (actual time=21729.251..21729.251 rows=1 loops=1)
Sort Key: ((_st_distance('0101000020E61000003D0AD7A370755140FA7E6ABC74933640'::geography, line_positions, '0'::double precision, false) + _st_distance('0101000020E6100000105839B4C8765140BE9F1A2FDD843640'::geography, line_positions, '0'::double precision, false)))
Sort Method: top-N heapsort Memory: 26kB"
-> Index Scan using ix_path_line_positions on path t (cost=0.28..9.94 rows=1 width=1432) (actual time=93.490..21710.562 rows=690 loops=1)
Index Cond: ((line_positions && '0101000020E61000003D0AD7A3707551407F6ABC7493983640'::geography) AND (line_positions && '0101000020E6100000105839B4C8765140BE9F1A2FDD843640'::geography))
Filter: (('0101000020E61000003D0AD7A3707551407F6ABC7493983640'::geography && _st_expand(line_positions, '10000'::double precision)) AND ('0101000020E6100000105839B4C8765140BE9F1A2FDD843640'::geography && _st_expand(line_positions, '10000'::double precision)) AND _st_dwithin('0101000020E61000003D0AD7A3707551407F6ABC7493983640'::geography, line_positions, '10000'::double precision, false) AND _st_dwithin('0101000020E6100000105839B4C8765140BE9F1A2FDD843640'::geography, line_positions, '10000'::double precision, false) AND ((NOT ('0101000020E6100000FA7E6ABC74F353C0D578E92631482240'::geography && _st_expand(line_positions, '20000'::double precision))) OR (NOT (line_positions && '0101000020E6100000FA7E6ABC74F353C0D578E92631482240'::geography)) OR (NOT _st_dwithin('0101000020E6100000FA7E6ABC74F353C0D578E92631482240'::geography, line_positions, '20000'::double precision, false))))
Rows Removed by Filter: 15365
Planning time: 0.491 ms
Execution time: 21729.321 ms
Làm thế nào tôi có thể cải thiện nó? Thay vào đó, sử dụng tính toán hình học (nhưng theo dõi của tôi có thể kéo dài vài nghìn km, liệu khoảng cách tính toán có chính xác không)? Sử dụng toán tử <-> KNN (nhưng vì tôi đặt hàng trên tổng 2 khoảng cách, nên dường như không sử dụng chỉ số chính)?
SET work_mem TO '200MB';