В PostgreSQL, использование оператора like с выражением, содержащим % в начале или конце, может вызвать замедление выполнения запросов из-за того, что обычные индексы не могут быть использованы для предварительной фильтрации строк. Однако есть несколько способов ускорить выполнение таких запросов:
1. Использование индекса с частичным соответствием (trigram index): Для ускорения поиска по подстроке можно создать индекс с использованием модуля pg_trgm или pg_trgm_extension. Эти индексы разбивают текст на троек символов и позволяют преобразовать поиск substring в поиск с применением шаблона. Создание такого индекса позволит PostgreSQL эффективно фильтровать строки, содержащие искомые подстроки.
2. Использование полнотекстового поиска (full-text search): Вместо использования оператора like можно воспользоваться возможностями полнотекстового поиска в PostgreSQL. Для этого необходимо создать соответствующий индекс GIN или GiST и использовать операторы полнотекстового поиска, такие как @@ и tsvector.
3. Перестроение запроса: Если возможно, можно изменить запрос таким образом, чтобы оператор like использовался без % в начале или конце выражения. Например, если вы ищете подстроку, начинающуюся с "uri", вы можете использовать выражение like 'uri%'. Такое изменение позволит PostgreSQL использовать индексы для более эффективной фильтрации строк.
4. Использование индекса с помощью функции: Если вам необходимо использовать выражение с % в начале или конце, вы можете создать индекс, используя функцию substring или regexp_matches. Например, вы можете создать индекс на выражении substring(column from 'uri.*') или regexp_matches(column, 'uri.*'), чтобы обрабатывать подстроки, начинающиеся с "uri".
5. Использование материализованных представлений: Если ваш запрос содержит операцию like '%uri%', которая будет использоваться часто, вы можете создать материализованное представление, в котором уже будет содержаться пре-фильтрация данных.
Однако следует отметить, что каждый из этих способов может быть эффективным в зависимости от конкретного случая. Рекомендуется тестировать и сравнивать каждый из них на вашей собственной среде, чтобы определить наиболее эффективный подход.