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:
- Использование индекса с частичным соответствием (trigram index): Для ускорения поиска по подстроке можно создать индекс с использованием модуля pgtrgm или pgtrgm_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.
- 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@@
иtsvector
.
- 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 выражениеlike 'uri%'
. Такое изменение позволит PostgreSQL использовать индексы для более эффективной фильтрации строк.
- Использование индекса с помощью функции: Если вам необходимо использовать выражение с
%
в начале или конце, вы можете создать индекс, используя функциюsubstring
илиregexp_matches
. Например, вы можете создать индекс на выраженииsubstring(column from 'uri.*')
илиregexp_matches(column, 'uri.*')
, чтобы обрабатывать подстроки, начинающиеся с "uri".
- 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.