Postgresql-大きなデータベースで配列を使用するパフォーマンス

elementsを使用する必要があると思います 表：

• Postgresは統計を使用して、クエリを実行する前に一致する行数を予測できるため、最適なクエリプランを使用できます（データが均等に分散されていない場合はより重要です）。

• CLUSTER elements USING elements_id_element_idxを使用してクエリデータをローカライズできます。;

• Postgres 9.2がリリースされると、インデックスのみのスキャンを利用できるようになります。

しかし、私は1,000万個の要素についていくつかのテストを行いました：

create table elements (id_item bigint, id_element bigint);
insert into elements
  select (random()*524288)::int, (random()*32768)::int
    from generate_series(1,10000000);

\timing
create index elements_id_item on elements(id_item);
Time: 15470,685 ms
create index elements_id_element on elements(id_element);
Time: 15121,090 ms

select relation, pg_size_pretty(pg_relation_size(relation))
  from (
    select unnest(array['elements','elements_id_item', 'elements_id_element'])
      as relation
  ) as _;
      relation       | pg_size_pretty 
---------------------+----------------
 elements            | 422 MB
 elements_id_item    | 214 MB
 elements_id_element | 214 MB



create table arrays (id_item bigint, a_elements bigint[]);
insert into arrays select array_agg(id_element) from elements group by id_item;

create index arrays_a_elements_idx on arrays using gin (a_elements);
Time: 22102,700 ms

select relation, pg_size_pretty(pg_relation_size(relation))
  from (
    select unnest(array['arrays','arrays_a_elements_idx']) as relation
  ) as _;
       relation        | pg_size_pretty 
-----------------------+----------------
 arrays                | 108 MB
 arrays_a_elements_idx | 73 MB

そのため、一方で配列は小さく、インデックスも小さくなります。決定を下す前に、2億要素のテストを行います。