PostgreSQLでクエリを最適化する

明確にするためにクエリプランを再フォーマットする：

QUERY PLAN Aggregate (cost=126377.96..126377.97 rows=1 width=0)
  -> Hash Join (cost=6014.51..126225.38 rows=61033 width=0)
     Hash Cond: (contacts_lists.contact_id = plain_contacts.contact_id)
    -> Hash Join (cost=3067.30..121828.63 rows=61033 width=8)
       Hash Cond: (contacts_lists.contact_id = contacts.id)
      -> Index Scan using index_contacts_lists_on_list_id_and_contact_id
         on contacts_lists (cost=0.00..116909.97 rows=61033 width=4)
         Index Cond: (list_id = 66996)
         -> Hash (cost=1721.41..1721.41 rows=84551 width=4)
         -> Seq Scan on contacts (cost=0.00..1721.41 rows=84551 width=4)
            Filter: ((NOT email_bad) AND (NOT email_unsub))
            -> Hash (cost=2474.97..2474.97 rows=37779 width=4)
            -> Seq Scan on plain_contacts (cost=0.00..2474.97 rows=37779 width=4)
               Filter: has_email

2つの部分インデックスが可能性がある データ分布に応じてseqスキャンを排除します：

-- if many contacts have bad emails or are unsubscribed:
CREATE INDEX contacts_valid_email_idx ON contacts (id)
WHERE (NOT email_bad AND NOT email_unsub);

-- if many contacts have no email:
CREATE INDEX plain_contacts_valid_email_idx ON plain_contacts (id)
WHERE (has_email);

外部キーのインデックスが欠落している可能性があります：

CREATE INDEX plain_contacts_contact_id_idx ON plain_contacts (contact_id);

最後になりましたが、データを分析したことがない場合は、次のコマンドを実行する必要があります。

VACUUM ANALYZE;

すべてが完了してもまだ遅い場合は、plain_contactsとcontactsテーブルをマージする以外にできることはほとんどありません。上記のインデックスにもかかわらず上記のクエリプランを取得すると、ほとんど/すべてのサブスクライバーがそれにサブスクライブされます特定のリスト-この場合、上記のクエリプランが最速です。