SQL HowTo: пишем while-цикл прямо в запросе, или «Элементарная трехходовка»

Периодически возникает задача поиска связанных данных по набору ключей, пока не наберем нужное суммарное количество записей.

Наиболее «жизненный» пример — вывести 20 самых старых задач, числящихся на списке сотрудников (например, в рамках одного подразделения). Для различных управленческих «дашбордов» с краткими выжимками по участкам работы похожая тема требуется достаточно часто.



В статье рассмотрим реализацию на PostgreSQL «наивного» варианта решения такой задачи, «поумнее» и совсем сложный алгоритм «цикла» на SQL с условием выхода от найденных данных, который может быть полезен как для общего развития, так и для применения в других похожих случаях.

Возьмем тестовый набор данных из предыдущей статьи. Чтобы выводимые записи не «скакали» от раза к разу при совпадении сортируемых значений, расширим предметный индекс добавлением первичного ключа. Заодно это сразу придаст ему уникальность, и гарантирует нам однозначность порядка сортировки:

CREATE INDEX ON task(owner_id, task_date, id);
-- а старый - удалим
DROP INDEX task_owner_id_task_date_idx;

Как слышится, так и пишется

Сначала набросаем самый простой вариант запроса, передавая ID исполнителей массивом в качестве входного параметра:

SELECT
  *
FROM
  task
WHERE
  owner_id = ANY('{1,2,4,8,16,32,64,128,256,512}'::integer[])
ORDER BY
  task_date, id
LIMIT 20;

[посмотреть на explain.tensor.ru]

Немного грустно — мы заказывали всего 20 записей, а Index Scan вернул нам 960 строк, которые потом еще и сортировать пришлось… А давайте попробуем читать поменьше.

unnest + ARRAY

Первое соображение, которое нам поможет — если нам надо всего 20 отсортированных записей, то достаточно читать не более 20 отсортированных в том же порядке по каждому ключу. Благо, подходящий индекс (owner_id, task_date, id) у нас есть.

Воспользуемся тем же механизмом извлечения и «разворота в столбцы» целостной записи таблицы, что и в прошлой статье. А также применим свертку в массив с помощью функции ARRAY():

WITH T AS (
  SELECT
    unnest(ARRAY(
      SELECT
        t
      FROM
        task t
      WHERE
        owner_id = unnest
      ORDER BY
        task_date, id
      LIMIT 20 -- ограничиваем тут...
    )) r
  FROM
    unnest('{1,2,4,8,16,32,64,128,256,512}'::integer[])
)
SELECT
  (r).*
FROM
  T
ORDER BY
  (r).task_date, (r).id
LIMIT 20; -- ... и тут - тоже

[посмотреть на explain.tensor.ru]

О, уже намного лучше! На 40% быстрее, и в 4.5 раза меньше данных пришлось читать.

Материализация записей таблиц через CTE

Обращу внимание, что в некоторых случаях попытка сразу работать с полями записи после ее поиска в подзапросе, без «оборачивания» в CTE может приводить к «умножению» InitPlan пропорционально количеству этих самых полей:

SELECT
  ((
    SELECT
      t
    FROM
      task t
    WHERE
      owner_id = 1
    ORDER BY
      task_date, id
    LIMIT 1
  ).*);

Result  (cost=4.77..4.78 rows=1 width=16) (actual time=0.063..0.063 rows=1 loops=1)
  Buffers: shared hit=16
  InitPlan 1 (returns $0)
    ->  Limit  (cost=0.42..1.19 rows=1 width=48) (actual time=0.031..0.032 rows=1 loops=1)
          Buffers: shared hit=4
          ->  Index Scan using task_owner_id_task_date_id_idx on task t  (cost=0.42..387.57 rows=500 width=48) (actual time=0.030..0.030 rows=1 loops=1)
                Index Cond: (owner_id = 1)
                Buffers: shared hit=4
  InitPlan 2 (returns $1)
    ->  Limit  (cost=0.42..1.19 rows=1 width=48) (actual time=0.008..0.009 rows=1 loops=1)
          Buffers: shared hit=4
          ->  Index Scan using task_owner_id_task_date_id_idx on task t_1  (cost=0.42..387.57 rows=500 width=48) (actual time=0.008..0.008 rows=1 loops=1)
                Index Cond: (owner_id = 1)
                Buffers: shared hit=4
  InitPlan 3 (returns $2)
    ->  Limit  (cost=0.42..1.19 rows=1 width=48) (actual time=0.008..0.008 rows=1 loops=1)
          Buffers: shared hit=4
          ->  Index Scan using task_owner_id_task_date_id_idx on task t_2  (cost=0.42..387.57 rows=500 width=48) (actual time=0.008..0.008 rows=1 loops=1)
                Index Cond: (owner_id = 1)
                Buffers: shared hit=4"
  InitPlan 4 (returns $3)
    ->  Limit  (cost=0.42..1.19 rows=1 width=48) (actual time=0.009..0.009 rows=1 loops=1)
          Buffers: shared hit=4
          ->  Index Scan using task_owner_id_task_date_id_idx on task t_3  (cost=0.42..387.57 rows=500 width=48) (actual time=0.009..0.009 rows=1 loops=1)
                Index Cond: (owner_id = 1)
                Buffers: shared hit=4

Одна и та же запись «поискалась» 4 раза… Вплоть до PostgreSQL 11 такое поведение встречается регулярно, и решением является «оборачивание» в CTE, что является безусловной границей для оптимизатора в этих версиях.

Рекурсивный аккумулятор

В предыдущем варианте суммарно мы прочитали 200 строк ради нужных 20. Уже не 960, но еще меньше — можно?

Давайте попробуем воспользоваться знанием, что нам надо всего 20 записей. То есть будем итерировать вычитку данных только до достижения нужного нам количества.

Шаг 1: стартовый список

Очевидно, что наш «целевой» список из 20 записей должен начинаться с «первых» записей по одному из наших owner_id-ключей. Поэтому сначала найдем такие «самые первые» по каждому из ключей и занесем в список, отсортировав его в порядке, который хотим — (task_date, id).

Шаг 2: находим «следующие» записи

Теперь, если мы возьмем из нашего списка первую запись и начнем «шагать» дальше по индексу с сохранением owner_id-ключа, то все найденные записи — как раз следующие в результирующей выборке. Конечно, только пока мы не пересечем прикладной ключ второй записи в списке.

Если получилось, что мы вторую запись «пересекли», то последняя прочитанная запись должна быть добавлена в список вместо первой (с тем же owner_id), после чего список снова пересортировываем.



То есть у нас все время получается, что в списке есть не более одной записи по каждому из ключей (если записи кончились, а мы не «пересекли», то из списка первая запись просто пропадет и ничего не добавится), причем они всегда отсортированы в порядке возрастания прикладного ключа (task_date, id).

Шаг 3: фильтруем и «разворачиваем» записи

В части строк нашей рекурсивной выборки некоторые записи rv дублируются — сначала мы находим такие как «пересекающую границу 2-й записи списка», а потом подставляем как 1-ю из списка. Так вот первое появление надо отфильтровать.

Страшный итоговый запрос

WITH RECURSIVE T AS (
  -- #1 : заносим в список "первые" записи по каждому из ключей набора
  WITH wrap AS ( -- "материализуем" record'ы, чтобы обращение к полям не вызывало умножения InitPlan/SubPlan
    WITH T AS (
      SELECT
        (
          SELECT
            r
          FROM
            task r
          WHERE
            owner_id = unnest
          ORDER BY
            task_date, id
          LIMIT 1
        ) r
      FROM
        unnest('{1,2,4,8,16,32,64,128,256,512}'::integer[])
    )
    SELECT
      array_agg(r ORDER BY (r).task_date, (r).id) list -- сортируем список в нужном порядке
    FROM
      T
  )
  SELECT
    list
  , list[1] rv
  , FALSE not_cross
  , 0 size
  FROM
    wrap
UNION ALL
  -- #2 : вычитываем записи 1-го по порядку ключа, пока не перешагнем через запись 2-го
  SELECT
    CASE
      -- если ничего не найдено для ключа 1-й записи
      WHEN X._r IS NOT DISTINCT FROM NULL THEN
        T.list[2:] -- убираем ее из списка
      -- если мы НЕ пересекли прикладной ключ 2-й записи
      WHEN X.not_cross THEN
        T.list -- просто протягиваем тот же список без модификаций
      -- если в списке уже нет 2-й записи
      WHEN T.list[2] IS NULL THEN
        -- просто возвращаем пустой список
        '{}'
      -- пересортировываем словарь, убирая 1-ю запись и добавляя последнюю из найденных
      ELSE (
        SELECT
          coalesce(T.list[2] || array_agg(r ORDER BY (r).task_date, (r).id), '{}')
        FROM
          unnest(T.list[3:] || X._r) r
      )
    END
  , X._r
  , X.not_cross
  , T.size + X.not_cross::integer
  FROM
    T
  , LATERAL(
      WITH wrap AS ( -- "материализуем" record
        SELECT
          CASE
            -- если все-таки "перешагнули" через 2-ю запись
            WHEN NOT T.not_cross
              -- то нужная запись - первая из спписка
              THEN T.list[1]
            ELSE ( -- если не пересекли, то ключ остался как в предыдущей записи - отталкиваемся от нее
              SELECT
                _r
              FROM
                task _r
              WHERE
                owner_id = (rv).owner_id AND
                (task_date, id) > ((rv).task_date, (rv).id)
              ORDER BY
                task_date, id
              LIMIT 1
            )
          END _r
      )
      SELECT
        _r
      , CASE
          -- если 2-й записи уже нет в списке, но мы хоть что-то нашли
          WHEN list[2] IS NULL AND _r IS DISTINCT FROM NULL THEN
            TRUE
          ELSE -- ничего не нашли или "перешагнули"
            coalesce(((_r).task_date, (_r).id) < ((list[2]).task_date, (list[2]).id), FALSE)
        END not_cross
      FROM
        wrap
    ) X
  WHERE
    T.size < 20 AND -- ограничиваем тут количество
    T.list IS DISTINCT FROM '{}' -- или пока список не кончился
)
-- #3 : "разворачиваем" записи - порядок гарантирован по построению
SELECT
  (rv).*
FROM
  T
WHERE
  not_cross; -- берем только "непересекающие" записи

[посмотреть на explain.tensor.ru]

Таким образом, мы обменяли 50% чтений данных на 20% времени выполнения. То есть если у вас есть причины полагать, что чтение может быть долгим (например, данные зачастую не в кэше, и приходится за ними ходить на диск), то таким способом можно зависеть от чтения меньше.

В любом случае, время выполнения получилось лучше, чем в «наивном» первом варианте. Но каким из этих 3 вариантов пользоваться — выбирать вам.