PostgreSQL多维空间对象—

CUBE是pg内置的插件，实现了一种数据类型cube来表示多维立方体。CUBE是一个多维数据类型，支持两种多维类型：多维POINT、区间（左下+右上）。以及这些几何对象的几何特性搜索和计算（方位搜索、距离计算），这些搜索都支持GiST索引。

例子：
求多维点的距离：
–欧几里得距离

bill@bill=>select '(1,2,3,4)'::cube <-> '(2,2,3,10)'::cube ;  ?column?
-------------------6.082762530298219
(1 row)

–切比雪夫距离(分别每个坐标的距离，取最大值)

bill@bill=>select '(1,2,3,4)'::cube <=> '(2,2,3,10)'::cube ;  ?column?
----------6
(1 row)

–直线距离(分别每个坐标的距离，求和)

bill@bill=>select '(1,2,3,4)'::cube <#> '(2,2,3,10)'::cube ;  ?column?
----------7
(1 row)

使用cube类型进行索引查询：
对于cube类型我们可以使用gist空间索引来进行索引查询。

创建测试表：

bill@bill=>create table test2 (
bill(#   id int primary key,
bill(#   cb cube
bill(# );
CREATE TABLE

插入数据：

bill@bill=>insert into test2 select generate_series(1,100000),cube(array[random()*10,random()*100,random()*1000],array[random()*10,random()*100,random()*1000]);
INSERT 0 100000bill@bill=>\dt+ test2 List of relationsSchema | Name  | Type  | Owner |  Size   | Description
--------+-------+-------+-------+---------+-------------bill   | test2 | table | bill  | 9120 kB |
(1 row)

创建gist索引：
需要注意gist索引很大，我们的表实际只有1MB不到，但是索引竟然有464MB！

bill@bill=>create index idx_t2 on test2 using gist(cb);
CREATE INDEXbill@bill=>\di+ idx_t2List of relationsSchema |  Name  | Type  | Owner | Table |  Size  | Description
--------+--------+-------+-------+-------+--------+-------------bill   | idx_t2 | index | bill  | test2 | 464 MB |
(1 row)

包含操作的查询性能：

bill@bill=>explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from test2 where cb @> cube '[(7,67,548), (3,72,389)]';        QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Bitmap Heap Scan on bill.test2  (cost=79.18..196.86 rows=100 width=60) (actual time=5.892..8.220 rows=2399 loops=1)Output: id, cbRecheck Cond: (test2.cb @> '(7, 67, 548),(3, 72, 389)'::cube)Heap Blocks: exact=1005Buffers: shared hit=2822->  Bitmap Index Scan on idx_t2  (cost=0.00..79.16 rows=100 width=0) (actual time=5.720..5.721 rows=2399 loops=1)Index Cond: (test2.cb @> '(7, 67, 548),(3, 72, 389)'::cube)Buffers: shared hit=1817Planning Time: 0.303 msExecution Time: 8.572 ms
(10 rows)

相交查询性能：

bill@bill=>explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from test2 where cb && cube '[(7,67,918), (9,32,399)]';         QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Bitmap Heap Scan on bill.test2  (cost=391.68..857.07 rows=500 width=60) (actual time=31.379..37.760 rows=32931 loops=1)Output: id, cbRecheck Cond: (test2.cb && '(7, 67, 918),(9, 32, 399)'::cube)Heap Blocks: exact=1137Buffers: shared hit=24210->  Bitmap Index Scan on idx_t2  (cost=0.00..391.56 rows=500 width=0) (actual time=31.224..31.224 rows=32931 loops=1)Index Cond: (test2.cb && '(7, 67, 918),(9, 32, 399)'::cube)Buffers: shared hit=23073Planning Time: 0.107 msExecution Time: 39.620 ms
(10 rows)

包含点的查询：

bill@bill=>explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from test2 where cb @> cube '(5,23,908)';  QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Bitmap Heap Scan on bill.test2  (cost=79.18..196.86 rows=100 width=60) (actual time=7.135..8.711 rows=2944 loops=1)Output: id, cbRecheck Cond: (test2.cb @> '(5, 23, 908)'::cube)Heap Blocks: exact=1044Buffers: shared hit=4650->  Bitmap Index Scan on idx_t2  (cost=0.00..79.16 rows=100 width=0) (actual time=6.986..6.986 rows=2944 loops=1)Index Cond: (test2.cb @> '(5, 23, 908)'::cube)Buffers: shared hit=3606Planning Time: 0.074 msExecution Time: 8.921 ms
(10 rows)

参考链接：https://www.postgresql.org/docs/12/cube.html

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