PostgreSQL limit的神奇作用详解
作者：foucus、
最近碰到这样一个SQL引发的性能问题，SQL内容大致如下：
SELECT *
FROM t1
WHERE id = 999
AND (case $1
WHEN 'true' THEN
info = $2
ELSE info = $3 end) limit 1;
开发反应这条SQL加上limit 1之后过了一段时间从原先的索引扫描变成了全表扫描，一个简单的limit 1为何会产生这样的影响，我只取一条数据不是应该更快了吗？
下面我们就从这条SQL开始说起。
首先我们先看下这个表结构，比较简单，info列上有个索引，如下所示：
bill=# \d t1
Table "public.t1"
Column | Type | Collation | Nullable | Default
----------+-----------------------------+-----------+----------+---------
id | integer | | |
info | text | | |
crt_time | timestamp without time zone | | |
Indexes:
"idx_t1" btree (info)
并且info列是没有重复值的，这意味着无论where条件中传入什么变量都肯定是能走索引扫描的。那为什么加上limit 1后会变成全表扫描呢？
我们先看看这条SQL之前正常的走索引的执行计划：
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.027..0.027 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.025..0.026 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info = 'bill'::text)
Filter: (id = 999)
Planning Time: 0.158 ms
Execution Time: 0.057 ms
(6 rows)
而现在的执行计划却是这样的：
Limit (cost=0.00..0.35 rows=1 width=45) (actual time=487.564..487.564 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..170895.98 rows=491791 width=45) (actual time=487.562..487.562 rows=0 loops=1)
Filter: ((id = 999) AND CASE $1 WHEN 'true'::text THEN (info = $2) ELSE (info = $3) END)
Rows Removed by Filter: 6000000
Planning Time: 0.119 ms
Execution Time: 487.595 ms
(6 rows)
奇怪的是下面的全表扫描加上limit后cost反而更低，但实际时间竟然长了这么多。而当我们将日志中获取的绑定变量值带入SQL中再去查看执行计划时，仍然是走索引扫描。既然如此，那比较容易想到的就是plan cache导致的执行计划错误了。
由于在PostgreSQL中执行计划缓存只是会话级别的，PostgreSQL在生成执行计划缓存前，会先走5次custom plan，然后记录这5次总的custom plan的cost, 以及custom plan的次数，最后生成通用的generic plan。
以后，每次bind时，会根据缓存的执行计划以及给定的参数值计算一个COST，如果这个COST 小于前面存储的custom plan cost的平均值，则使用当前缓存的执行计划。如果这个COST大于前面存储的custom plan cost的平均值，则使用custom plan(即重新生成执行计划)，同时custom plan的次数加1，custom plan总成本也会累加进去。
既然如此，我们使用prepare语句再测试一次：
bill=# prepare p1 as select * from t1 where id = 999
bill-# and (case $1 when 'true' then info = $2 else info = $3 end) limit 1;
PREPARE
bill=# explain analyze execute p1('true','bill','postgres');
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.831..0.831 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.830..0.830 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info = 'bill'::text)
Filter: (id = 999)
Planning Time: 0.971 ms
Execution Time: 0.889 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1('true','bill','postgres');
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.038..0.039 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.037..0.037 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info = 'bill'::text)
Filter: (id = 999)
Planning Time: 0.240 ms
Execution Time: 0.088 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1('true','bill','postgres');
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.036..0.036 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.035..0.035 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info = 'bill'::text)
Filter: (id = 999)
Planning Time: 0.136 ms
Execution Time: 0.076 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1('true','bill','postgres');
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.051..0.051 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.049..0.050 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info = 'bill'::text)
Filter: (id = 999)
Planning Time: 0.165 ms
Execution Time: 0.091 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1('true','bill','postgres');
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.027..0.027 rows=0 loops=1)
-> Index Scan using idx_t1 on t1 (cost=0.56..3.18 rows=1 width=45) (actual time=0.025..0.026 rows=0 loops=1)
Index Cond: (info = 'bill'::text)
Filter: (id = 999)
Planning Time: 0.158 ms
Execution Time: 0.057 ms
(6 rows)
bill=# explain analyze execute p1('true','bill','postgres');
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.00..0.35 rows=1 width=45) (actual time=487.564..487.564 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..170895.98 rows=491791 width=45) (actual time=487.562..487.562 rows=0 loops=1)
Filter: ((id = 999) AND CASE $1 WHEN 'true'::text THEN (info = $2) ELSE (info = $3) END)
Rows Removed by Filter: 6000000
Planning Time: 0.119 ms
Execution Time: 487.595 ms
(6 rows)果然在第6次时出现了我们想要的结果！
可以看到前5次索引扫描的cost都是3.18，而全表扫描的cost却是0.35，所以自然优化器选择了全表扫描，可为什么cost变低了反而时间更久了呢？解答这个问题前我们先要来了解下limit子句的cost是如何计算的。
limit cost计算方法：
先从一个最简单的例子看起：
我们只取1条记录，cost很低，时间也很少。
bill=# explain analyze select * from t1 limit 1;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.00..0.02 rows=1 width=45) (actual time=0.105..0.106 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..110921.49 rows=5997449 width=45) (actual time=0.103..0.103 rows=1 loops=1)
Planning Time: 0.117 ms
Execution Time: 0.133 ms
(4 rows)
加上where条件试试呢？
cost一下子变成3703.39了，似乎也很好理解，因为我们在进行limit前要使用where条件进行一次数据过滤，所以cost变得很高了。
bill=# explain analyze select * from t1 where id = 1000 limit 1;
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.00..3703.39 rows=1 width=45) (actual time=0.482..0.483 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..125915.11 rows=34 width=45) (actual time=0.480..0.481 rows=1 loops=1)
Filter: (id = 1000)
Rows Removed by Filter: 1008
Planning Time: 0.117 ms
Execution Time: 0.523 ms
(6 rows)
但当我们换个条件时结果又不同了：
从where id=1000变成 id=999，cost竟然一下子又降低到0.13了，似乎找到了前面全表扫描的limit cost比索引扫描还低的原因了。
bill=# explain analyze select * from t1 where id = 999 limit 1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=0.00..0.13 rows=1 width=45) (actual time=0.041..0.042 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..125915.11 rows=983582 width=45) (actual time=0.040..0.040 rows=1 loops=1)
Filter: (id = 999)
Rows Removed by Filter: 107
Planning Time: 0.114 ms
Execution Time: 0.079 ms
(6 rows)
那么这个limit的cost究竟是如何计算的呢，为什么条件不同cost能差这么多呢？
下面给出limit cost计算方法：
limit_cost = ( N / B ) * A
N：表示limit取的数据，如limit 1则N=1；
B：表示估算得到的总记录数；
A：表示估算的总成本。
例如上面cost=0.13的执行计划中，N = 1，B = 983582，A = 125915.11，那么limit cost便是：
(1/983582)*125915.11 = 0.128，即执行计划中显示的0.13。
简而言之就是如果通过where条件筛选得到的行数越多，那么limit cost就会越低。
知道了这些我们再回过头去看那条SQL就清楚了，因为where id = 999这个条件的数据比较多，这也就导致了即使是全表扫描limit cost也很低，甚至比索引扫描还低。
SELECT *
FROM t1
WHERE id = 999
AND (case $1
WHEN 'true' THEN
info = $2
ELSE info = $3 end) limit 1;
但是需要注意的是，我们即使使用explain analyze看到的执行计划中的cost也是一个估算值，并不是实际值，尽管这个和实际值差距不会很大，但如果cost本身就很小，那么还是会带来一点误解的。
例如前面的SQL我想要提高全表扫描的limit cost让其大于索引扫描，这样优化器便会一直选择索引扫描了，于是我将limit 1改成limit 100（即增加N的值），但是却仍然没有起作用：
QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Limit (cost=0.56..5.58 rows=1 width=53) (actual time=0.049..0.051 rows=1 loops=1) -> Index Scan using idx_scm_bind_scm_customer_id_index on scm_bind t (cost=0.56..5.58 rows=1 width=53) (actual time=0.049..0.050 rows=1 loops=1) Index Cond: ((scm_customer_id)::text = 'wmGAgeDQAAXcpcw9QWkDOUQsIDI1xOqQ'::text) Filter: ((bind_status)::text = '2'::text) Planning Time: 0.160 ms Execution Time: 0.072 ms (6 rows) Time: 0.470 ms QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Limit (cost=0.00..8.90 rows=100 width=53) (actual time=1047.859..16654.360 rows=1 loops=1) -> Seq Scan on scm_bind t (cost=0.00..552392.00 rows=6208050 width=53) (actual time=1047.858..16654.357 rows=1 loops=1) Filter: (((bind_status)::text = '2'::text) AND CASE $1 WHEN 'client'::text THEN ((scm_customer_id)::text = ($2)::text) ELSE ((scm_customer_id)::text = ($3)::text) END) Rows Removed by Filter: 12169268 Planning Time: 0.147 ms Execution Time: 16654.459 ms (6 rows) Time: 16654.924 ms (00:16.655)
下面的全表扫描是第6次传入参数得到的，可以看到全表扫描的cost是8.9，而索引扫描是5.58，那应该不会选择cost更高的8.9啊？
而当我们去跟踪实际的cost就可以发现：
$1 = {magic = 195726186, raw_parse_tree = 0x15df470,
query_string = 0x16d65b8 "PREPARE p1(varchar,varchar,varchar) as\n select\n t.scm_sale_customer_id,\n t.scm_customer_id\n from\n scm_bind t\n where t.bind_status = '2'\n and (case $1 when 'client' then scm_customer_id ="..., commandTag = 0x95b5ba "SELECT", param_types = 0x16d66c8, num_params = 3, parserSetup = 0x0, parserSetupArg = 0x0, cursor_options = 256, fixed_result = true,
resultDesc = 0x16d66e8, context = 0x15df250, query_list = 0x16dbe80, relationOids = 0x16e6138, invalItems = 0x0, search_path = 0x16e6168, query_context = 0x16dbd70, rewriteRoleId = 10,
rewriteRowSecurity = true, dependsOnRLS = false, gplan = 0x16ff668, is_oneshot = false, is_complete = true, is_saved = true, is_valid = true, generation = 6, next_saved = 0x0,
generic_cost = 8.8979953447539888, total_custom_cost = 52.899999999999999, num_custom_plans = 5}
实际索引扫描的cost大约数10.58，和执行计划中显示的还是有一定差距的。
让我们言归正传，既然知道了为什么全表扫描的limit cost更低，我们再来解决下一个问题：为什么cost很低但实际执行时间却这么长？
让我们再看看执行计划：
Limit (cost=0.00..0.35 rows=1 width=45) (actual time=487.564..487.564 rows=0 loops=1)
-> Seq Scan on t1 (cost=0.00..170895.98 rows=491791 width=45) (actual time=487.562..487.562 rows=0 loops=1)
Filter: ((id = 999) AND CASE $1 WHEN 'true'::text THEN (info = $2) ELSE (info = $3) END)
Rows Removed by Filter: 6000000
Planning Time: 0.119 ms
Execution Time: 487.595 ms
(6 rows)
仔细观察可以发现，原先应该作为索引的info列的过滤条件，竟然整个作为了filter条件去进行数据过滤了。
那么最后的问题就出现在这个where条件中的case when表达式了，因为在case when表达式进行过滤前，绑定变量还没有传入实际的值，而优化器对于不确定的值自然无法选择是否去走索引了，这里不得不吐槽一下这种写法。。。
因此对于优化器计算limit cost时，只知道where id = 999会得到大量的数据，而无法判断后面的case when里面会得到多少数据，因此虽然后面的条件只会得到很少一部分数据，但是优化器生成limit cost时估算得到的总记录数B只是根据id = 999去判断，导致估算的cost很低，但实际却只得到很少的数据，要去表中过滤大量数据。
不得不感叹这个“简单”的SQL竟然包含着这么多知识。
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