这个查询在拥有2.4GHz的i7CPU及16GB Ram的macbook pro上测得，运行脚本为：https://gist.github.com/drob/9180760。
在这边究竟发生了什么呢? 关键在于PostgreSQL存贮了一个系列的hstores作为数组的值, 而不是指向值的指针. 一个包含了三个hstores的数组看起来像
相反的是
对于那些长度不一的变量, 举个例子. hstores, json blobs, varchars,或者是 text fields, PostgreSQL 必须去找到每一个变量的长度. 对于evaluateevents[2], PostgreSQL 解析从左侧读取的事件直到读取到第二次读取的数据. 然后就是 forevents[3], 她再一次的从第一个索引处开始扫描,直到读到第三次的数据! 所以, evaluatingevents[sub]是 O(sub), 并且 evaluatingevents[sub]对于在数组中的每一个索引都是 O(N2), N是数组的长度.
PostgreSQL能得到更加恰当的解析结果, 它可以在这样的情况下分析该数组一次. 真正的答案是可变长度的元素与指针来实现，以数组的值, 以至于,我们总能够处理 evaluateevents[i]在不变的时间内.
即便如此，我们也不应该让PostgreSQL来处理，因为这不是一个地道的查询。除了generate_subscripts我们可以用unnest，它解析数组并返回一组条目。这样一来，我们就不需要在数组中显式加入索引了。
结果是有效的，它花费的时间跟输入数组的大小呈线性关系。对于100K个元素的输入它需要大约半秒，而之前的实现需要40秒。
这实现了我们的需求：
一次解析数组，不需要unnest。 按event_id划分。 对每个event_id采用最新出现的。 按输入索引排序。教训：如果你需要访问PostgreSQL数组的特定位置，考虑使用unnest代替。
这样奏效，但大输入是性能下降了。这是二次的，在输入数组有100K各元素时它需要大约40秒！
这个查询在拥有2.4GHz的i7CPU及16GB Ram的macbook pro上测得，运行脚本为：https://gist.github.com/drob/9180760。
在这边究竟发生了什么呢? 关键在于PostgreSQL存贮了一个系列的hstores作为数组的值, 而不是指向值的指针. 一个包含了三个hstores的数组看起来像
相反的是
对于那些长度不一的变量, 举个例子. hstores, json blobs, varchars,或者是 text fields, PostgreSQL 必须去找到每一个变量的长度. 对于evaluateevents[2], PostgreSQL 解析从左侧读取的事件直到读取到第二次读取的数据. 然后就是 forevents[3], 她再一次的从第一个索引处开始扫描,直到读到第三次的数据! 所以, evaluatingevents[sub]是 O(sub), 并且 evaluatingevents[sub]对于在数组中的每一个索引都是 O(N2), N是数组的长度.
PostgreSQL能得到更加恰当的解析结果, 它可以在这样的情况下分析该数组一次. 真正的答案是可变长度的元素与指针来实现，以数组的值, 以至于,我们总能够处理 evaluateevents[i]在不变的时间内.
即便如此，我们也不应该让PostgreSQL来处理，因为这不是一个地道的查询。除了generate_subscripts我们可以用unnest，它解析数组并返回一组条目。这样一来，我们就不需要在数组中显式加入索引了。
结果是有效的，它花费的时间跟输入数组的大小呈线性关系。对于100K个元素的输入它需要大约半秒，而之前的实现需要40秒。
这实现了我们的需求：
一次解析数组，不需要unnest。 按event_id划分。 对每个event_id采用最新出现的。 按输入索引排序。教训：如果你需要访问PostgreSQL数组的特定位置，考虑使用unnest代替。
