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在Heap中，我们依靠PostgreSQL支撑大多数后端繁重的任务，我们存储每个事件为一个hstore blob，我们为每个跟踪的用户维护一个已完成事件的PostgreSQL数组，并将这些事件按时间排序。 Hstore能够让我们以灵活的方式附加属性到事件中，而且事件数组赋予了我们强大的性能，特别是对于漏斗查询，在这些查询中我们计算不同转化渠道步骤间的输出。

在这篇文章中，我们看看那些意外接受大量输入的PostgreSQL函数，然后以高效，惯用的方式重写它。

你的第一反应可能是将PostgreSQL中的数组看做像C语言中对等的类似物。你之前可能用过变换阵列位置或切片来操纵数据。不过要小心，在PostgreSQL中不要有这样的想法，特别是数组类型是变长的时，比如JSON、文本或是hstore。如果你通过位置来访问PostgreSQL数组，你会进入一个意想不到的性能暴跌的境地。

这种情况几星期前在Heap出现了。我们在Heap为每个跟踪用户维护一个事件数组，在这个数组中我们用一个hstore datum代表每个事件。我们有一个导入管道来追加新事件到对应的数组。为了使这一导入管道是幂等的，我们给每个事件设定一个event_id，我们通过一个功能函数重复运行我们的事件数组。如果我们要更新附加到事件的属性的话，我们只需使用相同的event_id转储一个新的事件到管道中。

所以，我们需要一个功能函数来处理hstores数组，并且，如果两个事件具有相同的event_id时应该使用数组中最近出现的那个。刚开始尝试这个函数是这样写的：

-- This is slow, and you don't want to use it!---- Filter an array of events such that there is only one event with each event_id.-- When more than one event with the same event_id is present, take the latest one.CREATE OR REPLACE FUNCTION dedupe_events_1(events HSTORE[]) RETURNS HSTORE[] AS $$ SELECT array_agg(event) FROM (  -- Filter for rank = 1, i.e. select the latest event for any collisions on event_id.  SELECT event  FROM (   -- Rank elements with the same event_id by position in the array, descending.

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

{“event_id=>1,data=>foo”, “event_id=>2,data=>bar”, “event_id=>3,data=>baz”}

相反的是

{[pointer], [pointer], [pointer]}

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。

-- Filter an array of events such that there is only one event with each event_id.-- When more than one event with the same event_id, is present, take the latest one.CREATE OR REPLACE FUNCTION dedupe_events_2(events HSTORE[]) RETURNS HSTORE[] AS $$ SELECT array_agg(event) FROM (  -- Filter for rank = 1, i.e. select the latest event for any collisions on event_id.  SELECT event  FROM (   -- Rank elements with the same event_id by position in the array, descending.   SELECT event, row_number AS index, rank()   OVER (PARTITION BY (event -> 'event_id')::BIGINT ORDER BY row_number DESC)   FROM (    -- Use unnest instead of generate_subscripts to turn an array into a set.    SELECT event, row_number()    OVER (ORDER BY event -> 'time')    FROM unnest(events) AS event   ) unnested_data  ) deduped_events  WHERE rank = 1  ORDER BY index ASC ) to_agg;$$ LANGUAGE SQL IMMUTABLE;

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。

   SELECT events[sub] AS event, sub, rank()   OVER (PARTITION BY (events[sub] -> 'event_id')::BIGINT ORDER BY sub DESC)   FROM generate_subscripts(events, 1) AS sub  ) deduped_events  WHERE rank = 1  ORDER BY sub ASC ) to_agg;$$ LANGUAGE SQL IMMUTABLE;

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！