ottimizzare la query in PostgreSQL

Riformattazione del piano di query per maggiore chiarezza:

QUERY PLAN Aggregate (cost=126377.96..126377.97 rows=1 width=0)
  -> Hash Join (cost=6014.51..126225.38 rows=61033 width=0)
     Hash Cond: (contacts_lists.contact_id = plain_contacts.contact_id)
    -> Hash Join (cost=3067.30..121828.63 rows=61033 width=8)
       Hash Cond: (contacts_lists.contact_id = contacts.id)
      -> Index Scan using index_contacts_lists_on_list_id_and_contact_id
         on contacts_lists (cost=0.00..116909.97 rows=61033 width=4)
         Index Cond: (list_id = 66996)
         -> Hash (cost=1721.41..1721.41 rows=84551 width=4)
         -> Seq Scan on contacts (cost=0.00..1721.41 rows=84551 width=4)
            Filter: ((NOT email_bad) AND (NOT email_unsub))
            -> Hash (cost=2474.97..2474.97 rows=37779 width=4)
            -> Seq Scan on plain_contacts (cost=0.00..2474.97 rows=37779 width=4)
               Filter: has_email

Due indici parziali potrebbero eliminare le scansioni successive a seconda della distribuzione dei dati:

-- if many contacts have bad emails or are unsubscribed:
CREATE INDEX contacts_valid_email_idx ON contacts (id)
WHERE (NOT email_bad AND NOT email_unsub);

-- if many contacts have no email:
CREATE INDEX plain_contacts_valid_email_idx ON plain_contacts (id)
WHERE (has_email);

Potrebbe mancare un indice su una chiave esterna:

CREATE INDEX plain_contacts_contact_id_idx ON plain_contacts (contact_id);

Ultimo ma non meno importante, se non hai mai analizzato i tuoi dati, devi eseguire:

VACUUM ANALYZE;

Se è ancora lento una volta fatto tutto ciò, non c'è molto che tu possa fare a meno di unire i tuoi plain_contacts e le tue tabelle dei contatti:ottenere il piano di query sopra nonostante gli indici sopra significa che la maggior parte/tutti i tuoi abbonati sono iscritti a quello elenco particolare -- nel qual caso il piano di query sopra è il più veloce che otterrai.