Postgresql - kinerja menggunakan array dalam database besar

Saya pikir Anda harus menggunakan elements tabel:

• Postgres akan dapat menggunakan statistik untuk memprediksi berapa banyak baris yang akan cocok sebelum menjalankan kueri, sehingga dapat menggunakan rencana kueri terbaik (lebih penting jika data Anda tidak terdistribusi secara merata);

• Anda akan dapat melokalkan data kueri menggunakan CLUSTER elements USING elements_id_element_idx;

• ketika Postgres 9.2 akan dirilis maka Anda akan dapat memanfaatkan pemindaian indeks saja;

Tapi saya telah melakukan beberapa pengujian untuk 10 juta elemen:

create table elements (id_item bigint, id_element bigint);
insert into elements
  select (random()*524288)::int, (random()*32768)::int
    from generate_series(1,10000000);

\timing
create index elements_id_item on elements(id_item);
Time: 15470,685 ms
create index elements_id_element on elements(id_element);
Time: 15121,090 ms

select relation, pg_size_pretty(pg_relation_size(relation))
  from (
    select unnest(array['elements','elements_id_item', 'elements_id_element'])
      as relation
  ) as _;
      relation       | pg_size_pretty 
---------------------+----------------
 elements            | 422 MB
 elements_id_item    | 214 MB
 elements_id_element | 214 MB



create table arrays (id_item bigint, a_elements bigint[]);
insert into arrays select array_agg(id_element) from elements group by id_item;

create index arrays_a_elements_idx on arrays using gin (a_elements);
Time: 22102,700 ms

select relation, pg_size_pretty(pg_relation_size(relation))
  from (
    select unnest(array['arrays','arrays_a_elements_idx']) as relation
  ) as _;
       relation        | pg_size_pretty 
-----------------------+----------------
 arrays                | 108 MB
 arrays_a_elements_idx | 73 MB

Jadi di sisi lain array lebih kecil, dan memiliki indeks lebih kecil. Saya akan melakukan beberapa tes 200 juta elemen sebelum membuat keputusan.