sql: インデックスを追加して、Geocoder Near Search を高速化します

私の Rails アプリには、現在ログインしているユーザーに最も近いユーザーを見つけることができる機能があります。これには Geocoder gem を使用しています。ユーザー モデルには、次のようなスコープがあります。

   scope :close_to, -> (user:, distance:) {
    where.not(id: user.id)
    .near([user.latitude, user.longitude], distance)
  }

これはうまく機能しますが、ユーザーの数が多い場合は遅くなります。このスコープを呼び出すと、次の SQL クエリが生成されます:

SELECT users.*, 6371.0 * 2 * ASIN(SQRT(POWER(SIN((48.471645 - users.latitude) * PI() / 180 / 2), 2) + COS(48.471645 * PI() / 180) * COS(users.latitude * PI() / 180) * POWER(SIN((-83.102801 - users.longitude) * PI() / 180 / 2), 2))) AS distance, MOD(CAST((ATAN2( ((users.longitude - -83.102801) / 57.2957795), ((users.latitude - 48.471645) / 57.2957795)) * 57.2957795) + 360 AS decimal), 360) AS bearing FROM "users" WHERE ("users"."id" != 43362) AND (users.latitude BETWEEN 39.4784289408127 AND 57.46486105918731 AND users.longitude BETWEEN -96.6674214298497 AND -69.5381805701503 AND (6371.0 * 2 * ASIN(SQRT(POWER(SIN((48.471645 - users.latitude) * PI() / 180 / 2), 2) + COS(48.471645 * PI() / 180) * COS(users.latitude * PI() / 180) * POWER(SIN((-83.102801 - users.longitude) * PI() / 180 / 2), 2)))) BETWEEN 0.0 AND 1000) ORDER BY distance ASC;

インデックスを作成しようとしていますが、うまくいきません。やってみたまたは次の組み合わせ:

1.
    add_index :users, [:id, :latitude]
    add_index :users, [:id, :longitude]

2.  add_index :users, [:id, :latitude, :longitude]

3.  add_index :users, [:latitude]
    add_index :users, [:longitude]

4. add_index :users, [:id, :latitude]

このクエリを高速化するには、どのように s にインデックスを追加すればよいですか?

編集: 緯度と経度の列が 10 進数であることを忘れていました。

このクエリの ANALYZE は次のような結果を返します:

 Sort  (cost=7141.66..7142.14 rows=191 width=327) (actual time=575.995..585.543 rows=36598 loops=1)
   Sort Key: ((12742::double precision * asin(sqrt((power(sin((((((48.471645 - latitude))::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision) / 2::double precision)), 2::double precision) + ((0.662990616338754::double precision * cos((((latitude)::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision))) * power(sin(((((((-83.102801) - longitude))::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision) / 2::double precision)), 2::double precision)))))))
   Sort Method: external merge  Disk: 4672kB
   ->  Seq Scan on users  (cost=0.00..7134.43 rows=191 width=327) (actual time=0.381..517.615 rows=36598 loops=1)
         Filter: ((id <> 43362) AND (latitude >= 39.4784289408127) AND (latitude <= 57.46486105918731) AND (longitude >= (-96.6674214298497)) AND (longitude <= (-69.5381805701503)) AND ((12742::double precision * asin(sqrt((power(sin((((((48.471645 - latitude))::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision) / 2::double precision)), 2::double precision) + ((0.662990616338754::double precision * cos((((latitude)::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision))) * power(sin(((((((-83.102801) - longitude))::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision) / 2::double precision)), 2::double precision)))))) >= 0::double precision) AND ((12742::double precision * asin(sqrt((power(sin((((((48.471645 - latitude))::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision) / 2::double precision)), 2::double precision) + ((0.662990616338754::double precision * cos((((latitude)::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision))) * power(sin(((((((-83.102801) - longitude))::double precision * 3.14159265358979::double precision) / 180::double precision) / 2::double precision)), 2::double precision)))))) <= 1000::double precision))
         Rows Removed by Filter: 6756
 Planning time: 1.041 ms
 Execution time: 587.695 ms
(8 rows)

編集 2:

postgresql が私のものを使用していることに気付きました

add_index :users, [:latitude, :longitude]

近距離で書く場合のみ。約 10 キロメートルのユーザー。

減速の原因はおそらくテーブルからデータを取得するのではなく、数学的な操作を行います。基準の一部は、レコードのフィールドに対してではなく、他のレコードに対する数学演算の結果に対してであるため、O(N²) になります。

Postgres がインデックスを使用せず、代わりに Seq スキャンを選択する理由は、クエリ中にテーブル内のほとんどのレコードを検索する必要があると判断したためです。テーブル内のほとんどのレコードを取得する場合、インデックスは、たとえあったとしても、多くのメリットを提供しない可能性があります。

処理を高速化するには、空間インデックスと PostGis 近隣ベースの検索、または地理距離クエリを使用した Elasticsearch の使用を検討する必要があります。