<\/div><\/div>
<\/div><\/div>
<\/p>\n\n\n\n
EXPLAIN ANALYZE\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Exemple :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nEXPLAIN ANALYZE\nSELECT *\nFROM routes r\nJOIN communes c\nON ST_Intersects(r.geom, c.geom);\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Cette commande permet de voir :<\/p>\n\n\n\n \nsi un index spatial est utilis\u00e9<\/strong><\/li>\n\n\n\n combien de lignes sont analys\u00e9es<\/li>\n\n\n\n combien de temps prend chaque \u00e9tape.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nSi vous voyez :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nSeq Scan\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n cela signifie que PostgreSQL parcourt toute la table.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>2. V\u00e9rifier la pr\u00e9sence d\u2019index spatiaux<\/span><\/h2>\n\n\n\nLes index sont essentiels pour les requ\u00eates spatiales.<\/p>\n\n\n\n Un index spatial se cr\u00e9e g\u00e9n\u00e9ralement ainsi :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nCREATE INDEX idx_routes_geom\nON routes\nUSING GIST (geom);\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Les index permettent \u00e0 PostgreSQL de r\u00e9duire fortement le nombre de g\u00e9om\u00e9tries \u00e0 analyser<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Sans index spatial, les performances peuvent \u00eatre catastrophiques.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>3. Utiliser les op\u00e9rateurs spatiaux index\u00e9s<\/span><\/h2>\n\n\n\nCertaines fonctions PostGIS utilisent automatiquement les index.<\/p>\n\n\n\n Par exemple :<\/p>\n\n\n\n \nST_Intersects<\/a><\/code><\/li>\n\n\n\n ST_Within<\/code><\/li>\n\n\n\n ST_Contains<\/code><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nMais il est souvent utile d\u2019ajouter un filtre par bounding box<\/strong> :<\/p>\n\n\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\ngeom && other_geom\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Exemple :<\/p>\n\n\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nSELECT *\nFROM routes r\nJOIN communes c\nON r.geom && c.geom\nAND ST_Intersects(r.geom, c.geom);\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Le test de bounding box est beaucoup plus rapide<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>4. V\u00e9rifier la complexit\u00e9 des g\u00e9om\u00e9tries<\/span><\/h2>\n\n\n\nLes g\u00e9om\u00e9tries tr\u00e8s d\u00e9taill\u00e9es peuvent ralentir fortement certaines op\u00e9rations.<\/p>\n\n\n\n Dans certains cas, il peut \u00eatre utile de simplifier les g\u00e9om\u00e9tries :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nST_Simplify(geom, tolerance)\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n ou de cr\u00e9er une table simplifi\u00e9e<\/strong> pour certaines analyses.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>5. \u00c9viter certaines fonctions dans les clauses WHERE<\/span><\/h2>\n\n\n\nCertaines fonctions emp\u00eachent l\u2019utilisation des index.<\/p>\n\n\n\n Par exemple :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nST_Buffer(geom, 100)\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n dans une clause WHERE peut ralentir fortement la requ\u00eate.<\/p>\n\n\n\n Mauvais exemple :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nWHERE ST_Intersects(ST_Buffer(geom,100), zone)\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Il est souvent pr\u00e9f\u00e9rable de reformuler la requ\u00eate.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>6. V\u00e9rifier les statistiques de la base<\/span><\/h2>\n\n\n\nPostgreSQL utilise des statistiques pour choisir le plan d\u2019ex\u00e9cution.<\/p>\n\n\n\n Apr\u00e8s de nombreuses modifications de donn\u00e9es, il est recommand\u00e9 d\u2019ex\u00e9cuter :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nANALYZE\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n ou<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nVACUUM ANALYZE\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Cela permet d\u2019am\u00e9liorer le plan de requ\u00eate.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>7. Limiter les donn\u00e9es analys\u00e9es<\/span><\/h2>\n\n\n\nIl est souvent utile de r\u00e9duire le volume de donn\u00e9es avant les op\u00e9rations spatiales<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Par exemple avec un filtre attributaire :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nWHERE type = 'autoroute'\n<\/code><\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Cela permet de r\u00e9duire le nombre d\u2019objets test\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>8. Tester diff\u00e9rentes approches<\/span><\/h2>\n\n\n\nDans certains cas, plusieurs formulations de requ\u00eates peuvent donner des performances tr\u00e8s diff\u00e9rentes.<\/p>\n\n\n\n Il est donc utile de tester diff\u00e9rentes strat\u00e9gies :<\/p>\n\n\n\n \njointure<\/a> spatiale<\/li>\n\n\n\n sous-requ\u00eate<\/li>\n\n\n\n mat\u00e9rialisation interm\u00e9diaire.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>9. Les 5 erreurs PostGIS les plus fr\u00e9quentes qui ralentissent une requ\u00eate<\/span><\/h2>\n\n\n\nCertaines erreurs reviennent tr\u00e8s souvent dans les bases de donn\u00e9es spatiales.<\/p>\n\n\n\n <\/span>Absence d\u2019index spatial<\/span><\/h3>\n\n\n\nC\u2019est la cause la plus fr\u00e9quente.<\/p>\n\n\n\n Sans index spatial, PostgreSQL doit analyser toutes les g\u00e9om\u00e9tries de la table<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Cr\u00e9er un index :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nCREATE INDEX idx_routes_geom ON routes USING GIST (geom);<\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Mauvais ordre des op\u00e9rations<\/span><\/h3>\n\n\n\nCertaines requ\u00eates ex\u00e9cutent directement une op\u00e9ration spatiale co\u00fbteuse sur toute la table.<\/p>\n\n\n\n Exemple inefficace :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nSELECT * FROM batiments WHERE ST_Intersects(geom, ST_Buffer(:zone,100));<\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Dans ce cas, la fonction ST_Buffer<\/code> est recalcul\u00e9e pour chaque ligne.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Fonction spatiale utilis\u00e9e sans filtre spatial<\/span><\/h3>\n\n\n\nUne jointure spatiale peut \u00eatre tr\u00e8s lente si l\u2019on n\u2019utilise pas de filtre de bounding box.<\/p>\n\n\n\n Exemple recommand\u00e9 :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nSELECT * FROM routes r JOIN communes c ON r.geom && c.geom AND ST_Intersects(r.geom, c.geom);<\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Le test &&<\/code> utilise l\u2019index spatial.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>G\u00e9om\u00e9tries trop complexes<\/span><\/h3>\n\n\n\nCertaines g\u00e9om\u00e9tries contiennent des milliers de sommets.<\/p>\n\n\n\n Dans certains cas il peut \u00eatre utile d\u2019utiliser :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nST_Simplify(geom, tolerance)<\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n ou de stocker une version simplifi\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Statistiques PostgreSQL obsol\u00e8tes<\/span><\/h3>\n\n\n\nSi la table a \u00e9t\u00e9 fortement modifi\u00e9e, PostgreSQL peut choisir un mauvais plan d\u2019ex\u00e9cution.<\/p>\n\n\n\n Mettre \u00e0 jour les statistiques :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nVACUUM ANALYZE<\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Exemple r\u00e9el d\u2019optimisation<\/span><\/h2>\n\n\n\nSupposons une requ\u00eate qui cherche les routes dans une commune.<\/p>\n\n\n\n Requ\u00eate initiale :<\/p>\n\n\n <\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nSELECT r.* FROM routes r, communes c WHERE ST_Intersects(r.geom, c.geom) AND c.nom = 'Paris';<\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Temps d\u2019ex\u00e9cution : 45 secondes<\/strong><\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Version optimis\u00e9e<\/span><\/h2>\n\n\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>\n\n\n\nSELECT r.* FROM routes r JOIN communes c ON r.geom && c.geom AND ST_Intersects(r.geom, c.geom) WHERE c.nom = 'Paris';<\/pre>\n\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Avec :<\/p>\n\n\n\n \nindex spatial<\/li>\n\n\n\n filtre bounding box<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nTemps d\u2019ex\u00e9cution : moins d\u2019une seconde<\/strong><\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Checklist rapide pour diagnostiquer une requ\u00eate PostGIS lente<\/span><\/h2>\n\n\n\nLorsqu\u2019une requ\u00eate prend trop de temps, v\u00e9rifiez :<\/p>\n\n\n\n ✔ la requ\u00eate avec EXPLAIN ANALYZE<\/code> ✔ la pr\u00e9sence d\u2019un index spatial<\/strong> ✔ l\u2019utilisation des op\u00e9rateurs compatibles avec les index<\/strong> ✔ la complexit\u00e9 des g\u00e9om\u00e9tries ✔ la pr\u00e9sence d\u2019un filtre attributaire ✔ les statistiques PostgreSQL (ANALYZE<\/code>)<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/span>Conclusion<\/span><\/h2>\n\n\n\nLorsqu\u2019une requ\u00eate PostGIS est lente, il est important de suivre une d\u00e9marche progressive :<\/p>\n\n\n\n \nanalyser la requ\u00eate avec EXPLAIN ANALYZE<\/code><\/li>\n\n\n\n v\u00e9rifier les index spatiaux<\/li>\n\n\n\n utiliser les op\u00e9rateurs compatibles avec les index<\/li>\n\n\n\n simplifier les g\u00e9om\u00e9tries si n\u00e9cessaire<\/li>\n\n\n\n maintenir les statistiques de la base.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nAvec ces quelques \u00e9tapes, il est souvent possible de r\u00e9duire le temps d\u2019ex\u00e9cution de plusieurs minutes \u00e0 quelques secondes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Dans la majorit\u00e9 des cas, une requ\u00eate PostGIS lente est li\u00e9e \u00e0 un index manquant ou \u00e0 un mauvais plan d\u2019ex\u00e9cution. Une analyse m\u00e9thodique avec EXPLAIN ANALYZE<\/code> permet presque toujours d\u2019identifier le probl\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les bases de donn\u00e9es spatiales peuvent contenir des millions d\u2019objets g\u00e9ographiques. Dans certains cas, une requ\u00eate PostGIS peut prendre plusieurs secondes, voire plusieurs minutes. 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