Vielleicht möchten Sie einen berechneten Index.
Lassen Sie uns eine Tabelle erstellen:
create table sales(day date, amount real);
Und fülle es mit zufälligen Dingen:
insert into sales
select current_date + s.a as day, random()*100 as amount
from generate_series(1,20);
Indexieren Sie es bei Tag, hier nichts Besonderes:
create index sales_by_day on sales(day);
Erstellen Sie eine Zeilenpositionsfunktion. Es gibt andere Ansätze, dieser ist der einfachste:
create or replace function sales_pos (date) returns bigint
as 'select count(day) from sales where day <= $1;'
language sql immutable;
Überprüfen Sie, ob es funktioniert (nennen Sie es bei großen Datensätzen jedoch nicht so):
select sales_pos(day), day, amount from sales;
sales_pos | day | amount
-----------+------------+----------
1 | 2011-07-08 | 41.6135
2 | 2011-07-09 | 19.0663
3 | 2011-07-10 | 12.3715
..................
Jetzt der knifflige Teil:Fügen Sie einen weiteren Index hinzu, der auf den Werten der sales_pos-Funktion berechnet wird:
create index sales_by_pos on sales using btree(sales_pos(day));
So verwenden Sie es. 5 ist Ihr "Offset", 10 ist das "Limit":
select * from sales where sales_pos(day) >= 5 and sales_pos(day) < 5+10;
day | amount
------------+---------
2011-07-12 | 94.3042
2011-07-13 | 12.9532
2011-07-14 | 74.7261
...............
Es ist schnell, denn wenn Sie es so aufrufen, verwendet Postgres vorberechnete Werte aus dem Index:
explain select * from sales
where sales_pos(day) >= 5 and sales_pos(day) < 5+10;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------
Index Scan using sales_by_pos on sales (cost=0.50..8.77 rows=1 width=8)
Index Cond: ((sales_pos(day) >= 5) AND (sales_pos(day) < 15))
Hoffe es hilft.
