【IT168 评论】在Heap中，我们依靠PostgreSQL支撑大多数后端繁重的任务，我们存储每个事件为一个hstore blob，我们为每个跟踪的用户维护一个已完成事件的PostgreSQL数组，并将这些事件按时间排序。 Hstore能够让我们以灵活的方式附加属性到事件中，而且事件数组赋予了我们强大的性能，特别是对于漏斗查询，在这些查询中我们计算不同转化渠道步骤间的输出。

　　在这篇文章中，我们看看那些意外接受大量输入的PostgreSQL函数，然后以高效，惯用的方式重写它。 你的第一反应可能是将PostgreSQL中的数组看做像C语言中对等的类似物。你之前可能用过变换阵列位置或切片来操纵数据。不过要小心，在PostgreSQL中不要有这样的想法，特别是数组类型是变长的时，比如JSON、文本或是hstore。如果你通过位置来访问PostgreSQL数组，你会进入一个意想不到的性能暴跌的境地。

　　这种情况几星期前在Heap出现了。我们在Heap为每个跟踪用户维护一个事件数组，在这个数组中我们用一个hstore datum代表每个事件。我们有一个导入管道来追加新事件到对应的数组。为了使这一导入管道是幂等的，我们给每个事件设定一个event_id，我们通过一个功能函数重复运行我们的事件数组。如果我们要更新附加到事件的属性的话，我们只需使用相同的event_id转储一个新的事件到管道中。 所以，我们需要一个功能函数来处理hstores数组，并且，如果两个事件具有相同的event_id时应该使用数组中最近出现的那个。刚开始尝试这个函数是这样写的：

　　这样奏效，但大输入是性能下降了。这是二次的，在输入数组有100K各元素时它需要大约40秒!

　　这个查询在拥有2.4GHz的i7CPU及16GB Ram的macbook pro上测得，运行脚本为：https://gist.github.com/drob/9180760。