Du kanske vill ha ett beräknat index.
Låt oss skapa en tabell:
create table sales(day date, amount real);
Och fyll den med några slumpmässiga saker:
insert into sales
select current_date + s.a as day, random()*100 as amount
from generate_series(1,20);
Indexera det per dag, inget speciellt här:
create index sales_by_day on sales(day);
Skapa en radpositionsfunktion. Det finns andra tillvägagångssätt, det här är det enklaste:
create or replace function sales_pos (date) returns bigint
as 'select count(day) from sales where day <= $1;'
language sql immutable;
Kontrollera om det fungerar (kalla det inte så här på stora datamängder dock):
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
..................
Nu den knepiga delen:lägg till ytterligare ett index beräknat på sales_pos-funktionsvärdena:
create index sales_by_pos on sales using btree(sales_pos(day));
Så här använder du det. 5 är din "offset", 10 är "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
...............
Det är snabbt, för när du kallar det så här använder Postgres förberäknade värden från indexet:
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))
Hoppas det hjälper.