Blockscout项目中的Polygon链智能合约查询性能优化实践

背景介绍

在区块链浏览器Blockscout的实际运行中，我们发现了一个典型的数据库查询性能问题。当用户访问Polygon链上的已验证智能合约列表页面时，系统返回500错误状态码，导致功能不可用。经过初步排查，问题定位到一个关键查询语句执行效率极低，需要深入分析并优化。

问题现象

在Polygon主网环境下，查询已验证智能合约列表的请求响应时间超过20分钟，最终导致请求超时。而在其他规模较小的链(如Arbitrum)上，相同查询仅需8秒左右即可完成。这种性能差异表明查询效率与数据规模存在非线性关系。

技术分析

当前索引设计缺陷

系统当前使用的索引设计存在明显不足：

CREATE INDEX addresses_verified_index ON addresses ((1)) WHERE verified = true;

这种索引设计存在两个主要问题：

1. 仅包含一个常量表达式(1)，没有实际存储查询所需的列数据
2. 虽然包含了WHERE条件过滤，但无法支持后续的JOIN操作和排序需求

数据规模影响

通过对比不同链的数据规模，我们发现：

• 小型链(如Arbitrum)：约7000万地址记录，表大小16GB，索引21MB
• 大型链(Polygon)：约5.8亿地址记录，表大小67GB，索引38MB

数据量增长约8.3倍，但查询时间却从8秒激增至1285秒(约21分钟)，增长了160倍，呈现明显的非线性增长趋势。

执行计划分析

数据库优化器在大型数据集上选择了低效的查询计划：

1. 使用Bitmap索引扫描，需要处理5450万行数据的重新检查
2. I/O操作量增加了25倍
3. 默认的work_mem(4MB)配置无法有效支持大规模数据处理

优化方案

索引重构

我们建议采用以下索引优化策略：

-- 移除原有低效索引
DROP INDEX addresses_verified_index;

-- 创建包含必要列的组合索引
CREATE INDEX addresses_verified_hash_txcount_idx
ON addresses(hash, transactions_count) 
WHERE verified = true;

新索引设计特点：

1. 包含查询实际使用的列(hash和transactions_count)
2. 保持原有的verified条件过滤
3. 支持排序和连接操作

内存参数调优

针对大型数据集环境，建议调整PostgreSQL内存参数：

-- 在postgresql.conf中全局设置
work_mem = '32MB'  -- 至少按数据规模比例增加8倍

多维度索引策略

如果业务中存在多种排序需求，可考虑创建多个专用索引：

-- 按不同排序字段创建专用索引
CREATE INDEX addresses_verified_hash_idx ON addresses(hash) WHERE verified = true;
CREATE INDEX addresses_verified_txcount_idx ON addresses(transactions_count) WHERE verified = true;

预期收益

实施上述优化后，预计可获得以下改进：

1. 查询性能提升100-150倍
2. 服务器负载和I/O压力显著降低
3. 不同数据规模下的性能表现更加一致
4. 避免位图操作消耗过多系统资源

实施建议

对于运行区块链浏览器的运维团队，我们建议：

1. 在维护窗口期执行索引变更操作
2. 先在小规模测试环境验证优化效果
3. 监控变更后的系统资源使用情况
4. 根据实际查询模式调整索引策略

通过这次优化实践，我们不仅解决了Polygon链上的具体性能问题，也为处理大规模区块链数据查询提供了可复用的优化模式。这种思路同样适用于其他需要高效查询海量地址数据的区块链应用场景。