Ganos在時空索引框架基礎上進行的深度優化，可減少時空查詢中額外的數據I/O及計算開銷。
背景信息
時空引擎傳統的查詢都是經典的兩階段查詢處理方法（粗糙集過濾和精確過濾），首先利用時空多維索引進行粗糙集過濾，篩選出來的中間結果集再經過精確函數判斷，得到最終的結果集。
示例
先利用test表上的空間索引與查詢對象進行粗過濾，得到中間結果集ID，根據中間結果集ID再取出實際的記錄數據，利用st_intersects進行精確過濾，最終得到符合條件的記錄集。
這其中，利用空間索引進行粗糙集過濾后，依舊有大量無關的對象需要進入到精確過濾階段，一方面帶來數據I/O開銷，另一方面由于精確過濾計算過于復雜，會帶來大量無用計算。
select id from test where st_intersects(ST_GeomFromText('POLYGON((250000 -268000, 250000 270000, 280000 270000,280000 -268000, 250000 -268000))', 3857),geom)=true;兩階段查詢優化
兩階段查詢優化對于時空范圍查詢、PIP（point in polygon）查詢等場景有較大的性能提升，該優化由RDS PostgreSQL中的guc參數控制，對用戶使用透明，當前默認為關閉狀態。
在數據庫session中開啟或關閉查詢優化的命令如下：
-- 開啟
SET rds_enable_gist_refine = true;
-- 關閉
SET rds_enable_gist_refine = false;文檔內容是否對您有幫助？