CREATE AGGREGATE Rbitmap_union2 (Rbitmap)( sfunc = myfunction, stype = mytype, FINALFUNC = myfunction_final); 在编写聚合函数时,对每一行都会重复调用指定同一函数,如果要处理的数据是累加的,那么如果不在每次调用之间共享内存空间,而是不停的申
CREATE AGGREGATE Rbitmap_union2 (Rbitmap) ( sfunc = myfunction, stype = mytype, FINALFUNC = myfunction_final );
在编写聚合函数时,对每一行都会重复调用指定同一函数,如果要处理的数据是累加的,那么如果不在每次调用之间共享内存空间,而是不停的申请释放新的内存,那么速度会变得很慢,所以在这时共享内存是十分有用的:
PostgreSQL 有 MemoryContext 的概念,如果普通的使用 palloc 申请内存空间,系统会向 CurrentMemoryContext 申请,而据我试验猜测,聚合函数在每次调用时,都会切换 CurrentMemoryContext,所以普通的 palloc 是不能使用的。
在使用 Version 1 Calling Conventions 时,有如下宏定义, PG_FUNCTION_ARGS 是我们编写函数的实际入参:
#define PG_FUNCTION_ARGS FunctionCallInfo fcinfo
FunctionCallInfo 是指向 FunctionCallInfoData 结构的指针:
/* * This struct is the data actually passed to an fmgr-called function. */ typedef struct FunctionCallInfoData { FmgrInfo *flinfo; /* ptr to lookup info used for this call */ fmNodePtr context; /* pass info about context of call */ fmNodePtr resultinfo; /* pass or return extra info about result */ Oid fncollation; /* collation for function to use */ bool isnull; /* function must set true if result is NULL */ short nargs; /* # arguments actually passed */ Datum arg[FUNC_MAX_ARGS]; /* Arguments passed to function */ bool argnull[FUNC_MAX_ARGS]; /* T if arg[i] is actually NULL */ } FunctionCallInfoData;其中的 flinfo 指向 FmgrInfo
typedef struct FmgrInfo { PGFunction fn_addr; /* pointer to function or handler to be called */ Oid fn_oid; /* OID of function (NOT of handler, if any) */ short fn_nargs; /* number of input args (0..FUNC_MAX_ARGS) */ bool fn_strict; /* function is "strict" (NULL in => NULL out) */ bool fn_retset; /* function returns a set */ unsigned char fn_stats; /* collect stats if track_functions > this */ <span style="color:#ff0000;">void *fn_extra</span>; /* extra space for use by handler */ <span style="color:#ff0000;">MemoryContext fn_mcxt</span>; /* memory context to store fn_extra in */ fmNodePtr fn_expr; /* expression parse tree for call, or NULL */ } FmgrInfo;
我们只要在 fn_mcxt 这个 MemoryContext 下申请内存,就可以让它保持在整个聚合的过程中,申请到的内存块指针,可以存放到 fn_extra 中,也可以作为返回值和入参传递在每次调用间,最后使用 FINALFUNC 指定的函数进行最终处理。
向指定 MemoryContext - fn_mcxt 申请内存的函数如下:
MemoryContextAlloc(fcinfo->flinfo->fn_mcxt, sizeof(some_type));它会返回一个指向申请内存空间的 void * 指针。
可以参考 src/backend/utils/adt/arrayfuncs.c 以及下列文章。
参考文章:
http://stackoverflow.com/questions/30515552/can-a-postgres-c-language-function-reference-a-stateful-variable-c-side-possibl

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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