


Warum ist mein PostgreSQL „SELECT DISTINCT' so langsam und wie kann ich es beheben?
PostgreSQL SELECT DISTINCT
Leistungsengpass: Eine Fallstudie
In diesem Artikel werden Leistungsprobleme untersucht, die bei einer SELECT DISTINCT
Abfrage einer PostgreSQL-Tabelle mit etwa zwei Millionen Datensätzen auftreten.
Kontext
In der tickers
-Tabelle werden Daten aus dem „Ticker“-Kanal von Coinbase Pro gespeichert. Ein zusammengesetzter Primärschlüssel enthält die Spalte product_id
.
Leistungsproblem
Es wurde erwartet, dass die Abfrage SELECT DISTINCT product_id FROM tickers
aufgrund des Index für product_id
eine gute Leistung erbringen würde. Die Ausführung dauerte jedoch durchweg 500–600 Millisekunden.
Abfrageplanuntersuchung
EXPLAIN ANALYZE
zeigte, dass der Abfrageplaner standardmäßig einen sequentiellen Scan durchführte und den Index product_id
ignorierte. Durch das Erzwingen der Indexverwendung konnte das Leistungsproblem nicht behoben werden.
Indexoptimierungsversuche
Das Erstellen eines dedizierten Index für product_id
brachte nur geringfügige Verbesserungen, wobei sequentielle Scans vom Planer immer noch bevorzugt werden, sofern sie nicht explizit überschrieben werden.
Effektive Lösung: Index-Skip-Scan-Emulation
Die implementierte Lösung emuliert Index-Skip-Scans mithilfe rekursiver Abfragen mit seitlichen Verknüpfungen. Dieser Ansatz verbesserte die Leistung erheblich und reduzierte die Ausführungszeit selbst bei einem Datensatz von 2,25 Millionen Zeilen auf 0,75 Millisekunden.
Zusammenfassung
Der derzeitige Mangel an nativen Index-Skip-Scan-Funktionen in PostgreSQL wird durch diese Emulationstechnik behoben. Diese Methode nutzt effektiv vorhandene Indizes und vermeidet die Leistungseinbußen sequenzieller Scans für SELECT DISTINCT
Abfragen in großen Tabellen.
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MySqloffereightStringDatatypes: char, varchar, binär, varbarin, blob, text, enum.1) charisfixed-length, idealforconsistentDatalikecountrycodes.2) varcharisvariable-Länge, effizientes VariationDatalikenames.3)

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Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.


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