


Wie wählt man effizient zufällige Zeilen aus großen PostgreSQL-Tabellen aus?
PostgreSQL-Methode zur zufälligen Zeilenauswahl
Herkömmliche Methoden zur zufälligen Zeilenauswahl sind ineffizient und langsam, wenn es um große Tabellen mit Millionen oder sogar Milliarden von Datensätzen geht. Zwei gängige Methoden sind:
-
Verwenden Sie
random()
, um zu filtern:select * from table where random() < 0.001;
-
Verwenden Sie
order by random()
undlimit
:select * from table order by random() limit 1000;
Da jedoch ein vollständiger Tabellenscan oder eine vollständige Tabellensortierung erforderlich ist, sind diese Methoden nicht die beste Wahl für Tabellen mit einer großen Anzahl von Zeilen und führen zu Leistungsengpässen.
Optimierungsmethoden für große Tabellen
Für die folgenden Tabellentypen sollten Sie die folgende Optimierungsmethode in Betracht ziehen, die deutlich schneller ist:
- Numerische ID-Spalten mit kleinen oder mittleren Lücken (indiziert für schnellere Suchvorgänge)
- Keine oder nur minimale Schreibvorgänge während der Auswahl
Abfrage:
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 可选:自定义最小ID起始值 5100000 AS id_span -- 近似ID范围(最大ID - 最小ID + 缓冲) ) SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT 1 + trunc(random() * p.id_span)::integer AS id FROM params p, generate_series(1, 1100) g GROUP BY 1 ) r INNER JOIN big ON r.id = big.id LIMIT 1000;
So funktioniert es:
-
ID-Bereichsschätzung:
- Wenn Sie nicht genau wissen, fragen Sie die Tabelle ab, um die minimale, maximale und Gesamtspanne (max. - min.) der ID-Spalte abzuschätzen.
-
Zufällige ID-Generierung:
- Generieren Sie einen anderen Satz Zufallszahlen innerhalb des geschätzten ID-Bereichs.
-
Redundanz und Duplikatbeseitigung:
- Gruppieren Sie die generierten Zahlen, um Duplikate zu entfernen und so die Möglichkeit zu verringern, fehlende oder bereits ausgewählte Zeilen auszuwählen.
-
Tabellenverknüpfungen und Einschränkungen:
- Verknüpfen Sie die Zufallszahlen mit der tatsächlichen Tabelle mithilfe der ID-Spalte (muss indiziert sein). Dieser effiziente Join ruft die entsprechenden Daten für die ausgewählte Zeile ab.
- Zuletzt wenden Sie ein Limit an, um die erforderliche Anzahl an Zeilen abzurufen.
Warum es schnell ist:
-
Minimale Indexnutzung:
- Die Abfrage führt nur einen Indexscan für die ID-Spalte durch, was viel schneller ist als ein vollständiger Tabellenscan oder Sortiervorgang.
-
Optimierte Zufallszahlengenerierung:
- Die generierten Zufallszahlen werden über den geschätzten ID-Bereich verteilt, wodurch die Möglichkeit fehlender oder überlappender Zeilen minimiert wird.
-
Redundanz und Duplikatbeseitigung:
- Durch die Gruppierung der generierten Zahlen wird sichergestellt, dass nur unterschiedliche Zeilen ausgewählt werden, wodurch die Notwendigkeit einer zusätzlichen Filterung oder Verknüpfung zur Eliminierung von Duplikaten verringert wird.
Weitere Optionen:
-
Rekursiver CTE zur Behandlung von Lücken:
- Fügen Sie für Tabellen mit Lücken in der ID-Sequenz einen zusätzlichen CTE hinzu, um diese Lücken zu schließen.
-
Funktions-Wrapper zur Wiederverwendung:
- Definieren Sie eine Funktion, die Grenzwert und Lückenprozentsatz als Parameter verwendet, was eine einfache Konfiguration und Wiederverwendung mit verschiedenen Tabellen ermöglicht.
-
Universelle Funktionen für jeden Tisch:
- Erstellen Sie eine generische Funktion, die jede Tabelle mit ganzzahligen Spalten als Parameter akzeptiert.
-
Ansichten materialisieren, um die Geschwindigkeit zu erhöhen:
- Erwägen Sie die Erstellung einer materialisierten Ansicht basierend auf einer optimierten Abfrage, um (quasi) zufällig ausgewählte Zeilen schneller abzurufen.
-
TABLE SAMPLE
in PostgreSQL 9.5:- Nutzen Sie die „
TABLE SAMPLE SYSTEM
“-Funktion von PostgreSQL, um eine schnellere, aber weniger zufällige Zeilenstichprobenmethode zu implementieren und sicherzustellen, dass eine genaue Anzahl von Zeilen zurückgegeben wird. Beachten Sie jedoch, dass die Stichprobe aufgrund von Clustereffekten möglicherweise nicht völlig zufällig ist.
- Nutzen Sie die „
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Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.

MySQL ist keine Programmiersprache, aber seine Abfragesprache SQL hat die Eigenschaften einer Programmiersprache: 1. SQL unterstützt bedingte Beurteilung, Schleifen und variable Operationen; 2. Durch gespeicherte Prozeduren, Auslöser und Funktionen können Benutzer komplexe logische Operationen in der Datenbank ausführen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das für Datenspeicher, Verwaltung, Abfrage und Sicherheit geeignet ist. 1. Es unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und wird in Webanwendungen und anderen Feldern häufig verwendet. 2. Durch die Client-Server-Architektur und verschiedene Speichermotoren verarbeitet MySQL Daten effizient. 3. Die grundlegende Verwendung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, das Einfügen, Abfragen und Aktualisieren von Daten. 4. Fortgeschrittene Verwendung beinhaltet komplexe Abfragen und gespeicherte Verfahren. 5. Häufige Fehler können durch die Erklärungserklärung debuggen. 6. Die Leistungsoptimierung umfasst die rationale Verwendung von Indizes und optimierte Abfrageanweisungen.

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

Zu den Verriegelungsmechanismen von InnoDB gehören gemeinsame Schlösser, exklusive Schlösser, Absichtsschlösser, Aufzeichnungsschlösser, Lückensperrungen und nächste Schlüsselschlösser. 1. Shared Lock ermöglicht es Transaktionen, Daten zu lesen, ohne dass andere Transaktionen lesen. 2. Exklusives Schloss verhindert, dass andere Transaktionen Daten lesen und ändern. 3.. Intention Lock optimiert die Sperreffizienz. 4. Rekord -Sperr -Indexdatensatz. 5. Gap Lock Locks Index -Aufzeichnungslücke. 6. Die nächste Schlüsselsperrung ist eine Kombination aus Datensatzsperr- und Lückensperrung, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.


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