


Warum sind meine PostgreSQL-LIKE-Abfragen so langsam und wie kann ich sie beschleunigen?
PostgreSQL LIKE-Abfragen: Leistungsengpässe und Optimierungsstrategien
Die LIKE
-Abfragen von PostgreSQL, die für ihre Rechenintensität bekannt sind, zeigten eine inkonsistente Leistung gegenüber einer bestimmten Datenbanktabelle. Während einige Abfragen innerhalb von 200–400 Millisekunden abgeschlossen sind, dauern andere bis zu 30 Sekunden.
Standard-Indizierungseinschränkungen
Ein erster Versuch, einen B-Tree-Index für das Feld owner1
zu verwenden, konnte die Leistung nicht verbessern. Auch Experimente mit verschiedenen LIKE
Syntaxvarianten erbrachten keine nennenswerten Ergebnisse.
Trigramm-Indizes: Eine überlegene Lösung
Die pg_trgm
-Erweiterung bietet Trigramm-Indizes (GIN/GiST), die erhebliche Leistungsverbesserungen für LIKE
- und ILIKE
-Operationen bieten, insbesondere bei längeren Zeichenfolgen. Wichtig ist, dass diese Indizes auch Wörter unterstützen, die kürzer als drei Zeichen sind.
Präfix-Matching optimieren
Für Suchen ohne führende Platzhalter sollten Sie diese Alternativen in Betracht ziehen:
-
^@
-Operator/starts_with()
-Funktion (PostgreSQL 11): Der^@
-Operator und diestarts_with()
-Funktion, die in PostgreSQL 11 eingeführt wurden, bieten bei Verwendung mit SP-GiST-Indizes einen effizienten Präfixabgleich . -
COLLATE "C"
: MitCOLLATE "C"
erstellte Indizes verhalten sich ähnlich wie die Operatorklassetext_pattern_ops
und ermöglichen einen optimierten Präfixabgleich mit B-Tree-Indizes. -
text_pattern_ops
Operatorklasse: Diese Operatorklasse erstellt B-Tree-Indizes, die speziell für linksverankerte Muster entwickelt wurden (kein führender Platzhalter).
Zusätzliche Ressourcen
Ein detaillierteres Verständnis des Mustervergleichs in PostgreSQL finden Sie in diesen Ressourcen:
- Mustervergleich mit LIKE, SIMILAR TO oder regulären Ausdrücken
- Wie wird LIKE implementiert?
- Ähnliche Zeichenfolgen in PostgreSQL effizient finden
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum sind meine PostgreSQL-LIKE-Abfragen so langsam und wie kann ich sie beschleunigen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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