PostgreSQL SELECT DISTINCT
パフォーマンスのボトルネックと最適化戦略
200 万近くのレコードを含む PostgreSQL テーブルに対する SELECT DISTINCT
クエリは、予想外にパフォーマンスが低下します (500 ~ 600 ミリ秒)。 クエリ プランナーは不可解なことに、使用可能なインデックスを利用する代わりに順次スキャンをデフォルトにしており、インデックスを強制しても実行時間は大幅に改善されません。
PostgreSQL でのインデックス スキップ スキャンのエミュレーション
PostgreSQL にはネイティブのインデックス スキップ スキャン機能がないため、再帰共通テーブル式 (CTE) を使用する回避策でその動作を模倣できます。 この CTE は、効率を高めるために product_id
のインデックスを利用して、個別の製品 ID を昇順で繰り返し取得します。
WITH RECURSIVE cte AS ( ( SELECT product_id FROM tickers ORDER BY 1 LIMIT 1 ) UNION ALL SELECT l.* FROM cte c CROSS JOIN LATERAL ( SELECT product_id FROM tickers t WHERE t.product_id > c.product_id ORDER BY 1 LIMIT 1 ) l ) SELECT * FROM cte;
このアプローチでは、テーブル全体のスキャンと比較してパフォーマンスが大幅に向上します。
代替アプローチ: DISTINCT
および DISTINCT ON
一意の製品 ID ごとに行がより均等に分散されているテーブルの場合、標準の DISTINCT
または DISTINCT ON
キーワードの方が、エミュレートされたインデックス スキップ スキャンより高速であることが判明する可能性があります。 そのパフォーマンスはデータの分散に大きく依存します。
今後の改善点: ネイティブ インデックス スキップ スキャン
PostgreSQL の開発には、ネイティブのインデックス スキップ スキャン機能を統合するための継続的な作業が含まれています。 この将来の機能強化により、SELECT DISTINCT
クエリのパフォーマンスがさらに最適化されることが約束されています。
以上がPostgreSQL SELECT DISTINCT クエリが非常に遅いのはなぜですか? パフォーマンスを向上させるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes)、blob(65,535bytes)、mediumblob(16,777,215bytes)、andlongblob(4,294,967,295bytes).tousebl難易度:1)PROFFORMANCESANDSTORERGEBLOBSEXTERNALLY;

MySQLでユーザーの作成を自動化するための最良のツールとテクノロジーには、次のものがあります。1。MySQLWorkBench、中小サイズの環境に適した、使いやすいがリソース消費量が高い。 2。アンシブル、マルチサーバー環境に適した、シンプルだが急な学習曲線。 3.カスタムPythonスクリプト、柔軟性がありますが、スクリプトセキュリティを確保する必要があります。 4。大規模な環境に適した人形とシェフ、複雑ですがスケーラブル。選択する際には、スケール、学習曲線、統合のニーズを考慮する必要があります。

はい、youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1)converttheblobtoautf-8stringwithconvert function andsearchusinglike.2)


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