PostgreSQL SELECT DISTINCT
複合キーのパフォーマンスの問題
複合主キー (SELECT DISTINCT
など) を含む PostgreSQL テーブルで (product_id, trade_id)
を使用すると、驚くほど遅くなる可能性があります。 クエリ プランナーは、インデックスを効率的に利用する代わりに、順次スキャンを選択することがよくあります。
なぜ遅いのですか?
- シーケンシャル スキャンの設定: プランナは、インデックスを使用する場合でもテーブル全体のスキャンを優先する場合があり、これによりクエリ時間が大幅に長くなります。
- インデックス スキップ スキャンの欠落: PostgreSQL は、インデックス内の重複をスキップして一意の値を効率的に取得する最適化であるインデックス スキップ スキャンをネイティブにサポートしていません。
解決策: CTE を使用したインデックス スキップ スキャンのシミュレーション
真のインデックス スキップ スキャンは利用できませんが、再帰的な Common Table Expression (CTE) を使用してその動作を効果的に模倣できます。
WITH RECURSIVE cte AS ( ( -- parentheses are crucial 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 CTE は、効率化のために product_id
のインデックスを利用して、一意の (product_id)
値をソートされた順序で繰り返し処理します。
このアプローチの利点
- 速度の向上: この方法により、クエリの実行時間が大幅に短縮されます。 テストでは、225 万行のテーブルで 0.75 ミリ秒まで短縮されることがわかりました。
-
インデックス使用率: 複合主キー インデックス
(product_id, trade_id)
と(product_id)
のインデックスの両方を効果的に利用します。 - データ分散に依存しない: テーブル内のデータ分散に関係なく、パフォーマンスは一貫したままになります。
以上が複合主キーを使用した PostgreSQL SELECT DISTINCT クエリが非常に遅いのはなぜですか?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。

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts

mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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