PostgreSQL の効率的なランダム行選択方法
PostgreSQL でランダムな行を選択するための最適な方法は、テーブルのサイズ、利用可能なインデックス、必要なランダム性のレベルによって異なります。
5 億行と数値 ID 列 (id など) を持つ非常に大きなテーブルの場合:
-
最速の方法:
- CTE 関数と
random()
関数を使用して、ID 空間内でランダムな ID を生成します。 - id 列を使用して、生成された ID をテーブルに結合します。
- 重複をフィルタリングして、重複する ID を削除します。
- CTE 関数と
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 最小id , 5100000 AS id_span -- 四舍五入。(max_id - min_id + buffer) ) SELECT * FROM ( SELECT p.min_id + trunc(random() * p.id_span)::integer AS id FROM params p , generate_series(1, 1100) g -- 1000 + buffer GROUP BY 1 -- 去除重复项 ) r JOIN big USING (id) LIMIT 1000; -- 去除多余项
-
改善方法:
- 再帰 CTE (
random_pick
) を使用して、ID 空間内のギャップを排除します。 - 再帰的な結果をマージして重複を排除します。
- 外部を適用
LIMIT
して制約を満たす。
- 再帰 CTE (
WITH RECURSIVE random_pick AS ( SELECT * FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM generate_series(1, 1030) -- 1000 + 百分之几 - 根据需要调整 LIMIT 1030 -- 查询规划器提示 ) r JOIN big b USING (id) -- 消除缺失 UNION -- 消除重复项 SELECT b.* FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM random_pick r -- 加上百分之三 - 根据需要调整 LIMIT 999 -- 小于1000,查询规划器提示 ) r JOIN big b USING (id) -- 消除缺失 ) TABLE random_pick LIMIT 1000; -- 实际限制
-
一般的な機能:
- 上記のクエリを関数にラップして、一意の整数列を持つテーブルで再利用できるようにします。
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_random_sample(_tbl_type anyelement , _id text = 'id' , _limit int = 1000 , _gaps real = 1.03) RETURNS SETOF anyelement LANGUAGE plpgsql VOLATILE ROWS 1000 AS $func$ DECLARE _tbl text := pg_typeof(_tbl_type)::text; _estimate int := (...); BEGIN RETURN QUERY EXECUTE format( $$ WITH RECURSIVE random_pick AS ( SELECT ... FROM ... ... ) TABLE random_pick LIMIT ; $$ , _tbl, _id ) USING (...); END $func$;
正確なランダム性や呼び出しの繰り返しを必要としないシナリオの場合:
-
具体化されたビュー:
- ほぼランダムに選択された行を保存するマテリアライズド ビューを作成します。
- マテリアライズド ビューを定期的に更新します。
-
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
:- PostgreSQL 9.5 で導入された
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
は、高速かつ不正確なランダム サンプリング手法を提供します。 -
n
パラメーターは、サンプリングされるテーブルの割合を表します。
- PostgreSQL 9.5 で導入された
SELECT * FROM big TABLESAMPLE SYSTEM ((1000 * 100) / 5100000.0);
その他の注意事項:
- 最高のパフォーマンスを得るには、ID 列にインデックスを使用します。
- PostgreSQL の
random()
関数は暗号的に安全ではありません。 - 提案されたアプローチは、ほとんどの実際的な使用例に対して高度なランダム性を提供します。
以上がPostgreSQL でランダムな行を効率的に選択す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。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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