postgresql从9.1开始增加了外部表访问的功能,这个功能就是数据库直接读取数据库以外的文件,比如csv或者text等类型的文件,暂时
postgresql从9.1开始增加了外部表访问的功能,这个功能就是数据库直接读取数据库以外的文件,比如csv或者text等类型的文件,暂时不支持DML。postgresql有各种插件能直连各种异构DB,如Oracle_fdw,mysql_fdw,file_fdw等,对数据的迁移是很方便的,这是PG的扩展性较强的一个表现。这里介绍foreign data wrapper的file_fdw使用。
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一、环境:
OS :CentOS 6.3
DB :PostgreSQL 9.3
二、使用过程
1.创建扩展,因为默认不安装,安装需要手工创建
2.创建外部表服务接口,查看
postgres=# create server pg_file_server foreign data wrapper file_fdw; CREATE SERVER postgres=# \des List of foreign servers Name | Owner | Foreign-data wrapper ----------------+----------+---------------------- pg_file_server | postgres | file_fdw (1 row)3.建立一个外部表,与外部文件结构一致
postgres=# create foreign table tab_area(id int,cname varchar(80),ename varchar(80),create_time varchar(30)) server pg_file_server options(filename '/home/postgres/data1.csv',format 'csv',header on,delimiter ',',null '1'); --后面options里面参数的说明 --filename后面是文件名和绝对路径 --format是格式,csv是逗号分隔,text表示是tab分隔的方式 --delimiter是分隔符 --header表示第一行数据是否需要 --null表示空数据的转化处理,例子中字段1将转化为null4.上传外部文件
[postgres@kenyon ~]$ more data1.csv ?ID,cname,ename,create_time 1,浙江,zhejiang,2013-01-01 2,杭州,hangzhou,2013-01-02 3,北京,beijing,2012-09-12 4,默认,,2013-09-10 5,四川,sichuan,2012-12-12 6,,nanjing, 7,甘肃,,1998-12-125.查询
postgres=# select * from tab_area; id | cname | ename | create_time ----+-------+----------+------------- | 浙江 | zhejiang | 2013-01-01 2 | 杭州 | hangzhou | 2013-01-02 3 | 北京 | beijing | 2012-09-12 4 | 默认 | | 2013-09-10 5 | 四川 | sichuan | 2012-12-12 6 | | nanjing | 7 | 甘肃 | | 1998-12-12 (7 rows)6.查看外部表
postgres=# \d+ tab_area Foreign table "public.tab_area" Column | Type | Modifiers | FDW Options | Storage | Stats target | Description -------------+-----------------------+-----------+-------------+----------+--------------+------------- id | integer | | | plain | | cname | character varying(80) | | | extended | | ename | character varying(80) | | | extended | | create_time | character varying(10) | | | extended | | Server: pg_file_server FDW Options: (filename '/home/postgres/data1.csv', format 'csv', delimiter ',', header 'true', "null" '1') Has OIDs: no接下来请看第2页精彩内容:
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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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