PostgreSQL SELECT DISTINCT
복합 키의 성능 문제
복합 기본 키(예: SELECT DISTINCT
)가 있는 PostgreSQL 테이블에서 (product_id, trade_id)
을 사용하면 놀라울 정도로 느릴 수 있습니다. 쿼리 플래너는 인덱스를 효율적으로 활용하는 대신 순차 스캔을 선택하는 경우가 많습니다.
왜 느린가요?
- 순차 스캔 기본 설정: 플래너는 인덱스가 있더라도 전체 테이블 스캔을 선호할 수 있으며 이로 인해 쿼리 시간이 상당히 길어집니다.
- 인덱스 건너뛰기 스캔 누락: PostgreSQL은 기본적으로 인덱스 내 중복 항목을 건너뛰어 고유 값을 효율적으로 검색하는 최적화인 인덱스 건너뛰기 스캔을 지원하지 않습니다.
해결책: CTE를 사용한 인덱스 건너뛰기 스캔 시뮬레이션
실제 인덱스 건너뛰기 스캔을 사용할 수는 없지만 재귀적 공통 테이블 표현식(CTE)을 사용하여 그 동작을 효과적으로 모방할 수 있습니다.
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;
이 CTE는 효율성을 위해 product_id
의 인덱스를 활용하여 정렬된 순서로 고유한 (product_id)
값을 반복합니다.
이 접근 방식의 장점
- 속도 향상: 이 방법을 사용하면 쿼리 실행 시간이 대폭 단축됩니다. 테스트 결과 225만 행 테이블에서 0.75밀리초로 단축된 것으로 나타났습니다.
-
인덱스 활용: 복합 기본 키 인덱스
(product_id, trade_id)
와(product_id)
의 인덱스를 모두 효과적으로 활용합니다. - 데이터 분포 불가지론: 테이블 내의 데이터 분포에 관계없이 성능이 일관되게 유지됩니다.
위 내용은 복합 기본 키를 사용하는 PostgreSQL SELECT DISTINCT 쿼리가 왜 이렇게 느린가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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