


PostgreSQL SELECT DISTINCT
Strategi Bottleneck dan Pengoptimuman Prestasi
Pertanyaan SELECT DISTINCT
pada jadual PostgreSQL yang mengandungi hampir dua juta rekod mempamerkan prestasi perlahan yang tidak dijangka (500-600ms). Perancang pertanyaan secara tidak dapat dijelaskan secara lalai kepada imbasan berjujukan dan bukannya memanfaatkan indeks yang tersedia, malah pemaksaan indeks tidak meningkatkan masa pelaksanaan dengan ketara.
Meniru Imbasan Langkau Indeks dalam PostgreSQL
Oleh kerana PostgreSQL tidak mempunyai fungsi imbasan langkau indeks asli, penyelesaian menggunakan ungkapan jadual biasa (CTE) rekursif boleh meniru gelagatnya. CTE ini secara berulang mendapatkan ID produk yang berbeza dalam tertib menaik, menggunakan indeks pada product_id
untuk kecekapan:
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;
Pendekatan ini menawarkan peningkatan prestasi yang besar berbanding dengan imbasan jadual penuh.
Pendekatan Alternatif: DISTINCT
dan DISTINCT ON
Untuk jadual dengan pengedaran baris yang lebih sekata bagi setiap ID produk unik, kata kunci standard DISTINCT
atau DISTINCT ON
mungkin terbukti lebih cepat daripada imbasan langkau indeks yang dicontohi. Prestasi mereka sangat bergantung pada pengedaran data.
Penambahbaikan Masa Depan: Imbasan Langkau Indeks Asli
Pembangunan PostgreSQL termasuk kerja berterusan untuk menyepadukan keupayaan imbasan langkau indeks asli. Peningkatan masa hadapan ini menjanjikan pengoptimuman prestasi selanjutnya untuk SELECT DISTINCT
pertanyaan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa pertanyaan PostgreSQL SELECT DISTINCT saya sangat perlahan, dan bagaimana saya boleh meningkatkan prestasinya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
