


Mengoptimumkan tablefunc
PostgreSQL untuk Pemisingan Berbilang Lajur Set Data Besar
Penukaran set data yang besar dengan cekap daripada format panjang kepada lebar (berputar) adalah penting untuk analisis data. Artikel ini menangani cabaran dan penyelesaian menggunakan sambungan tablefunc
PostgreSQL untuk pangsi berbilang lajur, terutamanya apabila berurusan dengan berbilion baris.
Menangani Cabaran Pivoting
Masalah biasa melibatkan data berputar dengan berbilang pembolehubah menggunakan tablefunc
. Contohnya, menukar data dengan lajur seperti time
, entity
, status
dan measurement
kepada format yang luas di mana setiap nilai measurement
menduduki lajur yang berasingan.
Mengenalpasti Punca Ketidakcekapan
Sumber utama ketidakcekapan selalunya berpunca daripada susunan lajur yang salah dalam pertanyaan tablefunc
. Fungsi crosstab
menjangkakan susunan tertentu: pengecam baris (mendefinisikan pemisahan data) mestilah lajur pertama, diikuti dengan mana-mana lajur tambahan dan akhirnya, nilai yang akan dipangsi. Pesanan yang salah, seperti menukar lajur time
dan entity
, membawa kepada salah tafsir pengecam baris, yang memberi kesan ketara kepada prestasi.
Penyelesaian: Susunan Lajur yang Betul
Penyelesaian melibatkan penyusunan semula lajur dengan teliti untuk mematuhi keperluan crosstab
. Contoh di bawah menunjukkan pembetulan ini, dengan entity
ialah pengecam baris dan timeof
ialah lajur tambahan:
crosstab( 'SELECT entity, timeof, status, ct FROM t4 ORDER BY 1,2,3' ,$$VALUES (1::text), (0::text)$$)
Contoh Ilustrasi dan Output
Contoh ini mempamerkan pertanyaan yang disemak, menggunakan dense_rank()
untuk memastikan pengecam baris yang unik dan generate_series
untuk mentakrifkan bilangan lajur berpangsi:
SELECT localt, entity , msrmnt01, msrmnt02, msrmnt03, msrmnt04, msrmnt05 -- , more? FROM crosstab( 'SELECT dense_rank() OVER (ORDER BY localt, entity)::int AS row_name , localt, entity , msrmnt, val FROM test ORDER BY localt, entity, msrmnt' , 'SELECT generate_series(1,5)' ) AS ct (row_name int, localt timestamp, entity int , msrmnt01 float8, msrmnt02 float8, msrmnt03 float8, msrmnt04 float8, msrmnt05 float8 );
Pendekatan yang diperbetulkan ini memastikan pangsi berbilang lajur yang cekap dengan tablefunc
, walaupun untuk set data yang sangat besar. Susunan lajur yang betul adalah penting untuk prestasi optimum.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pangsi Berbilang Lajur Boleh Dicapai Dengan Cekap Menggunakan `tablefunc` PostgreSQL untuk Set Data Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.


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

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

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan