


Mengoptimumkan Pertanyaan SEPERTI PostgreSQL: Menangani Isu Prestasi
Pertanyaan LIKE
PostgreSQL, yang digunakan untuk pemadanan subrentetan, selalunya mempamerkan prestasi yang tidak dapat diramalkan, antara milisaat hingga saat. Artikel ini meneroka punca dan strategi pengoptimuman yang berkesan.
Memahami Kebolehubahan Prestasi
Ketidakkonsistenan prestasi berpunca daripada permintaan sumber yang wujud bagi pertanyaan LIKE
. Tidak seperti semakan kesaksamaan, yang memanfaatkan indeks dengan berkesan, LIKE
pertanyaan biasanya memerlukan imbasan jadual penuh.
Penghadan Indeks
Walaupun indeks B-tree penting untuk prestasi, indeks ini tidak sesuai untuk operasi LIKE
. Indeks pada lajur (cth., owner1
) meningkatkan padanan tepat (SELECT * FROM parcels WHERE owner1 = 'John Doe'
), tetapi menawarkan faedah terhad untuk LIKE
pertanyaan.
Teknik Peningkatan Prestasi
Beberapa teknik boleh meningkatkan dengan ketara LIKE
prestasi pertanyaan:
Carian Teks Penuh (FTS)
FTS PostgreSQL menyediakan carian teks yang cekap. Walau bagaimanapun, ia tidak menyokong pengendali LIKE
secara langsung dan beroperasi pada perkataan, bukan subrentetan sewenang-wenangnya.
Pengoptimuman Padanan Awalan
Untuk corak tanpa kad bebas utama (mis., 'foo%'
), gunakan kelas operator seperti text_pattern_ops
atau varchar_pattern_ops
dengan indeks B-tree. Ini mengoptimumkan padanan corak berlabuh kiri.
Indeks Trigram untuk Padanan Fleksibel
Pelanjutan pg_trgm
, ditambah dengan indeks GIN atau GiST, menawarkan pengindeksan trigram. Ini menyokong semua corak LIKE
dan ILIKE
, tanpa mengira kedudukan kad bebas.
Pertimbangan Lanjut
- Panjang Rentetan: Perkataan berindeks yang lebih pendek daripada tiga aksara akan berfungsi, tetapi corak dengan kurang daripada tiga aksara mungkin masih mencetuskan imbasan indeks penuh.
-
PostgreSQL 11 and Beyond: PostgreSQL 11 memperkenalkan operator
^@
dan fungsistarts_with()
untuk pemadanan awalan yang cekap dengan indeks SP-GiST. -
Pengumpulan dan Pengindeksan: Menggunakan
COLLATE "C"
dengan indeks atau kelas operator yang disesuaikan dengan pengumpulan tertentu boleh mengoptimumkan padanan awalan danLIKE
prestasi pertanyaan untuk senario tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pertanyaan PostgreSQL SEPERTI Sangat Lambat, dan Bagaimana Saya Boleh Membuatnya Lebih Cepat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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