优化 PostgreSQL 中的频繁子查询
PostgreSQL 用户经常遇到依赖重复子查询的查询,通常会聚合相关表中的数据。 本文探讨了管理这些常见子查询模式的有效方法,从而提高性能和代码可读性。 一个典型的场景是根据外键关系从辅助表中检索聚合数据。
视图方法:一个强大的解决方案
虽然直接将子查询嵌入为伪列是不可能的,但 PostgreSQL 的 VIEW
功能提供了一个很好的替代方案。 VIEW
定义了一个基于现有表和查询的虚拟表,有效地创建了数据的自定义视图。这样可以避免修改基表结构,同时实现所需的结果。
生成列(PostgreSQL 11):增强性能
PostgreSQL 11 及更高版本提供生成列(也称为虚拟列)。这些允许定义一个列,其值是使用表达式计算的,反映了嵌入子查询的目标。 这种方法通常会产生比视图更好的性能。
模拟旧版本中生成的列
对于 PostgreSQL 11 之前的版本,或者首选虚拟列方法时,用户定义的函数可以模拟生成的列。 该函数将表的行类型作为输入并计算所需的值。 然后该函数链接到伪列,实现与生成列类似的功能。
实际实施
我们举个例子来说明一下:
-- Create tables CREATE TABLE tbl_a (a_id int, col1 int, col2 int); CREATE TABLE tbl_b (b_id int, a_id int, colx int); -- Sample data INSERT INTO tbl_a VALUES (1,1,1), (2,2,2), (3,3,3), (4,4,4); INSERT INTO tbl_b VALUES (1,1,5), (2,1,5), (3,1,1) , (4,2,8), (5,2,8), (6,2,6) , (7,3,11), (8,3,11), (9,3,11); -- Function to emulate the generated column CREATE FUNCTION col3(tbl_a) RETURNS int8 LANGUAGE sql STABLE AS $func$ SELECT sum(colx) FROM tbl_b b WHERE b.a_id = .a_id $func$;
现在,访问col3
伪列:
SELECT a_id, col1, col2, tbl_a.col3 FROM tbl_a; SELECT *, a.col3 FROM tbl_a a;
生成列的优点
与视图相比,生成的列提供:
-
无缝集成:包含在
SELECT *
查询中,但没有明确提及。 - 动态更新:自动反映基表中的更改。
- 优化性能:利用 PostgreSQL 的查询优化器提高效率。
结论
虽然不支持直接嵌入子查询,但 PostgreSQL 提供了有效的替代方案——视图和生成列——来管理常用的子查询。 这些方法提高了查询性能和代码清晰度,从而实现更高效的数据库管理。 选择最适合您的 PostgreSQL 版本和性能要求的方法。
以上是如何在 PostgreSQL 中高效存储和访问常用的子查询?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

mysqlviewshavelimitations:1)他们不使用Supportallsqloperations,限制DatamanipulationThroughViewSwithJoinSorsubqueries.2)他们canimpactperformance,尤其是withcomplexcomplexclexeriesorlargedatasets.3)

porthusermanagementInmysqliscialforenhancingsEcurityAndsingsmenting效率databaseoperation.1)usecReateusertoAddusers,指定connectionsourcewith@'localhost'or@'%'。

mysqldoes notimposeahardlimitontriggers,butacticalfactorsdeterminetheireffactective:1)serverConfiguration impactactStriggerGermanagement; 2)复杂的TriggerSincreaseSySystemsystem load; 3)largertablesslowtriggerperfermance; 4)highConconcConcrencerCancancancancanceTigrignecentign; 5); 5)

Yes,it'ssafetostoreBLOBdatainMySQL,butconsiderthesefactors:1)StorageSpace:BLOBscanconsumesignificantspace,potentiallyincreasingcostsandslowingperformance.2)Performance:LargerrowsizesduetoBLOBsmayslowdownqueries.3)BackupandRecovery:Theseprocessescanbe

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