


Warum ist meine PostgreSQL SELECT DISTINCT-Abfrage mit einem zusammengesetzten Primärschlüssel so langsam?
PostgreSQL SELECT DISTINCT
Leistungsprobleme mit zusammengesetzten Schlüsseln
Die Verwendung von SELECT DISTINCT
für eine PostgreSQL-Tabelle mit einem zusammengesetzten Primärschlüssel (z. B. (product_id, trade_id)
) kann überraschend langsam sein. Der Abfrageplaner wählt häufig einen sequentiellen Scan, anstatt den Index effizient zu nutzen.
Warum ist es langsam?
- Sequentieller Scan-Vorzug: Der Planer bevorzugt möglicherweise einen vollständigen Tabellenscan, auch mit einem Index, was zu deutlich längeren Abfragezeiten führt.
- Fehlender Index-Skip-Scan: PostgreSQL unterstützt nativ keine Index-Skip-Scans, eine Optimierung, die eindeutige Werte effizient abruft, indem Duplikate innerhalb des Indexes übersprungen werden.
Die Lösung: Index-Skip-Scan mit einem CTE simulieren
Obwohl ein echter Index-Skip-Scan nicht verfügbar ist, können wir sein Verhalten mithilfe eines rekursiven Common Table Expression (CTE) effektiv nachahmen:
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;
Dieser CTE durchläuft eindeutige product_id
Werte in sortierter Reihenfolge und nutzt den Index für (product_id)
für Effizienz.
Vorteile dieses Ansatzes
- Geschwindigkeitsverbesserung: Diese Methode reduziert die Ausführungszeit der Abfrage drastisch. Tests zeigen eine Reduzierung auf 0,75 Millisekunden bei einer Tabelle mit 2,25 Millionen Zeilen.
-
Indexnutzung: Es nutzt effektiv sowohl den zusammengesetzten Primärschlüsselindex
(product_id, trade_id)
als auch den Index für(product_id)
. - Agnostisch zur Datenverteilung: Die Leistung bleibt unabhängig von der Datenverteilung innerhalb der Tabelle konstant.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist meine PostgreSQL SELECT DISTINCT-Abfrage mit einem zusammengesetzten Primärschlüssel so langsam?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.
