


Wie kann ich berechnete Spalten in PostgreSQL für schnellere Abfragen effizient generieren?
PostgreSQL-Abfragen mit berechneten Spalten optimieren
Bei Abfragen, die häufig auf abgeleitete Werte aus mehreren Tabellen zugreifen, verbessert die Erstellung berechneter Spalten in der Zieltabelle die Leistung erheblich. PostgreSQL bietet mehrere Methoden, um dies zu erreichen.
Ansichten bieten zwar eine logische Darstellung einer Abfrage, sind jedoch nicht ideal für leistungskritische Szenarien, da sie keine Daten physisch speichern.
Eine überlegene Lösung sind die „generierten Spalten“ von PostgreSQL (verfügbar ab Version 11). STORED
Generierte Spalten speichern berechnete Werte direkt in der Tabelle und bieten die gleiche Leistung wie herkömmliche Spalten.
Für ältere PostgreSQL-Versionen oder Situationen, in denen virtuell generierte Spalten nicht geeignet sind, können Sie berechnete Spalten mithilfe von Funktionen simulieren. Diese Funktionen akzeptieren den Tabellentyp als Eingabe und geben den berechneten Wert zurück, wobei sie effektiv als Pseudospalten fungieren.
Lassen Sie es uns anhand eines Beispiels veranschaulichen:
CREATE TABLE tbl_a (a_id int, col1 int, col2 int); INSERT INTO tbl_a VALUES (1,1,1), (2,2,2), (3,3,3), (4,4,4); CREATE TABLE tbl_b (b_id int, a_id int, colx int); 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);
So erstellen Sie eine Pseudospalte col3
mithilfe einer Funktion:
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 $func$;
Greifen Sie entweder mithilfe der Attributnotation (tbl_a.col3
) oder der Funktionsnotation (col3(tbl_a)
) auf den berechneten Wert zu, um Abfrageflexibilität zu gewährleisten. Denken Sie daran, Tabellenaliase zu verwenden, um Namenskonflikte zu vermeiden.
Durch die Verwendung berechneter Spalten oder generierter Funktionen werden Unterabfragen minimiert, der Datenabruf optimiert und die Abfragegeschwindigkeit erheblich gesteigert. Der beste Ansatz hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und der PostgreSQL-Version ab. Sorgfältige Überlegungen gewährleisten ein effizientes Datenbankdesign.
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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.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management -System, das hauptsächlich zum schnellen und zuverlässigen Speicher und Abrufen von Daten verwendet wird. Sein Arbeitsprinzip umfasst Kundenanfragen, Abfragebedingungen, Ausführung von Abfragen und Rückgabergebnissen. Beispiele für die Nutzung sind das Erstellen von Tabellen, das Einsetzen und Abfragen von Daten sowie erweiterte Funktionen wie Join -Operationen. Häufige Fehler umfassen SQL -Syntax, Datentypen und Berechtigungen sowie Optimierungsvorschläge umfassen die Verwendung von Indizes, optimierte Abfragen und die Partitionierung von Tabellen.

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

MySQL wird für seine Leistung, Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung der Gemeinschaft ausgewählt. 1.MYSQL bietet effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, die mehrere Datentypen und erweiterte Abfragevorgänge unterstützen. 2. Übernehmen Sie die Architektur der Client-Server und mehrere Speichermotoren, um die Transaktion und die Abfrageoptimierung zu unterstützen. 3. Einfach zu bedienend unterstützt eine Vielzahl von Betriebssystemen und Programmiersprachen. V.

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.
