為什麼我的 PostgreSQL 具有複合主鍵的 SELECT DISTINCT 查詢如此緩慢?
PostgreSQL SELECT DISTINCT
複合鍵的效能問題
在具有複合主鍵(例如 SELECT DISTINCT
)的 PostgreSQL 表上使用 (product_id, trade_id)
可能會非常慢。 查詢規劃器經常選擇順序掃描,而不是有效地利用索引。
為什麼這麼慢?
- 順序掃描偏好:規劃者可能更喜歡全表掃描,即使有索引,也會導致查詢時間顯著延長。
- 缺少索引跳過掃描:PostgreSQL 本身不支援索引跳過掃描,這是一種透過跳過索引中的重複項來有效檢索唯一值的最佳化。
解決方案:使用 CTE 模擬索引跳躍掃描
雖然真正的索引跳過掃描不可用,但我們可以使用遞歸公共表表達式 (CTE) 有效地模仿其行為:
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;
此 CTE 依排序順序迭代唯一的 product_id
值,利用 (product_id)
上的索引來提高效率。
這種方法的優點
- 速度改善:此方法大幅減少了查詢執行時間。 測試顯示,在 225 萬行表上,時間縮短至 0.75 毫秒。
-
索引利用率:它有效地利用了複合主鍵索引
(product_id, trade_id)
和(product_id)
上的索引。 - 資料分佈不可知:無論表內的資料分佈為何,效能都保持一致。
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InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL的基本操作包括創建數據庫、表格,及使用SQL進行數據的CRUD操作。 1.創建數據庫:CREATEDATABASEmy_first_db;2.創建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入數據:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。
