PostgreSQL 9.4版本的物化视图更新
PostgreSQL的9.4版本出来有一段时间了,也更新了很多内容,其中之一是比较感兴趣的物化视图的更新,对比原先的物化视图语法,新增
PostgreSQL的9.4版本出来有一段时间了,也更新了很多内容,其中之一是比较感兴趣的物化视图的更新,对比原先的物化视图语法,新增了一个CONCURRENTLY参数。
一、新语法:
二、数据准备:
[postgres@ ~]$ psql psql (9.4.1) Type "help" for help. postgres=# create table tbl_kenyon(id int,remark text); CREATE TABLE postgres=# insert into tbl_kenyon select generate_series(1,1000000),md5(random()::text); INSERT 0 1000000 postgres=# select * from tbl_kenyon limit 10; id | remark ----+---------------------------------- 1 | d4fc1c7440a4d1672028586c2bb76514 2 | 5c1590519fa47f02db2895146a5f62a4 3 | 1710ac4199746e9bfa188f1655d1f857 4 | 6cae64191c2bc309a4884301e77b26ad 5 | 813987a5c3af2d75bd0de6e288083b10 6 | c52baa42cda22c89719bfb59dde1f78b 7 | 491003337ea4e887c5ac24d174c691c6 8 | 455cdf32b170fcf2b450c0b974fbf310 9 | 43adb30aeb0a21ab35fdf97064ad1d21 10 | 97dc1adc5484244a077e87ef36ecfe09 (10 rows) --创建简单的物化视图 postgres=# create materialized view mv_tbl_kenyon as select * from tbl_kenyon ; SELECT 1000000 postgres=# \d+ List of relations Schema | Name | Type | Owner | Size | Description --------+---------------+-------------------+----------+-------+------------- public | mv_tbl_kenyon | materialized view | postgres | 65 MB | public | tbl_kenyon | table | postgres | 65 MB | (2 rows)三、测试用例:
--测试不带concurrently postgres=# insert into tbl_kenyon values(1000001,md5(random()::text)); INSERT 0 1 postgres=# select max(id) from mv_tbl_kenyon ; max --------- 1000000 (1 row) postgres=# \timing Timing is on. postgres=# refresh materialized view mv_tbl_kenyon ; REFRESH MATERIALIZED VIEW Time: 2056.460 ms --测试带concurrently,需要建一个唯一索引 postgres=# insert into tbl_kenyon values(1000002,md5(random()::text)); INSERT 0 1 Time: 9.434 ms postgres=# refresh materialized view concurrently mv_tbl_kenyon; ERROR: cannot refresh materialized view "public.mv_tbl_kenyon" concurrently HINT: Create a unique index with no WHERE clause on one or more columns of the materialized view. Time: 22109.877 ms postgres=# create unique index idx_ken on mv_tbl_kenyon(id); CREATE INDEX Time: 707.721 ms postgres=# select max(id) from mv_tbl_kenyon ; max --------- 1000001 (1 row) Time: 1.110 ms postgres=# begin; BEGIN postgres=# refresh materialized view concurrently mv_tbl_kenyon; REFRESH MATERIALIZED VIEW Time: 24674.739 ms --如果在refresh的时候,前面加个begin; --还能发现在开启的另外的session里面,是不会阻塞查询的,反之不加concurrently会阻塞 postgres=# select * from mv_tbl_kenyon limit 10; id | remark ----+---------------------------------- 1 | d4fc1c7440a4d1672028586c2bb76514 2 | 5c1590519fa47f02db2895146a5f62a4 3 | 1710ac4199746e9bfa188f1655d1f857 4 | 6cae64191c2bc309a4884301e77b26ad 5 | 813987a5c3af2d75bd0de6e288083b10 6 | c52baa42cda22c89719bfb59dde1f78b 7 | 491003337ea4e887c5ac24d174c691c6 8 | 455cdf32b170fcf2b450c0b974fbf310 9 | 43adb30aeb0a21ab35fdf97064ad1d21 10 | 97dc1adc5484244a077e87ef36ecfe09 (10 rows)四、源码
相关唯一索引的源码,在matview.c里面可以查看:
五、总结:
1.新版的物化视图新增了concurrently参数,可以使在刷新视图时不会锁住该物化视图的查询工作
2.该参数的原理和优缺点与索引的concurrently类似,以时间来换取查询锁,,刷新的速度会变得很慢
3.增量刷新的参数还没有,比较遗憾
------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------
CentOS 6.3环境下yum安装PostgreSQL 9.3
PostgreSQL缓存详述
Windows平台编译 PostgreSQL
Ubuntu下LAPP(Linux+Apache+PostgreSQL+PHP)环境的配置与安装
Ubuntu上的phppgAdmin安装及配置
CentOS平台下安装PostgreSQL9.3
PostgreSQL配置Streaming Replication集群
如何在CentOS 7/6.5/6.4 下安装PostgreSQL 9.3 与 phpPgAdmin
------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------
PostgreSQL 的详细介绍:请点这里
PostgreSQL 的下载地址:请点这里
本文永久更新链接地址:

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
