


Wie kann ich JSONB-Arrays in Postgres effizient nach Millionen von Zeilen abfragen?
Verwendung von JSONB-Operatoren und GIN-Indizierung für Postgres-Abfragen
In Postgres erfordert der Zugriff auf JSON-Array-Elemente eine andere Syntax als der von Ihnen beschriebene Ansatz. Um auf das erste Element eines JSON-Arrays zuzugreifen, verwenden Sie anstelle Ihres vorherigen Versuchs einen nullindizierten Ausdruck.
Die empfohlene Abfragesyntax für dieses Szenario lautet:
e->0->>'event_slug'
Darüber hinaus bietet Postgres Folgendes an umfassende Unterstützung für JSONB-Datentypen. Mit Postgres 12 und höher können Sie die SQL/JSON-Pfadfunktionalität für „Größer-als“- oder „Kleiner-als“-Vergleiche mithilfe von JSONB-Spalten nutzen.
Für Ihre spezifische Abfrage besteht der empfohlene Ansatz darin, einen GIN-Index mit zu erstellen die Operatorklasse jsonb_path_ops:
CREATE INDEX locations_events_gin_idx ON locations USING GIN (events jsonb_path_ops);
Wenn dieser Index vorhanden ist, sollte die folgende Abfrage den Index nutzen und effizient bereitstellen Ergebnisse:
SELECT l.* FROM locations l WHERE l.events @? '$[*] ? (@.event_slug == "test_1") ? (@.end_time.datetime() < "2014-10-13".datetime())'
In älteren Versionen von Postgres ohne direkte „Größer als“- oder „Kleiner als“-Operatoren für JSONB kann eine materialisierte Ansicht verwendet werden, um eine ähnliche Leistung zu erzielen. Dazu gehört das Speichern relevanter Attribute in normalisierter Form, sodass Sie herkömmliche Btree-Indizes für effiziente Abfragen erstellen können.
Angesichts Ihres Anwendungsfalls mit Millionen von Zeilen mit jeweils etwa 10 Ereignissen sind sowohl der GIN-Index- als auch der Materialized-View-Ansatz realisierbar Lösungen. Die beste Option hängt von Faktoren wie der Komplexität Ihrer Abfragen, der Häufigkeit der Aktualisierungen und den gewünschten Leistungsmerkmalen ab.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich JSONB-Arrays in Postgres effizient nach Millionen von Zeilen abfragen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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.

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.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.

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.

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MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.
