


Wie wählt man effizient zufällige Zeilen aus großen PostgreSQL-Tabellen aus?
PostgreSQL-Methode zur zufälligen Zeilenauswahl
Herkömmliche Methoden zur zufälligen Zeilenauswahl sind ineffizient und langsam, wenn es um große Tabellen mit Millionen oder sogar Milliarden von Datensätzen geht. Zwei gängige Methoden sind:
-
Verwenden Sie
random()
, um zu filtern:select * from table where random() < 0.001;
Nach dem Login kopieren -
Verwenden Sie
order by random()
undlimit
:select * from table order by random() limit 1000;
Nach dem Login kopieren
Da jedoch ein vollständiger Tabellenscan oder eine vollständige Tabellensortierung erforderlich ist, sind diese Methoden nicht die beste Wahl für Tabellen mit einer großen Anzahl von Zeilen und führen zu Leistungsengpässen.
Optimierungsmethoden für große Tabellen
Für die folgenden Tabellentypen sollten Sie die folgende Optimierungsmethode in Betracht ziehen, die deutlich schneller ist:
- Numerische ID-Spalten mit kleinen oder mittleren Lücken (indiziert für schnellere Suchvorgänge)
- Keine oder nur minimale Schreibvorgänge während der Auswahl
Abfrage:
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 可选:自定义最小ID起始值 5100000 AS id_span -- 近似ID范围(最大ID - 最小ID + 缓冲) ) SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT 1 + trunc(random() * p.id_span)::integer AS id FROM params p, generate_series(1, 1100) g GROUP BY 1 ) r INNER JOIN big ON r.id = big.id LIMIT 1000;
So funktioniert es:
-
ID-Bereichsschätzung:
- Wenn Sie nicht genau wissen, fragen Sie die Tabelle ab, um die minimale, maximale und Gesamtspanne (max. - min.) der ID-Spalte abzuschätzen.
-
Zufällige ID-Generierung:
- Generieren Sie einen anderen Satz Zufallszahlen innerhalb des geschätzten ID-Bereichs.
-
Redundanz und Duplikatbeseitigung:
- Gruppieren Sie die generierten Zahlen, um Duplikate zu entfernen und so die Möglichkeit zu verringern, fehlende oder bereits ausgewählte Zeilen auszuwählen.
-
Tabellenverknüpfungen und Einschränkungen:
- Verknüpfen Sie die Zufallszahlen mit der tatsächlichen Tabelle mithilfe der ID-Spalte (muss indiziert sein). Dieser effiziente Join ruft die entsprechenden Daten für die ausgewählte Zeile ab.
- Zuletzt wenden Sie ein Limit an, um die erforderliche Anzahl an Zeilen abzurufen.
Warum es schnell ist:
-
Minimale Indexnutzung:
- Die Abfrage führt nur einen Indexscan für die ID-Spalte durch, was viel schneller ist als ein vollständiger Tabellenscan oder Sortiervorgang.
-
Optimierte Zufallszahlengenerierung:
- Die generierten Zufallszahlen werden über den geschätzten ID-Bereich verteilt, wodurch die Möglichkeit fehlender oder überlappender Zeilen minimiert wird.
-
Redundanz und Duplikatbeseitigung:
- Durch die Gruppierung der generierten Zahlen wird sichergestellt, dass nur unterschiedliche Zeilen ausgewählt werden, wodurch die Notwendigkeit einer zusätzlichen Filterung oder Verknüpfung zur Eliminierung von Duplikaten verringert wird.
Weitere Optionen:
-
Rekursiver CTE zur Behandlung von Lücken:
- Fügen Sie für Tabellen mit Lücken in der ID-Sequenz einen zusätzlichen CTE hinzu, um diese Lücken zu schließen.
-
Funktions-Wrapper zur Wiederverwendung:
- Definieren Sie eine Funktion, die Grenzwert und Lückenprozentsatz als Parameter verwendet, was eine einfache Konfiguration und Wiederverwendung mit verschiedenen Tabellen ermöglicht.
-
Universelle Funktionen für jeden Tisch:
- Erstellen Sie eine generische Funktion, die jede Tabelle mit ganzzahligen Spalten als Parameter akzeptiert.
-
Ansichten materialisieren, um die Geschwindigkeit zu erhöhen:
- Erwägen Sie die Erstellung einer materialisierten Ansicht basierend auf einer optimierten Abfrage, um (quasi) zufällig ausgewählte Zeilen schneller abzurufen.
-
TABLE SAMPLE
in PostgreSQL 9.5:- Nutzen Sie die „
TABLE SAMPLE SYSTEM
“-Funktion von PostgreSQL, um eine schnellere, aber weniger zufällige Zeilenstichprobenmethode zu implementieren und sicherzustellen, dass eine genaue Anzahl von Zeilen zurückgegeben wird. Beachten Sie jedoch, dass die Stichprobe aufgrund von Clustereffekten möglicherweise nicht völlig zufällig ist.
- Nutzen Sie die „
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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.

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.

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

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

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.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.

MySQL ist es wert, gelernt zu werden, da es sich um ein leistungsstarkes Open -Source -Datenbankverwaltungssystem handelt, das für Datenspeicher, Verwaltung und Analyse geeignet ist. 1) MySQL ist eine relationale Datenbank, die SQL zum Betrieb von Daten verwendet und für die strukturierte Datenverwaltung geeignet ist. 2) Die SQL -Sprache ist der Schlüssel zur Interaktion mit MySQL und unterstützt CRUD -Operationen. 3) Das Arbeitsprinzip von MySQL umfasst Client/Server -Architektur, Speicher -Engine und Abfrageoptimierer. 4) Die grundlegende Nutzung umfasst das Erstellen von Datenbanken und Tabellen, und die erweiterte Verwendung umfasst das Verbinden von Tabellen mit dem Join. 5) Zu den häufigen Fehlern gehören Syntaxfehler und Erlaubnisprobleme, und die Debugging -Fähigkeiten umfassen die Überprüfung der Syntax und die Verwendung von Erklärungskenntnissen. 6) Die Leistungsoptimierung umfasst die Verwendung von Indizes, die Optimierung von SQL -Anweisungen und die regelmäßige Wartung von Datenbanken.
