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
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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
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PostgreSQL 的详细介绍:请点这里
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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
