


Comment le module pg_trgm de PostgreSQL peut-il trouver efficacement des chaînes similaires dans de grands ensembles de données ?
Recherche rapide de chaînes similaires avec PostgreSQL
L'une des exigences courantes en matière de récupération de texte est de trouver des chaînes similaires à une chaîne d'entrée donnée. . PostgreSQL fournit le module pg_trgm à cet effet. Cependant, lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, l'approche par force brute consistant à calculer les scores de similarité pour chaque paire de chaînes peut devenir inefficace.
L'approche conventionnelle consiste à créer un index GiST sur la colonne de nom en utilisant gist_trgm_ops comme opérateur d'index. . Le problème avec cette approche est qu'elle nécessite de calculer des scores de similarité pour chaque paire d'éléments, ce qui entraîne une complexité temporelle quadratique.
Une solution plus efficace consiste à utiliser l'opérateur % fourni par pg_trgm . En définissant le paramètre pg_trgm.similarity_threshold sur une valeur prédéfinie (par exemple, 0,8), l'optimiseur peut utiliser l'index du trigramme GiST pour filtrer les paires candidates qui sont inférieures au seuil de similarité spécifié. Cela réduit considérablement le nombre de calculs de similarité requis et améliore les performances des requêtes.
SET pg_trgm.similarity_threshold = 0.8; SELECT similarity(n1.name, n2.name) AS sim, n1.name, n2.name FROM names n1 JOIN names n2 ON n1.name <> n2.name AND n1.name % n2.name ORDER BY sim DESC;
Cette requête optimisée utilise l'opérateur % pour pré-filtrer les paires candidates avant de calculer les scores de similarité, améliorant ainsi considérablement les performances des requêtes.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
