


Comment puis-je stocker et accéder efficacement aux sous-sélections fréquemment utilisées dans PostgreSQL ?
Optimisation des sous-requêtes fréquentes dans PostgreSQL
Les utilisateurs de PostgreSQL rencontrent fréquemment des requêtes reposant sur des sous-requêtes répétées, agrégeant souvent des données de tables associées. Cet article explore des méthodes efficaces pour gérer ces modèles de sous-requêtes courants, améliorant ainsi les performances et la lisibilité du code. Un scénario typique consiste à récupérer des données agrégées à partir d'une table secondaire basée sur une relation de clé étrangère.
L'approche View : une solution robuste
Bien qu'il ne soit pas possible d'intégrer directement des sous-requêtes sous forme de pseudo-colonnes, la fonctionnalité VIEW
de PostgreSQL offre une excellente alternative. Un VIEW
définit une table virtuelle basée sur les tables et requêtes existantes, créant ainsi une vue personnalisée des données. Cela évite de modifier la structure de la table de base tout en obtenant le résultat souhaité.
Colonnes générées (PostgreSQL 11) : performances améliorées
PostgreSQL 11 et versions ultérieures proposent des colonnes générées (également appelées colonnes virtuelles). Ceux-ci permettent de définir une colonne dont la valeur est calculée à l'aide d'une expression, reflétant l'objectif d'intégration de sous-requêtes. Cette approche donne souvent de meilleures performances que les vues.
Émulation des colonnes générées dans les anciennes versions
Pour les versions antérieures à PostgreSQL 11, ou lorsqu'une approche de colonne virtuelle est préférée, une fonction définie par l'utilisateur peut simuler les colonnes générées. Cette fonction prend le type de ligne du tableau en entrée et calcule la valeur souhaitée. La fonction est ensuite liée à une pseudo-colonne, obtenant une fonctionnalité similaire aux colonnes générées.
Mise en œuvre pratique
Illustrons avec un exemple :
-- Create tables CREATE TABLE tbl_a (a_id int, col1 int, col2 int); CREATE TABLE tbl_b (b_id int, a_id int, colx int); -- Sample data INSERT INTO tbl_a VALUES (1,1,1), (2,2,2), (3,3,3), (4,4,4); INSERT INTO tbl_b VALUES (1,1,5), (2,1,5), (3,1,1) , (4,2,8), (5,2,8), (6,2,6) , (7,3,11), (8,3,11), (9,3,11); -- Function to emulate the generated column CREATE FUNCTION col3(tbl_a) RETURNS int8 LANGUAGE sql STABLE AS $func$ SELECT sum(colx) FROM tbl_b b WHERE b.a_id = .a_id $func$;
Maintenant, accédez à la col3
pseudo-colonne :
SELECT a_id, col1, col2, tbl_a.col3 FROM tbl_a; SELECT *, a.col3 FROM tbl_a a;
Avantages des colonnes générées
Par rapport aux vues, les colonnes générées offrent :
-
Intégration transparente : Inclus dans les
SELECT *
requêtes sans mention explicite. - Mises à jour dynamiques : Reflète automatiquement les modifications dans la table de base.
- Performances optimisées : Tire parti de l'optimiseur de requêtes de PostgreSQL pour plus d'efficacité.
Conclusion
Bien que l'intégration directe de sous-requêtes ne soit pas prise en charge, PostgreSQL propose des alternatives efficaces (vues et colonnes générées) pour gérer les sous-requêtes fréquemment utilisées. Ces méthodes améliorent les performances des requêtes et la clarté du code, conduisant à une gestion de base de données plus efficace. Choisissez l'approche la mieux adaptée à votre version de PostgreSQL et à vos exigences de performances.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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.

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.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
