PostgreSQL에서 무작위 행을 효율적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?
PostgreSQL의 효율적인 무작위 행 선택 방법
PostgreSQL에서 임의의 행을 선택하는 가장 좋은 방법은 테이블 크기, 사용 가능한 인덱스, 필요한 임의성 수준에 따라 다릅니다.
5억 개의 행과 숫자 ID 열(예: id)이 있는 매우 큰 테이블의 경우:
-
가장 빠른 방법:
- CTE 및
random()
함수를 사용하여 ID 공간 내에서 임의의 ID를 생성합니다. - id 열을 사용하여 생성된 ID를 테이블과 결합합니다.
- 중복 항목을 필터링하고 중복 ID를 제거하세요.
- CTE 및
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 最小id , 5100000 AS id_span -- 四舍五入。(max_id - min_id + buffer) ) SELECT * FROM ( SELECT p.min_id + trunc(random() * p.id_span)::integer AS id FROM params p , generate_series(1, 1100) g -- 1000 + buffer GROUP BY 1 -- 去除重复项 ) r JOIN big USING (id) LIMIT 1000; -- 去除多余项
-
개선 방법:
- 재귀 CTE(
random_pick
)를 사용하여 ID 공간의 공백을 제거합니다. - 재귀 결과를 병합하여 중복을 제거합니다.
- 외부적용
LIMIT
을 적용하여 제약조건을 충족합니다.
- 재귀 CTE(
WITH RECURSIVE random_pick AS ( SELECT * FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM generate_series(1, 1030) -- 1000 + 百分之几 - 根据需要调整 LIMIT 1030 -- 查询规划器提示 ) r JOIN big b USING (id) -- 消除缺失 UNION -- 消除重复项 SELECT b.* FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM random_pick r -- 加上百分之三 - 根据需要调整 LIMIT 999 -- 小于1000,查询规划器提示 ) r JOIN big b USING (id) -- 消除缺失 ) TABLE random_pick LIMIT 1000; -- 实际限制
-
일반 기능:
- 고유한 정수 열이 있는 모든 테이블에 재사용할 수 있도록 위의 쿼리를 함수로 래핑합니다.
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_random_sample(_tbl_type anyelement , _id text = 'id' , _limit int = 1000 , _gaps real = 1.03) RETURNS SETOF anyelement LANGUAGE plpgsql VOLATILE ROWS 1000 AS $func$ DECLARE _tbl text := pg_typeof(_tbl_type)::text; _estimate int := (...); BEGIN RETURN QUERY EXECUTE format( $$ WITH RECURSIVE random_pick AS ( SELECT ... FROM ... ... ) TABLE random_pick LIMIT ; $$ , _tbl, _id ) USING (...); END $func$;
정확한 무작위성이나 반복 호출이 필요하지 않은 시나리오의 경우:
-
구체화된 보기:
- 대략 무작위로 선택된 행을 저장하는 구체화된 뷰를 만듭니다.
- 구체화된 뷰를 주기적으로 새로 고칩니다.
-
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
:- PostgreSQL 9.5에 도입된
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
은 빠르고 부정확한 무작위 샘플링 방법을 제공합니다. n
매개변수는 샘플링할 테이블의 비율을 나타냅니다.
- PostgreSQL 9.5에 도입된
SELECT * FROM big TABLESAMPLE SYSTEM ((1000 * 100) / 5100000.0);
기타 참고사항:
- 최상의 성능을 위해서는 ID 열에 인덱스를 사용하세요.
- PostgreSQL의
random()
함수는 암호화 방식으로 안전하지 않습니다. - 제안된 접근 방식은 대부분의 실제 사용 사례에 높은 수준의 무작위성을 제공합니다.
위 내용은 PostgreSQL에서 무작위 행을 효율적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
