PostgreSQL에서 임의의 행을 효율적으로 선택하려면 어떻게 해야 합니까?
PostgreSQL의 효율적인 무작위 행 선택 방법
PostgreSQL은 임의의 행을 효율적으로 선택하기 위한 다양한 방법을 제공합니다.
방법 1: Random() 및 Limit 절 사용
이 방법은 random()
함수와 LIMIT
절을 사용합니다.
SELECT * FROM table ORDER BY random() LIMIT 1000;
그러나 큰 테이블의 경우 이 방법은 전체 테이블 스캔이 필요하므로 속도가 느려질 수 있습니다.
방법 2: 인덱스 기반 방법
이 방법은 기본 키 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화합니다.
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 最小ID (大于等于当前最小ID) , 5100000 AS id_span -- 四舍五入 (max_id - min_id + 缓冲) ) SELECT * FROM ( SELECT p.min_id + trunc(random() * p.id_span)::integer AS id FROM params p , generate_series(1, 1100) g -- 1000 + 缓冲 GROUP BY 1 -- 去除重复项 ) r JOIN table USING (id) LIMIT 1000; -- 去除多余项
이 방법은 전체 테이블 스캔 대신 인덱스 스캔을 사용하기 때문에 첫 번째 방법보다 빠릅니다.
방법 3: 재귀적 CTE 사용
이 방법은 재귀 공통 테이블 표현식(CTE)을 사용하여 ID 열의 누락된 값을 처리합니다.
WITH RECURSIVE random_pick AS ( SELECT * FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM generate_series(1, 1030) -- 1000 + 百分几 - 根据需要调整 LIMIT 1030 -- 查询规划器提示 ) r JOIN table b USING (id) -- 去除缺失值 UNION -- 去除重复项 SELECT b.* FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM random_pick r -- 加上百分几 - 根据需要调整 LIMIT 999 -- 小于1000,查询规划器提示 ) r JOIN table b USING (id) -- 去除缺失值 ) TABLE random_pick LIMIT 1000; -- 实际限制
방법 4: TABLESAMPLE SYSTEM(n) 사용
PostgreSQL 9.5에는 TABLESAMPLE SYSTEM (n)
구문이 도입되었습니다. 여기서 n은 0에서 100 사이의 백분율입니다.
SELECT * FROM big TABLESAMPLE SYSTEM ((1000 * 100) / 5100000.0);
이 방법은 빠르지만 클러스터링 효과로 인해 진정한 무작위 샘플을 반환하지 못할 수도 있습니다.
비교 및 제안
테이블의 ID 열에 대한 결측값이 거의 없고 기본 키 인덱스가 있는 경우 방법 2(인덱스 기반 방법)가 최고의 속도와 성능을 제공하므로 최선의 선택입니다. 정확한 섹스.
결측값이 많은 테이블의 경우 결측값을 효과적으로 처리할 수 있는 방법 3(재귀적 CTE)을 고려해 보세요.
방법 1 (random()
및 limit
)은 성능이 낮으므로 작은 테이블에 사용해야 합니다.
방법 4(TABLESAMPLE SYSTEM
)는 빠르지만 다른 방법만큼 정확하지는 않습니다. 큰 테이블에서 빠른 추정을 하는 데 사용할 수 있습니다.
위 내용은 PostgreSQL에서 임의의 행을 효율적으로 선택하려면 어떻게 해야 합니까?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.
