대규모 PostgreSQL 테이블에서 무작위 행을 효율적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?
대형 PostgreSQL 테이블에서 임의의 행 선택
대규모 데이터 세트로 작업할 때 임의의 행을 선택하는 것은 계산 집약적인 작업일 수 있습니다. 이 기사에서는 약 5억 개의 행이 포함된 테이블에서 임의의 행을 검색하는 다양한 방법을 살펴보고 해당 방법의 성능과 정확성에 대해 논의합니다.
방법 1: RANDOM() 및 LIMIT 사용
첫 번째 방법은 RANDOM() 함수를 사용하여 난수를 생성한 다음 LIMIT 절을 사용하여 결과를 필터링하여 필요한 행 수를 얻는 것입니다.
SELECT * FROM table WHERE RANDOM() < 0.000002 LIMIT 1000;
이 접근 방식은 구현하기 쉽다는 장점이 있지만 큰 테이블에는 비효율적일 수 있습니다. LIMIT 절로 인해 데이터베이스는 테이블의 모든 행을 스캔하여 임의의 행을 선택하고 나머지는 삭제해야 합니다.
방법 2: ORDER BY RANDOM() 및 LIMIT 사용
또 다른 접근 방식은 먼저 RANDOM() 함수를 사용하여 행을 정렬한 다음 LIMIT 절을 사용하여 임의의 행을 가져오는 것입니다.
SELECT * FROM table ORDER BY RANDOM() LIMIT 1000;
이 방법은 첫 번째 방법과 유사하지만 정렬을 통해 임의 행을 보다 효율적으로 선택할 수 있습니다. 필요한 스캔 수가 줄어들어 큰 테이블에 더 나은 선택이 됩니다. 그러나 행 수가 매우 많은 테이블에는 여전히 최선의 선택이 아닙니다.
효율적인 접근 방식: 숫자 ID 열과 인덱스 사용
숫자 ID 열이 있고 간격이 적은 테이블의 경우 더 효율적인 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 여기에는 ID 범위 내에서 난수를 생성하고 이를 사용하여 테이블과 조인하는 작업이 포함됩니다.
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 最小 ID <= 当前最小 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 table USING (id) LIMIT 1000;
이 접근 방식은 인덱스 액세스를 활용하여 필요한 스캔 수를 크게 줄입니다. 행 수가 많고 ID 열에 간격이 거의 없는 테이블에 이상적입니다.
고려사항 및 권장사항
임의의 행을 선택하는 가장 좋은 방법은 특정 테이블 특성 및 성능 요구 사항에 따라 다릅니다. 작은 테이블의 경우 RANDOM() 또는 ORDER BY RANDOM() 메서드로 충분할 수 있습니다. 그러나 숫자 ID 열이 있고 간격이 거의 없는 대규모 테이블의 경우 최상의 성능을 위해 위의 최적화 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
컴퓨터의 의사 난수 생성 특성으로 인해 이러한 방법 중 어느 것도 진정한 무작위성을 보장할 수 없다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 이는 합리적인 효율성과 정확성으로 큰 테이블에서 임의의 행 샘플을 얻는 실용적인 방법을 제공합니다.
위 내용은 대규모 PostgreSQL 테이블에서 무작위 행을 효율적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
