


Bagaimanakah Saya Boleh Mengawal Penggunaan Indeks dalam PostgreSQL Tanpa Petunjuk Indeks?
Strategi penggunaan indeks PostgreSQL: tiada petunjuk indeks diperlukan
Apabila PostgreSQL melaksanakan pertanyaan, ia menggunakan pengoptimum pertanyaan untuk menentukan pelan pelaksanaan yang paling berkesan. Dalam sesetengah kes, anda mungkin mahu menggunakan indeks tertentu untuk melaksanakan pertanyaan, walaupun jika pengoptimum mengesyorkan indeks yang berbeza. Tidak seperti kebanyakan pangkalan data lain, PostgreSQL tidak menyediakan ciri "petunjuk indeks" yang membolehkan anda mengarahkannya secara eksplisit untuk menggunakan indeks tertentu.
Mengapa PostgreSQL tidak menyokong petunjuk indeks
Pasukan pembangunan PostgreSQL membuat keputusan sedar untuk meninggalkan petunjuk indeks. Asas untuk keputusan ini adalah seperti berikut:
- Isu Prestasi: Pembayang indeks ialah pengoptimuman prestasi yang boleh menyebabkan masalah jika digunakan secara tidak betul. Dari masa ke masa, perubahan data dan pelan pertanyaan optimum mungkin berubah, yang boleh membawa kepada petunjuk indeks yang tidak cekap.
- Kebolehpercayaan Pengoptimum: Pengoptimum PostgreSQL direka untuk melaraskan pelannya secara dinamik berdasarkan statistik masa nyata. Memaksa indeks tertentu melalui pembayang indeks memintas kebolehsuaian ini, yang berpotensi menghasilkan prestasi yang kurang optimum.
Alternatif kepada Pengoptimuman Indeks
Walaupun petunjuk indeks tidak tersedia, anda boleh menggunakan teknik lain untuk meningkatkan prestasi pertanyaan:
- Pastikan kecukupan indeks: Sahkan bahawa indeks yang akan digunakan ditakrifkan dan diisi dengan betul. Pastikan indeks mengandungi lajur dan jenis data yang sesuai.
- Laraskan tetapan perancang: Tetapan pengoptimum PostgreSQL boleh diubah suai untuk mempengaruhi proses membuat keputusannya. Cuba tetapan yang berbeza untuk melihat sama ada anda boleh menggalakkan penggunaan indeks yang diperlukan.
- Gunakan parameter enable_seqscan dan enable_indexscan: Parameter ini boleh digunakan sebagai kaedah memaksa untuk tujuan ujian. Mereka memaksa pengoptimum untuk menggunakan imbasan berurutan atau imbasan indeks masing-masing. Walau bagaimanapun, sila ambil perhatian bahawa parameter ini tidak bertujuan untuk kegunaan jangka panjang dalam persekitaran pengeluaran.
Nota lain
Sebelum memaksa penggunaan indeks, pertimbangkan perkara berikut:
- Saiz meja kecil: Untuk jadual kecil, imbasan berurutan mungkin lebih baik daripada imbasan indeks.
- Ketidakpadanan jenis data: PostgreSQL mungkin tidak menggunakan indeks jika jenis data lajur indeks tidak sepadan dengan kriteria penapis pertanyaan.
- Tetapan perancang lanjutan: Tetapan perancang yang dikonfigurasikan dengan salah boleh membawa kepada rancangan pertanyaan yang lemah. Sila rujuk dokumentasi PostgreSQL untuk panduan tentang mengoptimumkan tetapan perancang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengawal Penggunaan Indeks dalam PostgreSQL Tanpa Petunjuk Indeks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
