


Bagaimanakah Saya Boleh Memilih Baris Rawak dengan Cekap daripada Jadual PostgreSQL Besar?
Memilih baris secara rawak daripada pangkalan data yang besar seperti PostgreSQL boleh menjadi tugas yang intensif prestasi. Artikel ini meneroka dua kaedah biasa untuk mencapai matlamat ini dengan cekap dan membincangkan kelebihan dan kekurangannya.
Kaedah 1: Tapis mengikut nilai rawak
select * from table where random() < 0.01;
Kaedah ini mengisih baris secara rawak dan kemudian menapis berdasarkan ambang. Walau bagaimanapun, ia memerlukan imbasan jadual penuh dan boleh menjadi perlahan untuk set data yang besar.
Kaedah 2: Isih mengikut nilai rawak dan hadkan keputusan
select * from table order by random() limit 1000;
Kaedah ini mengisih baris secara rawak dan memilih n baris atas. Ia berprestasi lebih baik daripada kaedah pertama, tetapi ia mempunyai had: ia mungkin tidak dapat memilih subset rawak apabila terdapat terlalu banyak baris dalam kumpulan baris.
Penyelesaian pengoptimuman untuk set data yang besar
Untuk jadual dengan bilangan baris yang banyak (seperti 500 juta baris dalam contoh anda), pendekatan berikut menyediakan penyelesaian yang dioptimumkan:
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 最小ID(小于等于当前最小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 big USING (id) LIMIT 1000; -- 去除多余项
Pertanyaan ini menggunakan indeks pada lajur ID untuk mendapatkan semula yang cekap. Ia menjana satu siri nombor rawak dalam ruang ID, memastikan ID adalah unik dan menggabungkan data dengan jadual utama untuk memilih bilangan baris yang diperlukan.
Pertimbangan lain
Pertanyaan sempadan:
Adalah penting bahawa lajur ID jadual mempunyai sedikit jurang untuk mengelakkan keperluan untuk penimbal besar dalam penjanaan nombor rawak.
Paparan material:
Jika anda perlu berulang kali mengakses data rawak, pertimbangkan untuk mencipta paparan terwujud untuk meningkatkan prestasi.
SISTEM CONTOH JADUAL untuk PostgreSQL 9.5:
Teknik pengoptimuman yang diperkenalkan dalam PostgreSQL 9.5 ini membolehkan pensampelan pantas bagi peratusan baris tertentu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memilih Baris Rawak dengan Cekap daripada Jadual PostgreSQL Besar?. 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











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
