


Bagaimanakah saya boleh memilih baris rawak dengan cekap dalam PostgreSQL?
Kaedah pemilihan baris rawak yang cekap untuk PostgreSQL
PostgreSQL menyediakan pelbagai kaedah untuk memilih baris rawak dengan cekap.
Kaedah 1: Gunakan Klausa Rawak() dan Had
Kaedah ini menggunakan fungsi random()
dan klausa LIMIT
:
SELECT * FROM table ORDER BY random() LIMIT 1000;
Namun, untuk meja besar, kaedah ini mungkin lebih perlahan kerana ia memerlukan imbasan jadual penuh.
Kaedah 2: Kaedah berasaskan indeks
Kaedah ini menggunakan indeks kunci utama untuk mengoptimumkan pertanyaan:
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
Kaedah ini lebih pantas daripada kaedah satu kerana ia menggunakan imbasan indeks dan bukannya imbasan jadual penuh.
Kaedah 3: Gunakan CTE rekursif
Kaedah ini menggunakan ungkapan jadual biasa rekursif (CTE) untuk mengendalikan nilai yang tiada dalam lajur ID:
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
Kaedah 4: Gunakan SISTEM CONTOH JADUAL (n)
PostgreSQL 9.5 memperkenalkan sintaks TABLESAMPLE SYSTEM (n)
, dengan n ialah peratusan antara 0 dan 100:
SELECT * FROM big TABLESAMPLE SYSTEM ((1000 * 100) / 5100000.0);
Kaedah ini pantas, tetapi mungkin tidak mengembalikan sampel yang benar-benar rawak kerana kesan pengelompokan.
Perbandingan dan cadangan
Jika jadual mempunyai beberapa nilai yang hilang untuk lajur ID dan indeks kunci utama telah disediakan, Kaedah dua (kaedah berasaskan indeks) ialah pilihan terbaik kerana ia memberikan kelajuan dan seks ketepatan.
Untuk jadual dengan banyak nilai yang hilang, sila pertimbangkan Kaedah 3 (CTE rekursif), yang boleh mengendalikan nilai yang hilang dengan berkesan.
Kaedah satu (random()
dan limit
) mempunyai prestasi yang lebih rendah dan harus digunakan dengan jadual yang lebih kecil.
Kaedah 4(TABLESAMPLE SYSTEM
) adalah pantas, tetapi tidak setepat kaedah lain. Ia boleh digunakan untuk membuat anggaran pantas pada jadual besar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh memilih baris rawak dengan cekap dalam PostgreSQL?. 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.

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

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 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.

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.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.
