


Bagaimana untuk Memilih Baris Rawak dengan Cekap daripada Jadual PostgreSQL Besar?
Pilih baris rawak daripada jadual PostgreSQL yang besar
Apabila bekerja dengan set data yang besar, memilih baris rawak boleh menjadi tugas yang intensif dari segi pengiraan. Artikel ini meneroka pelbagai kaedah untuk mendapatkan semula baris rawak daripada jadual yang mengandungi kira-kira 500 juta baris dan membincangkan prestasi dan ketepatannya.
Kaedah 1: Gunakan RANDOM() dan LIMIT
Kaedah pertama melibatkan penggunaan fungsi RANDOM() untuk menjana nombor rawak dan kemudian menggunakan klausa LIMIT untuk menapis keputusan untuk mendapatkan bilangan baris yang diperlukan.
SELECT * FROM table WHERE RANDOM() < 0.000002 LIMIT 1000;
Pendekatan ini mempunyai kelebihan kerana mudah dilaksanakan, tetapi mungkin tidak cekap untuk meja besar. Kerana klausa LIMIT, pangkalan data mesti mengimbas semua baris jadual untuk memilih baris rawak dan membuang yang lain.
Kaedah 2: Gunakan ORDER BY RANDOM() dan LIMIT
Pendekatan lain ialah mengisih baris terlebih dahulu mengikut fungsi RANDOM() dan kemudian menggunakan klausa LIMIT untuk mendapatkan baris rawak.
SELECT * FROM table ORDER BY RANDOM() LIMIT 1000;
Kaedah ini serupa dengan kaedah pertama, tetapi pengisihan menjamin pemilihan baris rawak yang lebih cekap. Ia mengurangkan bilangan imbasan yang diperlukan, menjadikannya pilihan yang lebih baik untuk meja besar. Walau bagaimanapun, ia masih bukan pilihan terbaik untuk jadual dengan bilangan baris yang sangat besar.
Pendekatan cekap: gunakan lajur ID angka dan indeks
Untuk jadual dengan lajur ID berangka dan jurang yang lebih sedikit, pendekatan yang lebih cekap boleh digunakan. Ini melibatkan penjanaan nombor rawak dalam julat ID dan menggunakannya untuk bergabung dengan jadual.
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;
Pendekatan ini memanfaatkan akses indeks untuk mengurangkan bilangan imbasan yang diperlukan dengan ketara. Ia sesuai untuk jadual dengan bilangan baris yang banyak dan sedikit jurang dalam lajur ID.
Pertimbangan dan Syor
Cara terbaik untuk memilih baris rawak bergantung pada ciri jadual dan keperluan prestasi tertentu. Untuk jadual kecil, kaedah RANDOM() atau ORDER BY RANDOM() mungkin mencukupi. Walau bagaimanapun, untuk jadual besar dengan lajur ID berangka dan sedikit jurang, adalah disyorkan untuk menggunakan kaedah pengoptimuman di atas untuk prestasi terbaik.
Perlu diingat bahawa disebabkan sifat penjanaan nombor pseudo-rawak dalam komputer, tiada satu pun daripada kaedah ini dapat menjamin rawak sebenar. Walau bagaimanapun, mereka menyediakan cara praktikal untuk mendapatkan sampel rawak baris daripada jadual besar dengan kecekapan dan ketepatan yang munasabah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk 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

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.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

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.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

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.

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.

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.
