首頁 資料庫 mysql教程 了解MySQL和PostgreSQL的分區和分片技術

了解MySQL和PostgreSQL的分區和分片技術

Jul 14, 2023 pm 09:41 PM
科技 分片 mysql: 分割區 postgresql: 分割區

了解MySQL和PostgreSQL的分區和分片技術

摘要:
MySQL和PostgreSQL是兩種常見的關係型資料庫管理系統(RDBMS),它們都提供了分區和分片技術來優化資料的儲存和查詢效率。本文將介紹MySQL和PostgreSQL的分區和分片的基本概念,以及展示一些範例程式碼來說明如何使用這些技術。

一、MySQL的分區技術

  1. 分區的概念
    MySQL的分區技術是將一張表分割成多個獨立的分區,每個分區可以獨立地儲存和查詢數據,從而提高查詢效率並提供更好的可擴展性。通常可以根據表格中的某個欄位(如日期、地區等)進行分區,也可以透過範圍、清單、雜湊等方式來定義分區規則。
  2. 分區的範例程式碼
    下面是一個使用MySQL的分區技術的範例程式碼:

建立一個包含日期和銷售的表:
CREATE TABLE sales (

id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
date DATE,
amount DECIMAL(10,2),
PRIMARY KEY (id)
登入後複製

) ENGINE=InnoDB;

將表格依日期範圍進行分區:
ALTER TABLE sales
PARTITION BY RANGE (YEAR(date))
(

PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2010),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2011),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2012),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2013),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
登入後複製

);

透過上述程式碼,將sales表按照日期範圍進行了分區,每個分區中的資料可以被獨立地儲存和查詢。

二、PostgreSQL的分區技術

  1. 分區的概念
    PostgreSQL的分區技術是將一張表拆分成多個子表,每個子表包含一部分數據,從而提高查詢效率和減少儲存空間的佔用。可以使用範圍、清單、雜湊等方式來定義分區規則,每個子表都可以獨立儲存和查詢資料。
  2. 分區的範例程式碼
    下面是一個使用PostgreSQL的分區技術的範例程式碼:

建立一個包含日期和銷售的表:
CREATE TABLE sales (

id SERIAL,
date DATE,
amount DECIMAL(10,2),
PRIMARY KEY (id)
登入後複製

);

建立一個父表並定義分區規則:
CREATE TABLE sales_partition (

date_range TSRANGE,
CHECK (date_range IS NOT NULL)
登入後複製

) PARTITION BY RANGE (date_range);

建立兩個子表:
CREATE TABLE sales_jan2018 PARTITION OF sales_partition

FOR VALUES FROM ('2018-01-01', '2018-02-01');
登入後複製

CREATE TABLE sales_feb2018 PARTITION OF sales_partition

FOR VALUES FROM ('2018-02-01', '2018-03-01');
登入後複製

透過上述程式碼,建立了一個透過上述子表表sales_jan2018、sales_feb2018,每個子表包含指定日期範圍內的資料。

結論:
MySQL和PostgreSQL都提供了分區和分割技術來幫助最佳化資料的儲存和查詢效率。透過使用這些技術,可以在處理大量資料時取得更好的效能和可擴展性。但是,需要根據特定的業務需求和場景來選擇合適的分區和分片策略,並合理地設計和管理分區/分片的結構。

以上是了解MySQL和PostgreSQL的分區和分片技術的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Stable Diffusion 3論文終於發布,架構細節大揭秘,對復現Sora有幫助? Stable Diffusion 3論文終於發布,架構細節大揭秘,對復現Sora有幫助? Mar 06, 2024 pm 05:34 PM

StableDiffusion3的论文终于来了!这个模型于两周前发布,采用了与Sora相同的DiT(DiffusionTransformer)架构,一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比,StableDiffusion3生成的图质量有了显著提升,现在支持多主题提示,并且文字书写效果也得到了改善,不再出现乱码情况。StabilityAI指出,StableDiffusion3是一个系列模型,其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行,从而显著降低了使用AI

你是否真正掌握了座標系轉換?自動駕駛離不開的多感測器問題 你是否真正掌握了座標系轉換?自動駕駛離不開的多感測器問題 Oct 12, 2023 am 11:21 AM

一先導與重點文章主要介紹自動駕駛技術中幾種常用的座標系統,以及他們之間如何完成關聯與轉換,最終建構出統一的環境模型。這裡重點理解自車到相機剛體轉換(外參),相機到影像轉換(內參),影像到像素有單位轉換。 3d向2d轉換會有對應的畸變,平移等。重點:自車座標系相機機體座標系需要被重寫的是:平面座標系像素座標系難點:要考慮影像畸變,去畸變和加畸變都是在像平面上去補償二簡介視覺系統一共有四個座標系:像素平面座標系(u,v)、影像座標系(x,y)、相機座標系()與世界座標系()。每種座標系之間均有聯繫,

自動駕駛與軌跡預測看這篇就夠了! 自動駕駛與軌跡預測看這篇就夠了! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

軌跡預測在自動駕駛中承擔著重要的角色,自動駕駛軌跡預測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數據,預測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組,軌跡預測的品質對於下游的規劃控制至關重要。軌跡預測任務技術堆疊豐富,需熟悉自動駕駛動/靜態感知、高精地圖、車道線、神經網路架構(CNN&GNN&Transformer)技能等,入門難度很高!許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預測,少踩坑,今天就為大家盤點下軌跡預測常見的一些問題和入門學習方法!入門相關知識1.預習的論文有沒有切入順序? A:先看survey,p

DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,開卷! DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,開卷! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

這篇論文探討了在自動駕駛中,從不同視角(如透視圖和鳥瞰圖)準確檢測物體的問題,特別是如何有效地從透視圖(PV)到鳥瞰圖(BEV)空間轉換特徵,這一轉換是透過視覺轉換(VT)模組實施的。現有的方法大致分為兩種策略:2D到3D和3D到2D轉換。 2D到3D的方法透過預測深度機率來提升密集的2D特徵,但深度預測的固有不確定性,尤其是在遠處區域,可能會引入不準確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵,並透過Transformer學習3D和2D特徵之間對應關係的注意力權重,這增加了計算和部署的

首個多視角自動駕駛場景影片產生世界模型 | DrivingDiffusion: BEV資料與模擬新思路 首個多視角自動駕駛場景影片產生世界模型 | DrivingDiffusion: BEV資料與模擬新思路 Oct 23, 2023 am 11:13 AM

作者的一些個人思考在自動駕駛領域,隨著BEV-based子任務/端到端方案的發展,高品質的多視圖訓練資料和相應的模擬場景建立愈發重要。針對當下任務的痛點,「高品質」可以解耦成三個面向:不同維度上的長尾場景:如障礙物資料中近距離的車輛以及切車過程中精準的朝向角,以及車道線資料中不同曲率的彎道或較難收集的匝道/匯入/合流等場景。這些往往靠大量的資料收集和複雜的資料探勘策略,成本高昂。 3D真值-影像的高度一致:當下的BEV資料取得往往受到感測器安裝/標定,高精地圖以及重建演算法本身的誤差影響。這導致了我

GSLAM | 一個通用的SLAM架構和基準 GSLAM | 一個通用的SLAM架構和基準 Oct 20, 2023 am 11:37 AM

突然發現了一篇19年的論文GSLAM:AGeneralSLAMFrameworkandBenchmark開源程式碼:https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM直接上全文,感受這項工作的品質吧~1摘要SLAM技術最近取得了許多成功,並吸引了高科技公司的關注。然而,如何同一現有或新興演算法的介面,一級有效地進行關於速度、穩健性和可移植性的基準測試仍然是問題。本文,提出了一個名為GSLAM的新型SLAM平台,它不僅提供評估功能,還為研究人員提供了快速開發自己的SLAM系統的有用

《我的世界》化身AI小鎮,NPC居民角色扮演如同真人 《我的世界》化身AI小鎮,NPC居民角色扮演如同真人 Jan 02, 2024 pm 06:25 PM

請留意,這個方塊人正在緊鎖眉頭,思考著面前幾位「不速之客」的身份。原來她陷入了危險境地,意識到這一點後,她迅速展開腦力搜索,尋找解決問題的策略。最終,她決定先逃離現場,然後儘快尋求幫助,並立即採取行動。同時,對面的人也在進行著與她相同的思考……在《我的世界》中出現了這樣一個場景,所有的角色都由人工智慧控制。他們每個人都有著獨特的身份設定,例如之前提到的女孩就是一個年僅17歲但聰明又勇敢的快遞員。他們擁有記憶和思考能力,在這個以《我的世界》為背景的小鎮中像人類一樣生活。驅動他們的,是一款全新的、

綜述!深度模型融合(LLM/基礎模型/聯邦學習/微調等) 綜述!深度模型融合(LLM/基礎模型/聯邦學習/微調等) Apr 18, 2024 pm 09:43 PM

23年9月國防科大、京東和北理工的論文「DeepModelFusion:ASurvey」。深度模型整合/合併是一種新興技術,它將多個深度學習模型的參數或預測合併為一個模型。它結合了不同模型的能力來彌補單一模型的偏差和錯誤,以獲得更好的性能。而大規模深度學習模型(例如LLM和基礎模型)上的深度模型整合面臨一些挑戰,包括高運算成本、高維度參數空間、不同異質模型之間的干擾等。本文將現有的深度模型融合方法分為四類:(1)“模式連接”,透過一條損失減少的路徑將權重空間中的解連接起來,以獲得更好的模型融合初

See all articles