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从Oracle到PostgreSQL:动态性能视图 vs 标准统计视图

Oracle数据库的性能视图几乎可以说是最引以为骄傲的功能,在那样细粒度的采样统计强度下,依然保持卓越的性能,基于这些性能数据采样之后形成的AWR,更是Oracle DBA分析数据库性能问题的最重要手段之一...那么在誉为最接近Oracle的开源数据库PostgreSQL中,如果要诊断性能问题,又有哪些视图可以使用呢?...但是,在Oracle中还真没有与此类似的性能视图,实际上Oracle没有一个视图简单地记录了一个Schema下面总共查询或者DML了多少条记录,但是却有DBA_TAB_MODIFICATIONS这样的视图详细记录每一张表的...对于事务级别的统计,同样可以在Oracle的V$SYSSTAT视图中查询包含“ROLLBACK”和“COMMIT”字样的统计值,远比PostgreSQL中记录地要更多样。...Oracle中没有类似的视图,Oracle的关于函数或者存储过程的执行统计信息,都是详细到其中每一条SQL语句的,实际上如果像PostgreSQL这样能有一个函数或者存储过程级别的性能统计值,也是极好的

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从Oracle到PostgreSQL:动态性能视图 vs 标准统计视图

从 Oracle 到 PostgreSQL :从 Uptime 到数据库实例运行时间 Oracle数据库的性能视图几乎可以说是最引以为骄傲的功能,在那样细粒度的采样统计强度下,依然保持卓越的性能,基于这些性能数据采样之后形成的...那么在誉为最接近Oracle的开源数据库PostgreSQL中,如果要诊断性能问题,又有哪些视图可以使用呢?...但是,在Oracle中还真没有与此类似的性能视图,实际上Oracle没有一个视图简单地记录了一个Schema下面总共查询或者DML了多少条记录,但是却有DBA_TAB_MODIFICATIONS这样的视图详细记录每一张表的...对于事务级别的统计,同样可以在Oracle的V$SYSSTAT视图中查询包含“ROLLBACK”和“COMMIT”字样的统计值,远比PostgreSQL中记录地要更多样。...Oracle中没有类似的视图,Oracle的关于函数或者存储过程的执行统计信息,都是详细到其中每一条SQL语句的,实际上如果像PostgreSQL这样能有一个函数或者存储过程级别的性能统计值,也是极好的

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    PostgreSQL 如何“霸占”系统OS cache 提升查询性能

    下图很清楚的显示了,一个300万行的表在系统中经历了2次 count的操作大致使用的时间,按照一般的数据库系统来说,我第一次查询和第二次查询如果查询语句是一致的,那第二次的速度应该比第一次快,因为我缓存了查询的语句和结果之间的对应关系...图中我们使用pgfincore插件中的一个,将表或索引预装入到OS 缓存层面的功能,我们再次查询,发现比第二次的速度还快,仅仅300万的数据使用82毫秒。...这说明我们将表或索引提升至OS的缓存中,对查询的加速是有效的吗,即使我们用不上什么索引,或没有所以的情况下。 ? select * from pgsysconf(); ?...显示总体30次的查询事假在0.9625秒,那加载后查询的15次的时间是 0.9625 - 0.6986 = 0.2639 秒 也就是说大致节省了 3分之二2 强的时间。...OS 缓存利用这么一说的,所以POSTGRESQL 如果你在重启后还可以考虑对部分数据,怎么快速的缓冲到 OS 的缓冲的事情。

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    POSTGRESQL 怎么通过explain 来分析SQL查询性能

    在POSTGRESQL 中EXPLAIN 命令展示的信息比较详细,并且附带explain有不少的附加的命令来进行更多的展示。...ORACLE 的查看方式类似, 从里到外,从下到上 查询中的顺序通过上图可以看出 1 通过 film_actor表的条件将actor_id where 条件先进行执行, 控制参与数据查询的数据量...3 Index Only Scan (since PostgreSQL 9.2) : 通过索引查询并且仅仅通过索引就可以满足查询的数据需求,相关减少索引查询后的回表问题 4 Bitmap Index...性能比index scan 要好. 5 Nested Loops : Nested Loops 是两张表之间根据之间的关联关系进行数据的fetch, 基本原理是分为驱动表和数据表, 从驱动表中取出一条数据...,与数据表的逐行数据进行对比,并查找到结果进行缓存, 相当于一个双循环的结构.在数据库中这样的多表查询方式是低级的.

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    PostgreSQL=>递归查询

    PostgreSQL=>递归查询 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html   距上次博客更新刚好两周,这两周发生了很多,比如:SFTP...,就目前来看,这些对于我最大的好处就是有助于快速理解公司业务逻辑 ;啊哈~,扯完,从这些日子开始抽周末时间学习数据库->PosgreSQL(个人惯称:大象 ),遂从本节起说PostgreSQL有关的动西...,这里敲黑板,划重点: =>“RECURSIVE” 是PostgreSQL的关键字不是具体存在的表   =>第一行中的:"(id,name,parent_id)"定义的是虚拟el表的参数,字段的名称可随意...,不然查询报错,个人理解这是PostgreSQL根据首行的记录来递归子记录 好了,需要总结的大概就是这些,至于第七行中的rpad函数是向右补齐的函数,用于排序的需要,读者可以略去order by之后的内容...SQL与之上的查询不同的是第三行中定义了一个"Array[id]" 的递归结构字段,最为和一个“1” 的深度字段,Array函数是PostgreSQL特有的数组函数,读者可以自行查阅资料了解哈( ^)o

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    PostgreSQL=>递归查询

    PostgreSQL=>递归查询 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html   距上次博客更新刚好两周,这两周发生了很多,比如:SFTP...,就目前来看,这些对于我最大的好处就是有助于快速理解公司业务逻辑;啊哈~,扯完,从这些日子开始抽周末时间学习数据库->PosgreSQL(个人惯称:大象),遂从本节起说PostgreSQL有关的动西。...,这里敲黑板,划重点 =>“RECURSIVE” 是PostgreSQL的关键字不是具体存在的表   =>第一行中的:"(id,name,parent_id)"定义的是虚拟el表的参数,字段的名称可随意...,不然查询报错,个人理解这是PostgreSQL根据首行的记录来递归子记录 好了,需要总结的大概就是这些,至于第七行中的rpad函数是向右补齐的函数,用于排序的需要,读者可以略去order by之后的内容...SQL与之上的查询不同的是第三行中定义了一个"Array[id]" 的递归结构字段,最为和一个“1” 的深度字段,Array函数是PostgreSQL特有的数组函数,读者可以自行查阅资料了解哈( ^)o

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    PostgreSQL=>递归查询

    PostgreSQL=>递归查询 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html   距上次博客更新刚好两周,这两周发生了很多,比如:SFTP...),遂从本节起说PostgreSQL有关的动西。   ...: =>“RECURSIVE” 是PostgreSQL的关键字不是具体存在的表   =>第一行中的:"(id,name,parent_id)"定义的是虚拟el表的参数,字段的名称可随意,但字段的个数一定要与...,不然查询报错,个人理解这是PostgreSQL根据首行的记录来递归子记录 好了,需要总结的大概就是这些,至于第七行中的rpad函数是向右补齐的函数,用于排序的需要,读者可以略去order by之后的内容...SQL与之上的查询不同的是第三行中定义了一个"Array[id]" 的递归结构字段,最为和一个“1” 的深度字段,Array函数是PostgreSQL特有的数组函数,读者可以自行查阅资料了解哈( ^)o

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    PostgreSQL - 模糊查询

    前言 like、not like在SQL中用于模糊查询,%表示任意个字符,_表示单个任意字符,如果需要在模糊查询中查询这两个通配符,需要用ESCAPE进行转义,如下: 1 select * from table...where name like '张/_小%' escape '/'; 这里表明/作为转义符,所以就可以在模糊查询中将通配符作为普通字符来搜索。...另外,因为左模糊查询效率低下,一般不推荐在应用中去使用。 除了以上通用的like和not like,在PostgreSQL中还有特殊的操作符用于模糊查询。...2.匹配以“小”结尾的字符串 select * from table where name ~ '小$'; 其实这里的^和$就是正则表达式里的用法。...参考链接 postgresql数据库中~和like和ilike的区别 postgreSQL sql语句中的~~符号是什么意思 警告 本文最后更新于 February 28, 2019,文中内容可能已过时

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    PostgreSQL中的查询简介

    我们还将使用PostgreSQL数据库中的一些示例数据来练习SQL查询。...PostgreSQL,通常缩写为“Postgres”,是一种具有面向对象方法的关系数据库管理系统,这意味着信息可以表示为PostgreSQL模式中的对象或类。...有关设置的帮助,请按照我们的指南“ 如何在Ubuntu 18.04上安装和使用PostgreSQL ”中的“安装PostgreSQL”部分进行操作。 有了这个设置,我们就可以开始教程了。...首先,以postgres超级用户身份打开PostgreSQL提示符: sudo -u postgres psql 注意:如果您按照Ubuntu 18.04上安装PostgreSQL的准备教程的所有步骤进行操作...想要了解更多关于PostgreSQL中的查询简介的相关教程,请前往腾讯云+社区学习更多知识。 ---- 参考文献:《An Introduction to Queries in PostgreSQL》

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    【PostgreSQL技巧】PostgreSQL中的物化视图与汇总表比较

    要了解什么是实体化视图,我们首先来看一个标准视图。视图是已定义的查询,您可以像表一样对其进行查询。当您具有通常用于某些标准报表/构建块的复杂数据模型时,视图特别有用。稍后我们将介绍一个实例化视图。...输入实例化视图 物化你的视图 让我们从一个可能包含大量原始数据的示例架构开始。在这种情况下,一个非常基本的网络分析工具会记录综合浏览量,发生时间和用户的会话ID。...而且,如果我们有一个实时仪表板,我们将为它提供动力,因为它可能花费很长时间来查询原始数据,因此很快变得不可行。...但是由于我们的独特限制,当遇到已经插入的记录时,插入会出错。为了完成这项工作,我们将调整查询以完成两件事。一项我们将只处理新记录,另一项我们将使用upsert语法。...为了处理新记录,我们将保留上次停止记录的记录,仅处理新记录。我们在本文中概述了一组方便使用的函数/表。使用适当的函数和表格来跟踪我们上次中断的位置,现在我们将查询更新为仅汇总自上次处理后的数据。

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    CTE vs 子查询:深入拆解PostgreSQL复杂SQL的隐藏性能差异

    1 SQL优化的关键抉择 在PostgreSQL数据库性能优化领域,CTE(公共表表达式) 和子查询的选择往往决定了复杂SQL查询的执行效率。...本文将深入剖析两者的底层机制,揭示隐藏的性能陷阱与优化机会。...被分离为独立执行单元,生成物化结果集 子查询参与整体优化,可能被重写为JOIN操作 CTE的物化步骤增加I/O开销但避免重复计算 子查询的融合优化可能产生更优计划但受相关性限制 (2) 物化带来的性能双刃剑...递归查询说明: 锚点成员:初始查询manager_id=100 递归成员:通过UNION ALL连接下级 终止条件:找不到新下级时停止 层级控制:可通过level字段限制深度 性能要点: 递归CTE是层级查询的唯一方案...单层嵌套查询 LIMIT场景 提前终止执行 分页查询 (3) 高级优化技巧 CTE性能提升: -- 禁用物化(PostgreSQL 12+) WITH cte_name AS MATERIALIZED

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    PostgreSQL-模糊查询

    函数已改进,请使用新版本函数,参看PostgreSQL 黑科技-递规二分法切分汉字 1 模糊查询时,大多数情况下首先想到的是like ‘%关键字%’或基于gin索引的正则表达式,gin至少需要三个字符才会使用索引...,对于汉语来说十分不方便; 2 在海量数据的情况下,基于like和gin索引的正则表达式均不理想时,一般采用分词后进行查询. 3 分词存在两个弊端 3.1 词库的维护是比较繁重的工作.当词库中没有的关键词会导致查询结果不正确.... 3.2 历史数据的维护工作不好处理.新增关键词时,历史数据并不包含些新的关键词,使用新关键词查询时无法查询到历史数据. 4 不使用like/不使用正则/不使用分词并保证查询快捷准确的另一种方法 此方法的缺点是比较浪费空间...*($2-$1)+$1)::integer); $$ language sql; 4.6 生成测试数据 每调一次ins_test插入100万数据,可以同时调用ins_test插入更多数据,以便验证模糊查询性能...join test_cond as s on f.objectid=s.objectid where s.keys @@ (select str_to_tsquery('侒亩')); 新版本函数,请参看PostgreSQL

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    PostgreSQL中的查询:1.查询执行阶段

    PostgreSQL中的查询:1.查询执行阶段 开始关于PG内部执行机制的文章系列。这一篇侧重于查询计划和执行机制。...其中之一是将解析树中的视图名替换为该视图查询相对应的子树。...pg_tables是上面例子的一个视图,重写后的解析树将采用以下形式: 解析树对应的查询(经所有操作仅在树上执行,而不是在查询文本上执行): SELECT schemaname, tablename...即使一个进程之前已经解析过查询,其他进程也必须再次解析它。然而,这中设计也有好处。在高负载下,全局内存缓冲很容易因为锁称为瓶颈。一个客户端发送多个小命令可能会影响整个实例的性能。...此视图显示所有命名的预准备语句: SELECT name, statement, parameter_types FROM pg_prepared_statements \gx −[ RECORD 1

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