我正在使用postgres ( )来构建postgres扩展并执行查询。请参考详细示例,或以下简单代码示例:
int ret = SPI_exec("SELECT * FROM ....", 0);
我们知道PostgreSQL具有并行查询支持特性,即使用多个处理器并行执行一个查询。由于SPI接口隐藏了相当多的复杂性(通信/锁/游标/等等),我想知道以这种方式执行查询是否在某种程度上限制了这种并行查询特性?显然,如果它确实构成了一个限制,那么它可能不值得使用。
我使用了Django 1.10提供的Postgres全文搜索,并获得了一个NotImplementedError。我使用的搜索查询是:
Application.objects.filter(applicant_data__search='test')
错误是:
NotImplementedError: Add 'django.contrib.postgres' to settings.INSTALLED_APPS to use the search operator.
我的INSTALLED_APPS设置包括django.contrib.postgres:
IN
在使用LiveServerTestCase和Selenium测试Django/Postgres应用程序时,我看到了间歇性的死锁问题。LiveServerTestCase继承自TransactionTestCase,因此所有DB表在每次测试运行后都会被截断。但有时这种截断会导致死锁,因为其中一个表被未解析的Postgres事务锁定。我可以看到这一点,因为这个查询返回一行:
select * from pg_stat_activity
where datname='test' and current_query='<IDLE> in tran
我想知道是否有可能为我的django网站的用户提供一个可复制的HTML表单元素,在他们自己的个人网站上发布到我的Django数据库?
这样做的目的是允许我的Django应用程序的用户复制并粘贴一个HTML表单到他们自己的个人网站上,这些字段包括name、phone、email、notes,这些字段都是我的Django应用程序中模型的字段。
基本上,当访问者在他们的网站填写联系表格时,我想把它寄到我的Postgres的一个模型中,比如..。
class Lead(models.Model):
user = This would be the user on my Django app
我正在Docker中设置一个使用Django和Postgres的应用程序。我无法从应用程序连接到Postgres。我跑步的时候:
docker-compose run web python manage.py runserver
docker-compose run web python manage.py migrate
我得到以下错误:
django.db.utils.OperationalError: could not connect to server: No such file or directory
Is the server running local
我正在用Postgres (全是localhost)中的GIN索引进行全文搜索,当我编写自己的查询并在psql中运行它时,我得到了很好的响应时间,EXPLAIN ANALYZE报告了一个索引命中(woohoo),但是当使用相同的搜索词通过Django Admin搜索框查询时,索引不会被扫描,查询要花费很长时间才能完成。
我的索引是通过创建的。
CREATE INDEX name_gin ON entity USING gin (name gin_trgm_ops);
该查询按下索引,并使用一个引人注目的84ms搜索900 k全文记录:
SELECT COUNT(*)
FROM entity
当SELECT查询一个表l时,没有包含数十亿行的联接,通过将查询拆分为多个查询、通过索引列拆分为不同的子集/范围(例如整数主键id )来运行并发查询是个好主意吗?或者Postgres内部是否已经这样做了,导致最终用户的速度没有显著提高?
我有两个用例:
获取行的总数
获取id的列表
编辑-1:查询在列上有条件子句,其中一列没有索引,其他列被索引。
SELECT id
FROM l
WHERE indexed_column-1='A'
AND indexed_column-2='B'
AND not_indexed_column-1
您好,我正在使用postgres作为搜索引擎,使用带有trigram模块和分区表的GIN索引,我正在尝试并行化查询,但无论我设置什么,查询总是顺序的,欢迎任何想法。查看图片了解更多信息。下面是一个查询(test_trgm_x这些是分区,每个分区可以容纳大约550k行) SELECT * FROM test_trgm_1 WHERE n = 1 AND t ~ '(ulpa)'
UNION ALL
SELECT * FROM test_trgm_2 WHERE n = 2 AND t ~ '(piente)'; ?
我在C#程序中有以下PLINQ语句:
foreach (ArrestRecord arrest in
from row in arrestQueue.AsParallel()
select row)
{
Geocoder geocodeThis = new Geocoder(arrest);
writeQueue.Enqueue(geocodeThis.Geocode());
Console.Out.WriteLine("Enqueued "
我想要得到所有在给定距离内的所有乔布斯的查询集,这些工作至少在许多提供的位置中的一个,按最小的距离订购,并且不显示重复的作业。
from django.db import models
from cities.models import City
class Job(models.Model):
title = models.CharField(max_length=255)
cities = models.ManyToManyField(City)
如果只有一点,我可以这样做:
from django.contrib.gis.db.models.functions
我们运行Postgres 9.6.5和Django 2.0。我们有一个Model,字段为created_at和value。我们需要计算某个date_range的90天移动平均值。我们就是这样做的:
output = []
for i in range(len(date_range)):
output.append(
Model.objects.filter(
created_at__date__range=(date_range[i]-timezone.timedelta(days=90), date_range[i]),
).
我目前使用postgres设置了Django环境。我试图在shell中运行一个简单的脚本,这个脚本花费的时间太长,无法完成。
是否有一种有效的方法来更新Django中postgres表中的所有记录?
我的桌子叫“城市”,里面有大约20万座城市。
这是我在python中运行的脚本:
from locations.models import City
from django.template.defaultfilters import slugify
counter = 0
for obj in City.objects.all():
counter = counter + 1
i
我正在尝试使用CrateDB作为Django的timeseries数据库。我正在码头部署这两项服务以促进发展。
我首先部署了以下版本:
Django: 4.1.3CrateDB: 5.1.0
但是,我得到了兼容性错误:django.db.utils.NotSupportedError: PostgreSQL 11 or later is required (found 10.5)。
我已经将Django版本降级为3.0,在这里我没有得到这个错误,但是现在我得到了这个版本:
System check identified no issues (0 silenced).
Exception in
问题
我有疑问,SELECT p.* FROM parties p INNER JOIN bib b ON p.id=b.id;。
在Postgres版本9.2.24上,这个查询需要12或13分钟。以下是EXPLAIN ANALYZE在上述查询上的输出:
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------
最近,由于数据库连接错误,我的Django应用程序频繁崩溃:
OperationalError: FATAL: sorry, too many clients already
当我进入app数据库时,我看到确实有近100个打开的连接,所有连接都有相同的查询(由Django ORM执行),并且都处于idle状态。
我一直在手动执行SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE state = 'idle';,但我对为什么会发生这种情况感到困惑。有谁能对这里正在发生的事情有什么见解吗?
我的Django数据