它支持索引，这意味着你可以不使用指定的索引就能查询任何路径。 当我们比较写入数据速度时，由于数据存储的方式的原因，jsonb会比json稍微的慢一点。...10)对索引的支持更强 PostgreSQL 的可以使用函数和条件索引，这使得PostgreSQL数据库的调优非常灵活，mysql就没有这个功能，条件索引在web应用中很重要。...例如，它是单线程的(single-threaded)，因此一个处理能力更强的Slave的恢复速度也很难跟上处理能力相对较慢的Master。 PostgreSQL有丰富的开源cluster软件支持。...3)在Windows上运行更可靠 与PostgreSQL相比，MySQL更适宜在Windows环境下运行。...5)权限设置上更加完善 MySQL在权限系统上比PostgreSQL某些方面更为完善。
问题：域中的机器，有citrix，重启进系统非常慢，有时开机时在windows徽标界面转圈能转1个多小时，挂SYSTEM注册表也需要1个多小时分析：通过WinPE排查，发现SYSTEM注册表非常大（超过...800MB，正常系统也就几十MB），加载解析注册表时，系统非常卡顿使用第三方工具和微软自己的注册表分析工具（参考https://cloud.tencent.com/developer/article/2017405...Parameters\FirewallPolicy\RestrictedServices\Configurable\System顾名思义涉及防火墙规则域用户很多的情况下，每个域用户一份防火墙规则，累计下来就非常多了图片原因...cumulative-update-5/fixed-issues.html图片【解决方案】先找一台机器POC验证，没问题后再应用到生产1、升级citrix agent2、打全补丁(实测直接越过这步，直接第3步也可以...FirewallPolicy" /v DeleteUserAppContainersOnLogoff /t REG_DWORD /d 1 /f实际验证，解决方案部分只执行第3步就可以起作用，重启进桌面快速、流畅这个case非常典型
属于AccessExclusiveLock类型，也就是常说的排它锁，它的锁粒度非常大，和所有其他锁冲突，所以给生产环境表加索引的时候非常容易出现被阻塞的现象。...而另外一个常见容易造成锁等待场景是创建索引，在PostgreSQL中CREATE INDEX属于SHARELock，与非'SHARE'锁冲突。...正确的加字段或者索引姿势 尽量业务低峰期操作 原因1：上一章节讲到，加字段和加索引操作会伴随着数据拷贝动作，会导致操作系统IO或者负载变高，在业务高峰期可能会影响性能； 原因2：Alter Table操作会拿表级排它锁...//事实上95%以上场景不必如此，剧情需要构造的例子 第一节在PostgreSQL核心进程中提到【autovacuum】进程，它是数据库中核心的进程之一，用于清理数据库死元组，具体用途和优化在后面章节展开...DDL操作也可能被阻塞。
因此，这个标题也可以改为 “Ruby 虽慢，但对你而言无关紧要”。...请见以下两幅火焰图，显示在插入数据时，Postgresql 成为瓶颈。这并不奇怪，因为此时数据库需处理大量工作。我们的表只有一项索引，而且是最轻类型的索引。...在读取方面，Postgresql 表现卓越。这归功于其简单的查找操作，无需连接，仅使用一个索引，所需数据量也很少等等。然而，解析（处理数据）却耗费了大量时间：DateTime::parse。...因为只有当你已经有了以前没有使用过的索引时，才需要为这种新的查询方式优化数据库（这意味着它以前优化得很差）。...之所以慢，并不是因为它是用 Ruby 编写的，而是因为解析如此复杂的文本很慢。对于 Rust 中的功能相当的版本来说，它可能会一样慢。 [9] 有更多的理由说明这是一个更好的主意。
索引 当数据库中数据量比较少的时候，哪怕全部检索也可以很快，但如果数据量达到了百万，千万，上亿的时候，还是全表扫描，那么数据查询的速度会慢的让人无法忍受。...此外，即使SQL本身符合索引的使用条件，MySQL也会通过评估各种查询方式的代价，来决定是否走索引，以及走哪个索引。...常见慢sql情况 没有创建索引，建表的时候一定不要忘记建立可能的索引，创建索引需要按照ESR原则进行 索引失效的情况，如查询字段上使用表达式导致索引失效比如在c1字段上存在一个b-tree索引，where...跨表进行分组、排序，当涉及到跨表分组、排序时，需要把两个表的结果集汇总到一起进行排序、分组，这里的消耗是非常大的，此时可以考虑去冗余部分字段，使分组、排序操作在一个表中完成，这样能够利用到索引，起到优化效果...R 即Range,范围查询字段最后考虑 在经常用于查询的字段上创建索引,在经常用于连接的字段上创建索引,在经常用于排序的字段上创建索引 在选择性好的字段上创建索引 低基数字段不应该建立单独的索引。
有人问我，“你在大数据和Hadoop方面有多少经验？”我告诉他们，我一直在使用Hadoop，但是我处理的数据集很少有大于几个TB的。 他们又问我，“你能使用Hadoop做简单的分组和统计吗？”...它会迫使你在Map中进行所有的计算，分组和统计，执行运算的方式像是穿上了紧身衣，其实很多计算更适合选用其它模型。...但是由于“大数据”和“Hadoop”这两个热门词，即使很多人实际上不需要Hadoop，他们也愿意穿上“紧身衣”。...Hadoop没有索引的概念，Hadoop只有全表扫描，Hadoop有高度泄露抽象——我花了很多时间来处理Java的内存错误、文件碎片以及集群竞争，这些时间远大于我花在数据分析上的时间。...相比于SQL或Python脚本，Hadoop要慢的多。正确的使用索引后，SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引，检索确切的键值。而Hadoop是全表扫描的，它会把整个表进行重新排序。
client_addr = '发起查询的IP地址' order by state_change desc; 有个更好的办法，是安装扩展pg_stat_statements，此处需要PostgreSql...：表连接查询，内表（一般是带索引的大表）被外表（也叫“驱动表”，一般为小表：相对其它表为小表，且记录数的绝对值也较小，不要求有索引）驱动，就是拿小表的数据根据连接条件去大表里进行连接查询 Hash Join...=，也即），需要对连接表进行排序，在非等值连接时，Merge Join比Hash Join更有效 Sort：排序 Unique：DISTINCT，UNION操作 Limit：LIMIT，OFFSET...类似于在代码中抽出一个公共的方法逻辑，方便被其他方法所使用。 CTE不仅提高了可读性，还可以非常有效地提高一条复杂长sql的查询效率，多个CTE之间可以用,分隔。...优化索引 这个就不详说了，不外乎对查询条件建立索引，注意使用联合索引时的字段顺序，不过PostgreSQL对于联合索引似乎会自动优化查询时的字段顺序。
Hadoop实际上是有很多局限性的。...可是呢，因为Hadoop和大数据是热词，世界有一半的人都想穿上紧身衣，即使他们实际不需要Hadoop。...SQL查询非常简单，而且还非常快——只有数据库使用了正确的索引，要花几秒钟的sql查询都不太常见。...保存到多个文件，然后逐个处理即可，SQL不适用的情况下，从编程来说Hadoop也没那么糟糕，但相比Python脚本仍然没有什么优势。 除了难以编程，Hadoop还一般总是比其他技术方案要慢。...只要索引用得好，SQL查询非常快。比如要计算join，PostgreSQL只需查看索引（如果有），然后查询所需的每个键。而Hadoop呢，必须做全表扫描，然后重排整个表。
索引就像桌子的腿。没有它们，要从桌子上拿东西会很费力，而且实际上不是桌子。PostgreSQL特别提供了非常强大的索引功能，例如部分索引，表达式索引，GIN，GiST，BRIN和覆盖索引。...即使在大规模时也能保持快速。值得记住的是，索引查找通常比扫描数据的一千个内核快。Citus通过索引各个分片来支持所有PostgreSQL索引类型。...即使在单个节点上，PostgreSQL的COPY命令也可以每秒向表追加数十万行，这已经超过了大多数分布式数据库基准测试。...Citus可以散出COPY流，以在许多PostgreSQL服务器上并行添加和索引许多行，这可以扩展到每秒数百万行。...由于支持查询路由，参考表，索引，分布式事务和存储过程，因此即使最先进的多租户OLTP应用程序（例如Copper）也可以使用Citus扩展到单个PostgreSQL节点之外，而不会在应用程序中做出任何牺牲
Toast：当字段值非常大时，分割成多个chunk，每个chunk存储到同一个物理文件的专门的一个toast页上。字段的toast页形成list，每页有next/prev指针。...但是实际上不需要遍历到leaf级：所有的叶子元组在父级都有一个downlink，仅需要扫描到这级内部页。除非这个列特别宽，否则这只是数据的一小部分。新插入时，立即标记这些空间可重用。...如果进行了大量update，文件数据变得非常离散，页内有大量未使用的空间。失去TID和物理顺序的相关性后会变得非常糟。因为时顺序扫描非常慢，由于不再使用顺序IO。...Lz4在压缩和解压缩时都非常快。并不是所有的AM API都完成了。...INSERT，SELECT，UPDATE，DELETE也可以执行。可创建B-tree索引。也可使用Btree和bitmap索引扫描。
PostgreSQL，有时也称为 Postgres，自称是“世界上最先进的开源关系数据库”。 它被设计为功能丰富、可扩展且符合行业标准。...过去，Postgres 的性能更加平衡：读取速度比 MySQL 慢，但它可以更快地写入大量数据并更好地管理并发性。 在最近的版本中，MySQL 和 Postgres 之间的性能差异已基本消除。...对于大多数常见的应用程序，在决定 MySQL 和 PostgreSQL 时，性能不应该是考虑因素——这两种情况都足够了，即使考虑到预测的未来扩展。...Postgres 可以生成非阻塞索引（使用 CREATE INDEX CONCURRENTLY 语法），以及部分索引（例如，如果你有一个带有软删除的模型，你可以创建一个忽略标记为已删除的记录的索引） Postgres...Postgres 是一个非常可扩展的数据库。 它具有 MySQL 没有的各种复杂数据类型（几何/GIS、网络地址类型、索引 JSONB、本机 UUID、时区感知时间戳等）。
实时OLAP分析需求一、背景介绍在之前的文章学习了离线数仓的构建，但是离线数仓的最大问题即：慢，数据无法实时的通过可视化页面展示出来，通常离线数仓分析的是“T+1”的数据，针对于时效性要求比较高的场景...，则无法满足需求，例如：快速实时返回“分组+聚合计算+排序聚合指标”查询需求。...所以适合Kylin的场景包括：1）用户数据存在于Hadoop HDFS中，利用Hive将HDFS文件数据以关系数据方式存取，数据量巨大，在500G以上2）每天有数G甚至数十G的数据增量导入3）有10个以内较为固定的分析维度...借助MPP（大规模并行处理）架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。...特性:采用列式存储；数据压缩；支持分片，并且同一个计算任务会在不同分片上并行执行，计算完成后会将结果汇总；支持SQL；支持联表查询；支持实时更新；自动多副本同步；支持索引；分布式存储查询。
如Mysql一样，PostgreSQL 也支持通过 like '关键词%' 语句来使用 B树索引。...这个方案的缺点也非常多： 对定位很依赖，且定位计算区域也会有耗时； 区域边缘点的搜索很蛋疼，明明离得很近，如果被划分到跟用户不同区域了就搜索不到。 多个表非常不好维护。...---- 替换B树索引消灭慢查询 多索引效率问题 本以为优化到此为止了呢，可是有次在试着查询 中关村 和 东 两个关键词时，我明确感觉到了响应时间的差异， 100ms 左右的时间差还是很明显的。...子查询语句才是这条 SQL 语句的效率关键，于是我开始分析 东 这个关键词的 子查询SQL 语句，首先我试着调整语句中 limit 的限制值，发现即使只取 1000条，响应时间也在 100ms 以上。...最好的方案当然是最后一种，改动最小，于是我就查询了一下 PostgreSQL 向量拼接，还是找到了向量拼接的方法，使用 ::tsvector 将字符串强转成向量，再使用 || 拼接到原来的分词向量上，SQL
我们从下方的监控表 SQL 中就能发现这个问题：当索引使用15～16个维度的时候，插入速度会非常慢，索引占用磁盘空间也非常大。...例如在现在的生产过程中，如果有超过了1G 的监控数据，索引就需要占用将近2~3个 G 的内存，消耗了大量的内存，而且在数据和索引量都非常多的情况下，它的写入也会变得非常慢，这个时候在当前的服务特别多的情况下...PostgreSQL：同样不支持冷热的概念，且当分析量较大时也会存在索引量特别大的问题。 所以在层层筛选和对比下，我们最终还是选择了腾讯云提供的具有时序功能的 CTSDB。...在核心方法上报的时候，我们使用是异步，增加了一个对应的数据分组上报到当前的服务。...所以在最终处理好以后就有3个服务 stat（原本的话就只有一个），可以最大程度的保证即使其中一个出现问题，也可以马上回传所有监控信息，因为如果节点宕机了，它会继续重试，所以数据会自动快速恢复。
但是通过少比较一次将查询速度提高一倍 优化慢查询三 新建一个bigint类型字段sync_dt_long存储sync_dt的毫秒值，并在sync_dt_long字段上建立索引 测试环境下：优化慢查询二sql...只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行。主要优点就是避免了排序, 但是开销仍然非常大。...生产数据量为百万级别，测试环境数据量为万级，数据量差50倍，数据量的增大把慢查询的问题也放大了。...索引是命中了，但是extra字段中出现了Using temporary和Using filesort 优化慢sql一 group by实质是先排序后分组，也就是分组之前必排序。...耗时为38毫秒，即使查7次所用时间也比1123毫秒少 查看执行计划： ? extra字段中和慢查询的extra相比少了Using temporary和Using filesort。
TL；DR 的人发现的内容： 我们创建了 ANN 基准工具的分支 来比较 PostgreSQL（pgvector 和 pgvectorscale）在 5000 万个 Cohere 嵌入数据集上的性能与...此客户端机器与 Pinecone 索引和 PostgreSQL 机器位于同一区域，以确保我们在网络延迟方面拥有公平的竞争环境。此客户端机器有 16 个 CPU 和 64 GB RAM。...这将开发人员锁定为选择准确但非常慢的索引 (s1) 或快速但不太准确的索引 (p2)，而没有介于两者之间的选项。相比之下，pgvectorscale 可以使用索引选项根据生产要求进行微调。...虽然这很有价值，但实际上只是最低限度的，当某些内容执行不佳时，几乎没有信息可用于调试。另一方面，PostgreSQL 拥有非常丰富的可观测工具生态系统。...立即使用 PostgreSQL 构建您的 AI 应用程序 Pgvector和pgvectorscale在PostgreSQL许可下均为开源，您可以在 AI 项目中直接使用。
比如80年代是不可以想象 个人电脑有2T的硬盘，即使是90年代末，这么大的存贮系统是必须上磁盘矩阵， 现在一个单碟硬盘就能解决。...正因为关系模型的理论支撑，让关系数据库有了统一天下的现状。 然而数据存贮方案还是有很多种的。key-value是其中一种，oodb也是一种， 即使是直接存贮json也可以是一种。...列式数据库提出数据的存贮和读取上，列关联远强与行关联， 这表现为大多数时候用户关注的是同一列，或同几列，而不是同一行的所有列；从存贮上， 他们还发现同一列的数据相似性很高，如果把这些数据放在一起存贮，有可能引入非常好的...还有就是索引。在rdbm上，索引是用来加速查询的。然而索引的使用，让读和写的速度两三个数量组的下降。为了解决这个问题，有的人就提出直接复制一次数据，而不是使用索引。...很多的SQL on Hadoop/SQL on HDFS都在开发基于统计信息的SQL优化器，也在添加 一些比较简单的索引。
从技术上讲，像PostgreSQL这样的数据库管理系统（DBMS）通常允许使用LIKE子句进行部分文本查找。但是，这些请求往往在大型数据集上表现不佳。...它们也仅限于匹配确切的用户输入，这意味着即使存在包含相关信息的文档，查询也可能不会产生任何结果。 使用FTS，您可以构建更强大的文本搜索引擎，而无需在更高级的工具上引入额外的依赖关系。...如果您在不遵循上述教程的情况下设置PostgreSQL服务器，请确保postgresql-contrib程序包使用sudo apt-get list postgresql-contrib，也可以直接使用云数据库...注意：在本教程中，psql输出使用expanded display格式设置，在新行上显示输出中的每一列，从而更容易在屏幕上显示长文本。...因为GiST比GIN检索数据慢大约3倍，所以我们在这里创建一个GIN索引。
法则二：确保查询使用了正确的索引 如果缺少合适的索引，即使指定了查询条件也不会通过索引查找数据。...即使创建了合适的索引，如果 SQL 语句写的有问题，数据库也不会使用索引。...以上示例在 Oracle 和 SQL Server 中会自动执行子查询展开，两种写法效果相同；在 PostgreSQL 中与 MySQL 类似，第一个语句使用 Nested Loop Join，改写为...10 条记录，数据库仍然需要访问并且过滤掉 N（比如 1000000）行记录，即使通过索引也会涉及不必要的扫描操作。...这是因为左外连接会返回左表中的全部数据，即使 ON 子句中指定了员工姓名也不会生效；而 WHERE 条件在逻辑上是对连接操作之后的结果进行过滤。
二、确保查询使用了正确的索引 如果缺少合适的索引，即使指定了查询条件也不会通过索引查找数据。...即使创建了合适的索引，如果 SQL 语句写的有问题，数据库也不会使用索引。...以上示例在 Oracle 和 SQL Server 中会自动执行子查询展开，两种写法效果相同；在 PostgreSQL 中与 MySQL 类似，第一个语句使用 Nested Loop Join，改写为...10 条记录，数据库仍然需要访问并且过滤掉 N（比如 1000000）行记录，即使通过索引也会涉及不必要的扫描操作。...这是因为左外连接会返回左表中的全部数据，即使 ON 子句中指定了员工姓名也不会生效；而 WHERE 条件在逻辑上是对连接操作之后的结果进行过滤。
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