我有一个查询,它将表中大约4.18亿行删除到一个单独的表中,直到我们决定如何处理旧数据为止。
以下查询正在使用:
BEGIN;
CREATE TABLE public.gamearchived (LIKE public.game);
DROP INDEX public.idx_game_game_created_on;
DROP INDEX public.idx_game_session_id;
DROP INDEX public.game_idx_01;
DROP INDEX public.game_idx_game_id;
WITH del AS (
DELETE FROM g
我希望能在RStudio中获得和码头一样的性能。我在Windows 10上安装了Desktop,并且正在使用Linux容器。其目标是将R脚本封装为通用脚本。一个R脚本dtbenchmark.R.R(由改编自data.table基准脚本)封装了我遇到的问题
library(data.table)
K <- 100L
rows <- c(1e7L, 1:7*1e8L)
for (i in 1:length(rows)) {
tme <- proc.time()
N <- rows[i]
set.seed(1)
DT <- data.table(
我们有一个项目UI页面,用户可以在其中搜索项目。我注意到搜索查询在第一次运行时会很慢(最多10秒),在后续运行时会更快(大约2秒)。这能解释2.28%的磁盘命中率吗?这似乎是一个很高的百分比,对吗?如果我们想确保这些查询总是快速的,我们可以使用pg_prewarm将它们保存在内存中吗?我们需要定期运行pg_prewarm吗?这个projects表是15 GB,我们在Heroku上有超过100 GB的服务器内存。
table name | disk hits | % disk hits | % cache hits | total hits
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