最近发现很多朋友在搜索“PostgreSQL索引优化”、“如何提高PostgreSQL查询速度”等关键词，决定带给大家这篇《提高查询速度：PostgreSQL索引实用指南》。...让我们一同探讨如何利用索引让你的查询飞起来吧！ 引言 在数据库查询中，索引起到了至关重要的作用。恰当地使用索引不仅可以极大地提高查询速度，还可以为应用带来更流畅的用户体验。...此文章主要探讨PostgreSQL中的索引类型和如何有效使用它们。 正文 1. 什么是索引？ 索引是一种特殊的数据库结构，用于加速数据库系统中数据的检索和查询操作。...评估哪些索引是必需的，哪些可以合并或删除，以减少索引维护的开销。 5. 常见问题与解决方案 5.1 查询仍然很慢 如果查询仍然很慢，尽管已经创建了索引，那么可能是索引没有被正确使用。...总结 正确使用索引可以极大地提高PostgreSQL数据库的查询性能，但也需要注意索引的维护和潜在开销。猫头虎博主希望本篇指南能帮助你更有效地利用索引，优化你的数据库性能！
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。...数据库写入速度之慢令人咋舌，以至于其他时间变得微不足道。 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。换言之，DateTime::parse的性能问题相当显著，以至于它在数据库中耗费的时间微乎其微。...而且它会查询五个连接表并且连接到至少一个索引上，而这个索引并不是为此准备的。导致大约 800 毫秒的查询。在每次页面加载时。 未优化的 where、group 和 order 调用。...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）。
首先INDEX ONLY SCAN 产生于的思路是加快数据回馈的速度，也就是在扫描的情况下，数据的查询不会在回表。那么首先使用INDEX ONLY SCAN 的主要因素在于查询中的有适合的索引。...第二种方式可以看到，将index only scan 关闭后，整体的查询的方式和选择的索引都变化了，虽然速度还是类似的，这里很明确的回表了。...首先这个索引本身在有些数据库中叫覆盖索引，也就是查询的return 的数据覆盖了整体的数据，也就是说，PG 如果要使用INDEX ONLY 必须有两个条件。...3 include 索引 ，复合的age + salary 加include name 可以看到第一种方案中如果是分别建立两个索引的情况下，最终的结果是使用了单个索引来进行查询，并且回表了。...我的结论是，如果你的PG 中存在大量的ORDER BY 并且不用ORDER BY 就很快，用了就很慢，那么你先试试关掉 INDEX-ONLY-SCAN 试试，速度有没有提升。
track 赛道的意思，用于构建不同的数据和策略进行压测，track.json定义压测的数据集，以geonames/track.json为例 {% import "rally.helpers" as rally...，会先根据base-url和source-files构建链接从亚马逊下载数据，下载测试数据的速度很慢，我们可以提前下好离线数据来进行测试，测试数据存放在/home/elk/.rally/benchmarks.../data/geonames目录下，indices定义了索引名和索引的具体设置，通过index.json文件可以查看 { "settings": { "index.number_of_shards...，包括索引的写入、更新、段合并、各种查询，每个操作都可以构建不同的参数， { "name": "index-append", "operation-type": "bulk",...测试5.4.3、6.4.3与7.8.1版本之间的写入性能差异 使用非root用户运行，并且保证内存够用，这里我是用geonames赛道进行测试，使用默认的car为1gb堆内存，为了快速测试，可以将测试数据和
运营反馈某个功能速度很慢，查了一下，定位到如下 SQL： select id from user where name like ‘%foobar%’ order by created_at limit...10; 业务需要，LIKE 的时候必须使用模糊查询，我当然知道这会导致全表扫描，不过速度确实太慢了，直观感受，全表扫描不至于这么慢！...我使用的数据库是 PostgreSQL，不过它和 MySQL 差不多，也可以 EXPLAIN： SQL With LIMIT 如上所示：先按照 created_at 索引排序，再 filter 符合条件的数据...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。
当我们的团队应用最佳实践并纠正错误的索引时，发现MongoDB在相同的基准测试中运行速度比PostgreSQL快。...当我们的专家将数据库和查询调整到相同的级别，对比不存在不对称性时（像这样的调优在我们的工作笔记中都有记录，这是MongoDB文档的一部分），MongoDB的执行速度比OnGres在PostgreSQL上的速度提高了...在每个受测试数据库上创建的索引之间应该存在奇偶校验。索引是数据库中的驱动器性能。构建OLTP基准测试的原始代码没有索引，因为它没有进行优化。...虽然这次在两个数据库上都创建了索引，但在MongoDB上运行的查询却没有使用这些索引。 通过添加一个简单的提示来指示查询使用索引，MongoDB查询比PostgreSQL快得多。...事实证明，除了其他错误之外，在查询D中查询的字段在数据库记录中不存在。当我们为该字段添加复合索引时，MongoDB和PostgreSQL都可以立即回答“这里没有什么可搜索的”。
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。...image.png PostgreSQL 相对于 MySQL 的优势 MySQL 是一个完全关系型数据库，而 Postgres 是一个对象关系型数据库。...Postgres 允许并行利用许多 CPU/内核的查询策略。...MySQL的优点以及何时使用它 尽管有所有这些好处，但您应该注意使用 Postgres 的一些小缺点。
以下是 MySQL 的一些用例，证明它是一个可靠且高效的数据库系统： OLTP 事务：事务需要速度和准确性。MYSQL 可以高效、轻松地扩展到每秒 1000 次查询。...众所周知，MySQL 在处理只读命令时速度更快，但会牺牲并发性，而 PostgreSQL 在处理读写操作、海量数据集和复杂查询时效果更好。...MySQL 和 PostgreSQL 也都支持集群。集群利用共享存储将一组相等的数据复制到环境中的每个节点。这让数据库能够容忍故障，因为在环境中的各个节点之间复制数据会产生冗余。...但是，如果只处理基本的数字和字符数据类型，那么这两个数据库都可以选择。 索引 为了提高数据库性能，可以创建索引。如果没有索引，查询会很慢并且会成为 DBMS 的主要负担。...如果你正在寻找一个功能丰富的数据库，可以顺利处理庞大的数据库和复杂的查询，那么你应该选择 PostgreSQL。
作者：王春波 来源：大数据DT Greenplum 6.0于2019年9月4日正式发布，内核版本从PostgreSQL 8.3升级到PostgreSQL 9.4，数据库的功能和性能得到了巨大的提升，HTAP...在此期间，PostgreSQL的演进速度是非常快的，尤其是在2015年之后，每年一个大版本的迭代更新，在性能和功能上都有重要的提升，各种特性层出不穷。...而这些特性却无法在Greenplum上直接体现，原因在于，Greenplum是在PostgreSQL 8.3内核的基础上修改代码实现的，而不是类似CitusDB等采取了插件的方式。...升级PostgreSQL内核，让Greenplum实现了安全性、权限管理增强、JSONB、GIN索引、SP-GiST索引、并行Vacuum、CTE等用户比较期待的功能。...新版本的Greenplum在进行扩容时，无须停止数据库服务，扩容不影响正在执行的查询，扩容时只移动部分数据，扩容速度得到了大幅提升。
前言 上文 使用PostgreSQL进行中文全文检索 中我使用 PostgreSQL 搭建完成了一套中文全文检索系统，对数据库配置和分词都进行了优化，基本的查询完全可以支持，但是在使用过程中还是发现了一些很恼人的问题...---- 使用子查询优化查询效率 GIN索引效率问题 紧接着又发现了新的问题： PostgreSQL 的 GIN 索引（Generalized Inverted Index 通用倒排索引）存储的是 (key...但这种设计也带来了另一个问题，当某一个 key 对应的 posting list 过大时，数据操作会很慢，如我们的数据中地点名带有 饭店 的数据就很多，有几十万，而我们的需求有一项就是要对查询结果按照...评分 一列倒序排序，这么几十万数据，数据库响应超时会达到 3000 ms。...此后，B树索引就可以退休啦~ ---- 小结 以上就是我对 PostgreSQL 关键词查询从效果到效率优化的全过程了，效果和效率已经完全达标了。
前言 PostgreSQL 被称为是“最高级的开源数据库”，它的数据类型非常丰富，用它来解决一些比较偏门的需求非常适合。...前些天将 POI 点关键词查询的功能迁到了 PgSQL，总算对前文 空间索引 - 各数据库空间索引使用报告 有了一个交代。...服务器配置 服务器配置在 postgresql.conf中，修改配置后需要 使用 pg_ctl restart -D dir_db 命令重启数据库； 此外，我们也可以在登陆数据库后修改配置项：使用 SELECT...work_mem：一个连接的工作内存，在查询结果数据量较大时，此值如果较小的话，会导致大量系统 I/O，导致查询速度急剧下降，如果你的 explain 语句内 buffer 部分 read数值过大，则表示工作内存不足...特别是查询效率，不知道是不是我配置有问题，完全达不到那种 E级毫秒 的速度，1kw 的数据效率在进行大结果返回时就大幅下降（200ms），只好老老实实地提前进行了分表，目前百万级查询速度在 20ms 以内
在所有Hacker News议题中，有这样一篇文章，“PostgreSQL是世界上最好的数据库”，文章中处处表达出对PostgreSQL数据库无条件的认同和热爱，这也反映出一种社区狂热化现象。...缺陷6：主键索引简直是浪费空间 PostgreSQL中的表有一个主键索引和称为堆的独立行存储。其他数据库将它们集成在一起或支持“索引组织表”。...尽管有一些间接的解决方法涉及禁用某些查询计划器策略，但它们存在风险，因此绝对不应无任何限制地使用。 当然如果能同时满足这两种需求那就很完美了。...PostgreSQL只支持自动压缩较大的数值，但这对于将数据存储在关系数据库中的最常用的方式没有用（很少有特别大的值）。...对于PostgreSQL核心的数据结构来说，块压缩确实很难实现，但是尽管有一些缺点， MySQL InnoDB存储引擎采用的“打孔”策略在实践中似乎效果还不错。
如果不是领导强制要求，可能根本不会留意到这款号称世界上功能最强大的开源数据库——PostgreSQL。如果你不读这篇文章，或许也会错过一个跃跃欲试想挤进前三的优秀数据库。...有没有像春秋战国时的秦国，是时候得留意一下它了。 下面再看看这几年PostgreSQL的增速情况。 ? 图中遥遥领先其他数据库，追赶前三名的数据库，就是PostgreSQL，不少大厂已经在使用了。...、PG对表连接支持较完整，优化器的功能较完整，支持的索引类型很多，复杂查询能力较强； 4、PG主表采用堆表存放，MySQL采用索引组织表，能够支持比MySQL更大的数据量。...3、数据类型中PG提供了money类型，可基于时区来显示对应的货币格式，如“$1,000.00”。 4、数据类型中支持了丰富的日期时间类型，而还有相应的运算操作，加减乘除应有尽有。...7、SQL查询中提供了递归查询，内置了大量的窗口函数。 8、索引支持B-tree索引、Hash索引、GiST索引、SP-GiST索引、GIN索引、BRIN索引。足够丰富。
最近有人私信问POSTGRESQL 怎么比MYSQL的索引大，这个问题升级上我个人觉得从这几点考虑 1 一个数据库本身的索引提供什么样的功能，是否有为加速查询附加的信息。...2 POSTGRESQL 数据库中的数据索引的结构是否与你在其他的数据库中使用的索引的结构不同 3 POSTGRESQL 的索引还负担了MVCC多版本控制查询中所需要的信息，所以本身的设计也让他比其他的数据库的索引要更大...1 如何一个SQL将索引中的核心信息一网打尽，实际上很多的同学问，怎么能知道索引中的字段组成，这你PG与MYSQL不同，可以单纯的通过系统表来获得这些信息，而是通过很多不同的函数来完成相关的工作...，对于索引的日常维护对于系统也是非常重要的，尤其是POSTGRESQL在一些项目中，有一些查询并不是一直存在，业务逻辑下线后，这个语句就不会再执行了，但是对于当时为这个语句建立的索引还在系统中存在，及时发现这些索引...，所以你需要考虑后期的数据合并的问题 3 判定提醒的阈值 当然对于POSTGRESQL 的索引的碎片我们也是要进行监控和管理的，索引的碎片太多，造成查询的效率降低，我们是要进行持续的定期的检查和重建相关的索引
，这里邮件地址是很大的，虽然他可以存储在数据库中，但是他不适合存储在内存中，非常的不适合，索引是要在内存中工作的，这里我们通过这样的方法减少了75%的存储，对较小的值进行索引。...一旦你使用了POSTGRESQL 通过pgstattuple来检查数据库中表的膨胀率这在PG是一个常见的东西，我们注意看第一个部分，其中我消耗的时间是接近4秒，当我换了一种写法后，执行的时间变为0.4秒...所以必须小心查询扩展中使用组合类型的函数。...接下来是PostgreSQL的FDW ，一般来说我们通过FDW 把外部的数据嵌入进PG中，在使用FDW的时候我们经常会遇到一个问题，查询的速度提升的问题，这里我们举一个例子。...这里我们看读取的数据的时间是5.2秒，1000万行数据库这样的速度很慢这里我们优化的手段可以通过下面的手段来进行，改变外部表中 fetch_size ，在改变设置后，我们再次读取数据，发现时间变为了3.6
各种前端UI组件在实现上也都会支持分页的功能，而数据交互呈现所相应的后端系统、数据库都对数据查询的分页提供了良好的支持。...以几个流行的数据库为例： **查询表 t_data 第 2 页的数据(假定每页 5 条) ** MySQL 的做法： select * from t_data limit 5,5 PostGreSQL...然而万事皆不可能尽全尽美，尽管上述的数据库、开发框架提供了基础的分页能力，在面对日益增长的海量数据时却难以应对，一个明显的问题就是查询性能低下！...每次翻页时以当前页的最后一条数据_id值作为起点，将此并入查询条件中。...如下图所示： 修改后的语句执行计划如下： 可以看到，改良后的查询操作直接避免了昂贵的 skip 阶段，索引命中及扫描范围也是非常合理的！
MySQL常见问题之SQL查询慢 可能是经常处理业务，最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么，让我在数据库层面找原因。...如果是偶尔比较慢，那大概率说明不是SQL层面的问题，应该是在某个时间点遇到了数据库的其他动作，导致产生了影响，例如： 第一、该条语句要扫描的表被加锁了，所以导致拿不到数据，查询很慢。...第三、当前时间点正在进行一个大的备份任务，导致磁盘的IO突然增高，内存和磁盘的交互速度变慢，自然而然，查询的速度也就降下来了。...如果是上亿条，那还说得过去，如果是几万条但是速度很慢，大概率是SQL质量太差。 2、是否向数据库请求了不必要的数据，例如只需要100条数据，但是却扫描了全表。...4、SQL中是否使用了很多的关联查询和子查询，例如SQL中包含很多个left join或者对于一个大的结果集进行group by操作。
在数据库中，我们存储的通常是大量数据，因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中，从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢？...如果我们“全表扫描”，即遍历每一条记录逐一对比，查询速度肯定很慢。...我们需要设计一种适合磁盘场景的特殊数据结构来提高查询速度，它应该满足对业务数据进行某种有序性的维护，可以结合内存，快速定位数据在磁盘中的位置，即“索引”。...而且线性数据结构存在平衡性，有利于查询的稳定性。线性数据结构通常还支持检索某个范围内的数据，即范围查询。 二叉查找树做数据库索引的数据结构怎么样？...有没有什么数据结构，可以结合磁盘 I/O 的特性、保持树状结构的灵活呢？有！B+ 树。 在 MySQL、PostgreSQL 索引的实现中，都能看见 B+ 树的身影。
用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。...PostgreSQL 尝试遵守SQL 标准，这种一致性不会与传统功能相矛盾，也不会导致糟糕的架构决策。支持 SQL 标准所需的许多功能，尽管有时语法或功能略有不同。...读取查询的并行化和构建 B 树索引 表分区 SQL 标准中定义的所有事务隔离级别，包括 Serialized 表达式的即时 (JIT) 编译 可靠性、灾难恢复 预写日志记录 (WAL) 复制：异步、同步...Oracle 的体系结构 实例: 包括内存结构（SGA）和数据库进程。 数据库: 物理文件的集合，包括数据文件、控制文件和重做日志文件。 模式: 数据库中的逻辑结构，如表、视图、索引和存储过程。...3.3 Redis Redis 的内存数据存储特性 Redis是一个基于内存的数据库，提供极快的读写速度。它通常用作数据缓存或消息队列系统。
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