由于属于老项目,postgresql使用版本9.6,主要解决‘%name%"查询无法使用索引问题.pg_trgm模块提供函数和操作符测定字母,数字,文本基于三元模型匹配的相似性, 还有支持快速搜索相似字符串的索引操作符类. 1. 增加pg_trgm拓展 CREATE EXTENSION pg_trgm; 2. 采用pg_trgm 建立gin索引 CREATE INDEX trgm_idx_users_username ON users USING gin (username gin_trgm_o

1.创建gin类型的索引 postgresql 创建gin索引遇到的问题:1.ERROR: operator class "gin_trgm_ops" does not exist for access method "gin" 解决方案:先执行 CREATE EXTENSION pg_trgm; https://www.cnblogs.com/goingforward/p/10386979.html

GIN(Generalized Inverted Index, 通用倒排索引) 是一个存储对(key, posting list)集合的索引结构,其中key是一个键值,而posting list 是一组出现过key的位置.如('hello', '14:2 23:4')中,表示hello在14:2和23:4这两个元祖出现过,在PG中这些位置实际上就是元组的tid(行号,包括数据块ID(32bit),以及item point(16 bit) ). 对于表中的每一个属性,在建立对应 gin 索引时,都

1.倒排索引原理 倒排索引来源于搜索引擎的技术,可以说是搜索引擎的基石.正是有了倒排索引技术,搜索引擎才能有效率的进行数据库查找.删除等操作.在详细说明倒排索引之前,我们说一下与之相关的正排索引并与之比较. 1.1正排索引 在搜索引擎中,正排表是以文档的ID为关键字,表中记录文档中每个字的位置信息,查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档. 正排表结构如图1所示,这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单,建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的,若是有新的文档加入

GIN(Generalized Inverted Index, 通用倒排索引) 是一个存储对(key, posting list)集合的索引结构,其中key是一个键值,而posting list 是一组出现过key的位置.如(‘hello', '14:2 23:4')中,表示hello在14:2和23:4这两个位置出现过,在PG中这些位置实际上就是元组的tid(行号,包括数据块ID(32bit),以及item point(16 bit) ). 在表中的每一个属性,在建立索引时,都可能会被解析为多

gin索引字段entry构造的TREE,在末端posting tree|list 里面存储的是entry对应的行号. 别无其他信息.rum索引,与GIN类似,但是在posting list|tree的每一个ctid(itempoint)后面会追加一些属性值.因此,有些场景,使用rum 索引,性能会优很多.以下举个例子比较下. Note: KingbaseES v8r6c5b0023 版本,附带了rum插件. 一.构造数据 create table t1 as select name,short_

视图 由查询语句定义的虚拟表;从视图中看到的数据可能来自数据库中的一张或多张表,也可能来自外部; 使用视图的原因一般有: 使复制的查询易于理解和使用; 安全原因; 表一些函数返回的结果映射成视图; 一般数据库提供的视图是只读的; 创建视图 create table users( id int, user_name varchar(40), password varchar(40), user_email text, user_mark text ); //创建视图过滤掉password字段; c

9 索引 9.1 索引简介 索引是对数据库表中一列或多列值进行排序的一种结构,使用 索引可提高数据库中特定数据的查询速度 9.1.1 索引的含义和特点 索引是一种单独的.存储在磁盘上的数据库结构,他们包含着对 数据表里所有记录的引用指针.索引用于快速找出在某个 或多个列中有一特定值的行,所有PostgreSQL列类型都可 以被索引,对相关列使用索引是提高查询操作时间的最佳 途径 索引是在存储引擎中实现,因此每种存储引擎的索引都不一定完 全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型.根据 存储

h1, h2, h3, h4, h5, h6, p, blockquote { margin: 5px; padding: 5; } body { font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", Arial, sans-serif; font-size: 16px; line-height: 18px; color: #737373; background-color: white; mar

索引是一种特殊的查询表,可以使用搜索引擎的数据库以加快数据检索.简单地说,索引是表中的数据的一个指针,在一个数据库中的索引是非常相似,如:一本书的目录. 例如,如果想在一本书中引用的所有页面讨论某个话题,先参考索引按字母顺序列出所有目录主题,然后转到一个或多个特定的页码. www.yiibai.com 索引有助于加快SELECT查询和WHERE子句,但它会减慢数据的输入,UPDATE和INSERT语句.索引可以创建或删除的数据没有影响. www.yiibai.com 创建索引涉及CREATE I

当在看Monetdb列存行只支持IMPRINTS和ORDERED这两种索引,且只支持定长数值类型时,就在思考,对于列存,还有必要建索引吗?在PostgreSQL的索引就要灵活很多,我对常用列建合理的索引,是不是能达到列存的效果?(肯定没有). 当然,有索引还是快很多: 1)对于整型列来说,应该是用ORDERED索引,建类似于btree索引,将数据按大小进行了排序,当执行> = < <= >= between in is等操作时,就非常快了,不需要整个列进行扫描比较. 2)对于字符串

一.索引的类型: PostgreSQL提供了多 种索引类型:B-Tree.Hash.GiST和GIN,由于它们使用了不同的算法,因此每种索引类型都有其适合的查询类型,缺省时,CREATE INDEX命令将创建B-Tree索引.        1. B-Tree:    CREATE TABLE test1 (        id integer,        content varchar    );    CREATE INDEX test1_id_index ON test1 (id); 

# Postgresql-模糊匹配大杀器 ## 问题背景 随着pg越来越强大,abase目前已经升级到5.0(postgresql10.4),目前abase5.0继承了全文检索插件(zhparser),使用全文检索越来越方便.本文会对abase支持的like模糊匹配,全文检索,创建何种索引,如何使用进行说明.针对于各种模糊匹配均可走索引 ## 前模糊匹配(%xxx),后模糊匹配(xxx%) 使用场景:如果简单的前模糊匹配或者后模糊匹配则可以建一个简单的btree索引. ```sql--1.后模糊

json,jsonb区别 json和jsonb,而两者唯一的区别在于效率,json是对输入的完整拷贝,使用时再去解析,所以它会保留输入的空格,重复键以及顺序等.而jsonb是解析输入后保存的二进制,它在解析时会删除不必要的空格和重复的键,顺序和输入可能也不相同.使用时不用再次解析.两者对重复键的处理都是保留最后一个键值对.效率的差别:json类型存储快,查询慢,jsonb类型存储稍慢,查询较快(支持许多额外的操作符). 关于json和jsonb存储和解析效率连接 这里主要测试jsonb的增删改查

一.未做索引的查询效率 作为对比,先对未索引的查询做测试 EXPLAIN ANALYZE select * from gallery_map where author = '曹志耘'; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Seq Scan on gallery_map (cost=0.

1.带前缀的模糊查询  ~'^abc' 可以使用btree索引优化 create index idx_info on table_name(info) 2.带后缀的模糊查询  ~'abc$' 可以使用reverse函数btree索引 create index idx_info1 on table_name(reverse(info)); 3.不带前后缀的模糊查询和正则表达式查询 pg_trgm可以使用trgm的gin索引 CREATE EXTENSION pg_trgm; CREATEINDEX

ArteryBase-模糊匹配大杀器 问题背景 随着pg越来越强大,abase目前已经升级到5.0(postgresql10.4),目前abase5.0继承了全文检索插件(zhparser),使用全文检索越来越方便.本文会对abase支持的like模糊匹配,全文检索,创建何种索引,如何使用进行说明.针对于各种模糊匹配均可走索引 前模糊匹配(%xxx),后模糊匹配(xxx%) 使用场景:如果简单的前模糊匹配或者后模糊匹配则可以建一个简单的btree索引. --1.后模糊匹配(xxx%) creat

PostgreSQL 查询计划器充满了惊喜,因此编写高性能查询的常识性方法有时会产生误导.在这篇博文中,我将描述借助 EXPLAIN ANALYZE 和 Postgres 元数据分析优化看似显而易见的查询的示例.所有测试查询都是在 PostgreSQL 12 上针对一百万个对象的表执行的.如果您想使用较小的开发数据集复制类似的行为,则必须通过运行以下命令来阻止使用顺序扫描: SET enable_seqscan TO off; 本教程假定您对阅读 EXPLAIN ANALYZE 报告有一定的基本

# PostgreSql性能测试 ## 1. 环境+ 版本:9.4.9+ 系统:OS X 10.11.5+ CPU:Core i5 2.7G+ 内存:16G+ 硬盘:256G SSD ## 2. 测试情况 ### 2.1 测试表结构 ```sql/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : postgresql Source Server Type : PostgreSQL Source Server Version : 90409 Sourc

本文引用自: http://blog.chinaunix.net/uid-20726500-id-4820580.html 防止文章丢失才进行复制 PostgreSQL支持全文检索,其内置的缺省的分词解析器采用空格分词.因为中文的词语之间没有空格分割,所以这种方法并不适用于中文.要支持中文的全文检索需要额外的中文分词插件.网上查了下,可以给PG用的开源中文分词插件有两个:nlpbamboo和zhparser.但是nlpbamboo是托管在googlecode上的,而googlecode被封了,下