表设计规范1.建议能使用小字节数类型,就不要用大字节数类型2.建议能用varchar(N).text就不用char(N):3.建议使用default NULL,而不用default '':4.建议使用NUMERIC(precision,scale)来存储货币金额和其它要求精确计算的数值,而不使用real,double precision5.如果有国际货业务的话,建议使用timestamp with time zone(timestamptz),而不用timestamp without time

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

普通的索引膨胀处理比较简单,主键的索引膨胀也不复杂,只是在新旧索引交替时有一些小处理.本试验在primary key上通过CONCURRENTLY建立第二索引来解决索引膨胀问题,适用9.3.9.4,其他版本使用前请实际测试. 创建测试表 Table "swrd.mytbl" Column | Type | Modifiers --------+-----------------------------+------------------------------------------

引言 这一系列文章主要关注PostgreSQL中的索引. 可以从不同的角度考虑任何主题.我们将讨论那些使用DMBS的应用开发人员感兴趣的事项:有哪些可用的索引:为什么会有这么多不同的索引:以及如何使用索引来加速查询.这个主题可以之用寥寥数语就被涵盖,但是,在内心深处,我们希望那些充满好奇心.同时也对内部细节感兴趣的开发人员,特别是因为对这些细节的理解,不会只是听从别人的理解,而是形成自己的结论. 开发新类型的索引超出了范畴.这需要了解C编程语言,需要系统程序员而不是应用程序开发人员的专业知识.出

索引的含义与特点 索引是一个单独的.存储在磁盘上的数据库结构,它们包含对数据所有记录的引用指针,postgresql列类型都可以被索引,对相关列索引是提高查询操作效率的最佳途径.例如,查询select * from table where num=10000.如果没有索引,必须遍历整个表,如果在num上创建索引,PostgreSQL不需要任何扫描,直接索引里面找10000.就知道这行的位置. 索引的优点有:1234 唯一性索引,保证数据完整性2提高查询数据3实现数据参考的完整性,加速表与表连接4

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

磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值 返回顶级页:PostgreSQL索引页 本页记录所有本人所写的PostgreSQL的统计信息相关文摘和文章的链接: pg_stats:   -----------------------------  PostgreSQL的pg_stats学习 pg_stat_statements:---------------------  PostgreSQL下安装pg_stat_statements 返回顶级页:PostgreSQL索引页 磨砺技术珠矶,践行数据之

使用 gin() 创建全文索引后,虽然有走索引,但是当结果集很大时,查询效率还是很底下, SELECT keyword,avg_mon_search,competition,impressions,ctr,position,suggest_bid,click,update_time FROM keyword WHERE update_time is not null and plainto_tsquery('driver') @@ keyword_participle ORDER BY avg_

磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值   [作者 高健@博客园  luckyjackgao@gmail.com] 本页目的,是起到索引其他所有本人所写文档的作用: 分类一:PostgreSQL基础知识与基本操作--------------------  PostgreSQL基础知识与基本操作索引页 分类二:PostgreSQL内部结构与源代码研究------------------- PostgreSQL内部结构与源代码研究索引页 分类三:PostgreSQL集群方案相关----------

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

文中附图参考至<PostgreSQL数据库内核分析> (一)概念描述 B+树是一种索引数据结构,其一个特征在于非叶子节点用于描述索引,而叶子节点指向具体的数据存储位置.在PostgreSQL中,存在结构相似的BTree索引,该数据结构最先引用于<Effiicient Locking for Concurrent Operations on B-Trees>论文,一个新特征在于,引入了“High Key”(下述HK)用于描述当前节点子节点的最大值.如下图所示: 其中K1代表一个HK,

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.摘要 1.索引是提高数据库性能的常用途径.比起没有索引,使用索引可以让数据库服务器更快找到并获取特定行.但是索引同时也会增加数据库系统的日常管理负担,因此我们应该聪明地使用索引. 2.索引其实就是一种数据结构,将数据库中的数据以一定的数据结构算法进行存储.当表数据量越来越大时查询速度会下降,建立合适的索引能够帮助我们快速的检索数据库中的数据,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. 3.索引自身也占用存储空间.消耗计算资源,创建过多的索引将对数据库性能造成负面影响(尤其影响数据导入

先介绍一下Postgresql的建索引语法: CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ CONCURRENTLY ] [ name ] ON table [ USING method ] ( { column | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] [, ...] ) [ WITH ( storage_parameter = value

最近忙于MSSQL 迁移到Postgresql的工程,在这里记录一下迁移遇到的问题以及解法. 程序语言:java 要求,根据不同的driver可以同时支援多种数据库,目前主要为MSSQL 和Postgresql case 1.大小写敏感,MSSQL可以设置大小写不敏感,但是Postgresql是大小写敏感的.相同的select方法会导致postgresql中执行失败. 目前解法: 严格要求数据库中大小写规范,并代码中再select中使用双引号进行栏位以及表名的查询. MSSQL和Postgres

Mysql 使用太广泛了,以至于我不得不将一些应用从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为数据库标准,并且以Mysql 作为抽象基础的,但是具体使用过程中,发现Mysql 有很多问题,所以都迁移到postgresql上了,转一个Mysql 和Postgresql 对比的文章: PostgreSQL由于是类似Oracle的多进程框架,所以能支持高并发的应用场景,这点与Oracle数据库很像,所以把Oracle DBA转到PostgreSQL数据库  上是比较容

事实上之前有很长一段时间都在纠结是否有必要好好学习它,但是始终都没有一个很好的理由说服自己.甚至是直到这个项目最终决定选用PostgreSQL 时,我都没有真正意识到学习它的价值,当时只是想反正和其它数据库差不多,能用就行了.然而有一天晚上,自己也不知道为什么,躺在床上开始回想整个项目的 实施过程,想着想着就想到了数据库选型这一问题上了.事情是这样的,最初 客户将他们的产品目标定位为主打中型规模,同时也要在一定程度上支持小型规模.鉴于此,我们为他们提供的方案是中型规模的数据库选用Oracle,小

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继<高性能SQL调优精要与案例解析>一书谈SQL调优(SQL TUNING或SQL优化),我们今天就谈谈各主流关系库中,占据SQL调优技术和工作半壁江山的.最重要的核心机制之一——索引(index).我们知道,<高性能SQL调优精要与案例解析>一书中也再三强调索引对SQL调优的重要性,可是上篇文章中也谈到,只看案例和解决问题的具体方法,而不掌握SQL调优的基础知识,是没有用的,我们必须做到知其然,更要知其所以然,才能做到融会贯通,活学活用,进而将SQL调优技术掌握到炉火纯青的地步.

原文地址:http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/06/08/2315679.html 事实上之前有很长一段时间都在纠结是否有必要好好学习它,但是始终都没有一个很好的理由说服自己.甚至是直到这个项目最终决定选用PostgreSQL时,我都没有真正意识到学习它的价值,当时只是想反正和其它数据库差不多,能用就行了.然而有一天晚上,自己也不知道为什么,躺在床上开始回想整个项目的实施过程,想着想着就想到了数据库选型这一问题上了.事情是这样的,最

Mysql 和 Postgresql(PGSQL) 对比 转载自:http://www.oschina.net/question/96003_13994 PostgreSQL与MySQL比较 MySQL使用太广泛了,以至于我不得不将一些应用从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为数据库标准,并且以Mysql 作为抽象基础的,但是具体使用过程中,发现Mysql 有很多问题,所以都迁移到postgresql上了,转一个Mysql 和Postgresql 对比的文