数据库去重有很多方法,下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组,然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min提取,效率较高--适合情况:这种情况适合重复率非常高的情况,一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法--优点:对于重复率高的数据集的去重,十分推荐用这种方法--缺点:uuid不能用max或min提取,如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_da

PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用 图片搜索 PostgreSQL的图像搜索插件使用了非常主流的Haar wavelet技术对图像进行变换后存储 gist 索引方法(支持pattern和signature类型), 以及KNN操作符,可以用于搜索相似度 1,建立图片表 create table image (id serial, data bytea); 2,导入图片到数据库 insert into image(data) select pg_read_binary_fi

摘要: PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用作者digoal日期2016-11-26标签PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重背景图像处理的业务场景比较多,例如 图像搜索.视频去重.人脸识别.美图.图片去... PostgreSQL 在视频.图片去重,图像搜索业务中的应用 作者 digoal 日期 2016-11-26 标签 PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重

select语法 [ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ] SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ] [ * | expression [ [ AS ] output_name ] [, ...] ] [ FROM from_item [, ...] ] [ WHERE condition ] [ GROUP BY grouping_element [, ...] ] [ HAVING

一.业务场景 数据去重是web开发中经常会遇到的方式之一,数据库操作中有一个关键字distinct主要就是用来做这件事,用来进行去重. 比如进行统计查询的时候,可以这样写 select count(dintinct(需要去重的字段)) from table:这样如果统计的时候,某个字段存在 重复时,就可以很好的去重.现在自己遇到的这种情况不能使用distinct关键字进行去重,因为表中创建得有主键ID,id并不重复, 只是数据表中保存的其他字段存在重复数据,这时候该如何去重呢? 二.需求分析 首

1.Postgresql查询前几条记录的SQL语句 select * from table where ...... LIMIT N  ; 2.SQL limit integer offset integer :经常用到在数据库中查询中间几条数据的需求. 比如下面的sql语句: ① select * from testtable limit 2,1; ② select * from testtable limit 2 offset 1; 这两个都是能完成需要,但是他们之间是有区别的: ① 是从数

   ctid: 表示数据记录的物理行当信息,指的是 一条记录位于哪个数据块的哪个位移上面. 跟oracle中伪列 rowid 的意义一样的:只是形式不一样.    例如这有个一表test:查看每行记录的ctid情况 mydb=> select ctid,* from test; ctid | id | name -------+------+-------- (,) | lottu (,) | rax (,) | xuan (,) | li0924 (,) | ak     格式(blocki

1. 去重:关键字distinct去重功能  在其他数据库(oracle,mysql)是存在:当然postgresql也有这个功能 [postgres@sdserver40_210 ~]$ psql mydb lottu psql () Type "help" for help. mydb=> select * from trade; tradeno | accountid | fee | game_id ---------+------------+-----+--------

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

物化节点 顾名思义,物化节点是一类可缓存元组的节点.在执行过程中,很多扩展的物理操作符需要首先获取所有的元组后才能进行操作(例如聚集函数操作.没有索引辅助的排序等),这时要用物化节点将元组缓存起来.下面列出了PostgreSQL中提供的物化节点. T_MaterialState, T_SortState, T_GroupState, T_AggState, T_WindowAggState, T_UniqueState, T_HashState, T_SetOpState, T_LockRows

控制节点 控制节点用于完成一些特殊的流程执行方式.由于PostgreSQL为査询语句生成二叉树状的査询计划,其中大部分节点的执行过程需要两个以内的输入和一个输出.但有一些特殊的功能为了优化的需要,会含有特殊的执行方式和输人需求(例如对于update.INSERT和DELETE,在普通的SELECT基础上有一个ModifyTable节点,UNION操作在一个计划节点就执行多个表(大于2)的合并,Append节点并未把UNION涉及的多个表放在孩子节点中,而是将这些表组成一个链表放在Append节点

SQL执行计划干预 从使用postgresql来看,想要改变执行计划只能通过対表进行分析,不能通过添加hint的方式来改变执行计划: oracle不仅可以通过对表进行收集统计来改变执行计划,而且很重要的一点支持通过添加hint的方式以达到自己想要的执行计划. 查询效率 从整体上比,不管是在离散数据的获取,还是在大数据量的统计分析,oracle的查询效率要好于postgresql,尤其在大数据量的统计分析(比较.排序.去重.表关联...): 有一个比较奇怪的地方是大表数据的加载,比方说link7的

文章来自:https://yq.aliyun.com/articles/59251?spm=5176.100239.bloglist.95.5S5P9S 德哥博客新地址:https://billtian.github.io/digoal.blog/ 德哥介绍:周正中,网名德哥 ( digoal ),目前就职于阿里云.PostgreSQL 中国社区发起人之一,PostgreSQL 象牙塔发起人之一,DBA+社群联合发起人之一,DBGeeK社区专家组成员. 德哥:看完并理解这些文章,相信你会和我一样

简介 PostgreSQL查询优化器执行过程 语法分析:生成查询树 语义检查:对SQL表达的语义进行检查 查询优化 视图重写 逻辑优化:子查询优化,条件化简,等价谓词重写,连接消除,得到逻辑计划 物理优化:基于代价优化,得到物理计划.PostgreSQL主要采用动态规划和遗传算法 非SPJ优化:主要针对分组,排序,去重等操作 查询计划执行 在PostgreSQL中,语法树并不是一棵树状结构的,把关系平面化到一个链表里面.因为,PostgreSQL认为,在这个阶段不清楚表之间如何链接. 重要数据结

基于PostgreSQL,总结几条常用的查询操作的优化建议,部分也适用于Oracle等数据库. 1.选择合适的分布键 分布键选择不当会导致重分布.数据分布不均等,而数据分布不均会使SQL集中在一个segment节点的执行,限制了gp整体的速度.查看某表是否分布不均: select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id ; 例子如图: 2.使用分区表 按照某字段进行分区,不影响数据在数据节点上的分布,但是,仅在单

postgresql版本是8.2.15. 最近陆续有数据分析师从impala.hive转到查询gpdb,gpdb虽然能够支持在查询语句中带多个distinct,但是缺少相应的if.ifnull.group_concat函数,正好年后有空就拓展一些函数给他们用 1. to_array聚集函数 CREATE AGGREGATE pg_catalog.to_array (anyelement) ( sfunc = array_append, stype = anyarray, initcond = '

目录 数据库 创建数据库 进入数据库 查看版本 查看当前时间日期 简单的select 获得帮助命令 退出psql客户端 创建表 weather和cities表的创建 删除表 插入数据 数据库导出成csv文本文件 查询表的语句 查询所有的数据 查看指定列 查看平均温度 查看城市是'San Francisco',降水率大于0的数据. 对城市排序 城市排序后,对温度再排序 城市去重DISTINCT 去重+排序 表连接查询 查看zsddb数据库下的表名称 查看表结构 weather.city和citie

转载自http://www.360doc.com/content/18/0731/18/58287567_774731201.shtml django提供的数据库操作API中的distinct()函数,了解SQL语句的读者都应该知道,DISTINCT关键字可以在select操作时去重.django里的这个distinct()函数也是这个功能,通常的用法是我们要取出一张表中的某一列的所有值,并且只取出不重复的,如果有重复的就只取出来一次,网络上几乎所有的对这个函数的使用例子对应的Python代码都

简介 PostgreSQL 的开发源自上世纪80年代,它最初是 Michael Stonebraker 等人在美国国防部支持下创建的POSTGRE项目.上世纪末,Andrew Yu 等人在它上面搭建了第一个SQL Parser,这个版本称为Postgre95,也是加州大学伯克利分校版本的PostgreSQL的基石[1]. 我们今天看到的 PostgreSQL 的优化器代码主要是 Tom Lane 在过去的20年间贡献的,令人惊讶的是这20年的改动都是持续一以贯之的,Tom Lane 本人也无愧于

在数据库操作中,我们常常遇到需要将数据去重计数的工作.例如: 表A,列col A C A B C D A B 结果就是一共出现4个不同的字母A.B.C.D 即结果为4 大体上我们可以选择count(distinct col)的方法和group+count的方法. 分别为: select count(distinct col) from A; select count(1) from (select 1 from A group by col) alias; 两中方法实现有什么不同呢? 其实上述两