业务背景
有一个学习记录表数据达到亿级，后台有众多复杂的统计查询，随着数据量增大，查询性能逐渐下降，且每周有仍400万多的数据记录，因此考虑分表将大表拆分，优化查询速度。表分区的概念
将一个大表分成物理上小片的表，但在逻辑上一个完整的表。表分区的好处
1.在某些情况下查询性能能够显著提升，特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时
2.当查询或更新访问一个分区的大部分行时，可以通过该分
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2024-02-20 21:52:58
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分库拆表：
好处：
1. 数据库容量问题；
2. 解决性能压力的最优选择；
原则：
反范式数据结构设计，所谓反范式，第一要点是不用外键，不允许Join 操作，不允许任何需要跨越两个表的查询请求；第二要点是适度冗余减少查询请求。
分库方案：
1. 安全
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2024-05-17 03:23:15
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PostgreSQL 之 触发器分表性能优化性能优化策略 分表1.Postgresql分表与优化2.PostgreSQL分区表的性能损耗验证3.PostgreSQL 创建分区表，SQL优化之PostgreSQL Table Partitioning4.PostgreSQL 9.5+ 高效分区表实现 - pg_pathman5.PostgreSql的Ex...
原创
2022-02-23 17:18:10
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原创
2021-06-11 13:48:05
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划分指的是将逻辑上的一个大表分成一些小的物理上的片。划分有很多益处：1、在某些情况下查询性能能够显著提升，特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时。划分可以取代索引的主导列、减小索引尺寸以及使索引中访问压力大的部分更有可能被放在内存中。 2、当查询或更新访问一个分区的大部分行时，可以通过该分区上的一个顺序扫描来取代分散到整个表上的索引和随机访问，这样可以改善性能。ALTER TAB
sqlcreatetabletest_part(idint,namevarchar,agenumeric)partitionbyrange(age);createtabletest_part_yongpartitionoftest_partforvaluesfrom(MINVALUE)to(25);createtabletest_part_mediumpartitionoftest_partfor
原创
2022-09-05 18:13:47
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create table test_part ( id int, name varchar, age numeric ) partition by range (age); create table test_part_yong partition of test_part for values f
原创
2022-10-02 14:26:26
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postgreSQL数据自动分区分表今天客户反馈说，系统有个模块访问有点慢。于是乎点进去瞅一瞅；发现有一个表是存储同步过来的实时数据；数据量已经到了千万的级别了。因此想说给这个表做个分区。这个项目用的数据库是PG；但由于我之前基本都是在用mysql的数据库；所以度年了一下PG的分表。网络上还是有蛮多的。发帖只是为了做个笔记，便于自己以后查阅！！！贴上代码-- my_table为要分区的源表
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2024-03-27 12:27:41
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不同RDBMS中提供的不同类型统计功能，查询优化器和查询计划器依赖统计信息选择并生成最佳查询执行计划，因此它非常重要。 PostgreSQL 数据库也管理不同类型的统计，查询优化器依赖它们生成最佳查询执行计划。1. 为什么统计数据需要更新假设有一张表有100000行记录，但表统计数据没有更新，仅显示1000个元组信息。 查询优化器总是查看统计表，而从不直接查看实际表文件。 这是，生成的查询执行计划
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2024-07-11 08:35:35
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划分指的是将逻辑上的一个大表分成一些小的物理上的片。划分有很多益处：1、在某些情况下查询性能能够显著提升，特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时。划分可以取代索引的主导列、减小索引尺寸以及使索引中访问压力大的部分更有可能被放在内存中。 2、当查询或更新访问一个分区的大部分行时，可以通过该分区上的一个顺序扫描来取代分散到整个表上的索引和随机访问，这样可以改善性能。ALTER TAB
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2024-03-06 14:58:20
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哈希（散列）技术既是一种存储方法，也是一种查找方法。然而它与线性表、树、图等结构不同的是，前面几种结构，数据元素之间都存在某种逻辑关系，可以用连线图示表示出来，而哈希技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关联。因此，哈希主要是面向查找的存储结构。哈希技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。一、基本概念及原理1.1 构造哈希函数的方法 构造哈希函数的目标在于使哈希地址尽可能均匀
目录简介特点架构实现原理主要功能点主要核心概念实战集成ShardingSphere-JDBC自定义分片策略分库不分表分表不分库分表分库主从及读写分离与Mycat对比总结简介Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数
一. 优化oracle中的sql语句，提高运行效率1. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名, FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理, 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。 如: 表T_USER
在PostgreSQL的奇妙世界里，有时候数据库就像一头偷懒的老牛，查询起来慢悠悠的，急得人直跺脚。今天就给大家讲讲我是如何驯服这头“懒牛”，让它重新活力满满跑起来的。
当数据量比较大的时候，提升查询效率就是需要去考虑的事情了。一个百万级别的表格，如果不做任何优化的话，即使是最简单的查询语句执行起来也是慢的让人难以接受；当然“优化”本身是一个比较复杂的工程，从设计表、字段到查询语句的写法都有很多讲究，这里只考虑索引的方式，且是最普通的索引；下面的操作中对应数据库表w008_execrise_info（8000数据量）， w008_wf02_info（40
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2024-02-20 20:27:15
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行迈靡靡，中心如醉 文章目录前言一、分区数据库设计和操作1.分区类型1.1 范围分区1.2 哈希分区1.3 值分区1.4 列表分区1.5 组合分区总结 前言 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、分区数据库设计和操作众所周知，对数据库分区可以降低延迟，提高数据吞吐量。分区可以对大型表易于管理，维护高效，查询时减少要扫描的数据量。分区可以充分利用资源，增加系统的可用性。1.分区类型Dol
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2024-09-02 16:34:45
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# 使用Docker实现PostgreSQL的分库分表
在微服务和大数据时代，数据库分库分表成为了解决性能瓶颈的有效方法。今天，我们将通过Docker来实现PostgreSQL的分库分表。下面是我们需要完成的步骤：
## 流程概述
首先，我们可以通过一个表格来展示实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装Docker和Docker Comp
文章目录1. 概述2. 测试项目介绍2.1 分表不分库2.1.1 查询操作2.2 分库分表2.2.1 查询全部操作2.2.2 排序查询2.2.3 条件过滤查询2.2.4 范围查询 1. 概述inline策略是简单的表达式策略，不支持范围查询。2. 测试项目介绍测试项目参见配套的ShardingDemo项。首先我们对测试项目的结构做下简单的梳理：注： 1、引入MyBatisPlus依赖，简化JDB
因为是按照课本顺序，所以把数据查询放在数据更新之前，根据自身情况选择学习顺序。mysql和sqlite在表的查询上的语法几乎完全一样，所有文中只给出的大部分都是mysql中运行的截图。 先看下课本给出的格式：
select [all | distinct] <目标列表达式> [[as] <别名>] [,<目标列表达式> [[as] <别名>]]
sql查询 SELECT A.attnum, ( SELECT description FROM pg_catalog.pg_description WHERE objoid = A.attrelid AND objsubid = A.attnum ) AS descript, A.attname,
原创
2022-01-04 13:42:12
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