PG数据库查表数据量，pg数据库查询schema

如何查询数据库中各表的数据总量

1、在mysql的information_schema下有存储数据库基本信息的数据字典表，可以通过查询tables表来获得所需要的表相关信息。

2、sql查询表中数据总条：SELECT COUNT(*) FROM 表名称。count（*）代表着数据统计的总数。例子 本例返回 Persons 表中的行数：SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo。

3、查看表空间的大小，首先我们要登录到oracle数据库，我们要使用管理员的身份登录，因为管理员的权限要相对的大一些。

相关问答

Q1: 数据库数据量有多大

目前的数据库数据处理量已经达到PB级别了，1PB=1024TB=1048576GB。如此大的数据量是需要极高性能的数据库来支撑的。 关于TPS最佳性能，有一个权威的测试案例可以参考。

数据库的大小限制最大为 4GB，最新版本的SQL Server 2008 R2 Express 数据库的大小限制最大为 10G。这个大小的限制只有在数据文件上，事务日志大小则不受此限。

MySQL 22 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 23 中使用了MyISAM 存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 _ 1字节）。

mysql的最大数据存储量没有最大限制。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。

在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。

据估计全世界互联网的重量大致为几十克，因为电子是有质量的。

Q2: 数据库的多表大数据查询应如何优化?

1、即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。 必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。

2、数据库分库分表。SQL查询语句优化 使用索引 建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。

3、数据库设计优化不要使用游标。使用游标不仅占用内存，而且还用不可思议的方式锁定表，它们可以使DBA所能做的一切性能优化等于没做。游标里每执行一次fetch就等于执行一次select。

4、因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法： 应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

5、优化架构，或优化SQL查询，避免联表查询，尽量不要用count(*)，in，递归等消耗性能的语句 5用内存缓存，或在前端读的时候，增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

6、非及时更新的数据可以通过缓存来解决，十万级、百万级数据库会存在查询慢的问题，大数据量对查询特别是像那种链接查询和各种条件的查询会很慢很慢这才是数据库的瓶颈当然可以分表等多种解决方案。

Q3: PG里如何查看表,索引,表空间,数据库大小

1、备注：通过以上查出数据库 skytf 的默认表空间为 tbs_skytf。

2、执行结果就是这样，这里没有用我给出的 postgres 数据库名 ，而是用了 pg_catalog.current_database()我把格式整理一下，并且把数据库名换成我想要的 ’postgres‘，当然，如果有其他数据库，换其他的名字就可以了。

3、没有dba权限是没办法查询系统表的，也就没法查询所有的表空间大小。

4、这样SELECT TABLE_NAME，PARTITION_NAME，TABLESPACE_NAMEFROM USER_TAB_PARTITIONS 注：USER_TAB_PARTITIONS：可查看分区表的名字、归属表空间以及表的详细分区情况。USER_PART_TABLES：可查看用户所有的分区表，以及分区方式。

5、小表关联大表。是因为这样关联查询，这样可以避免全表扫描，提高查询效率，还可以通过建立索引、分区等方式来优化查询效率。

6、创建合适的索引：为分区表创建适当的索引，以支持常用的查询操作，索引可以加速查询的速度，减少不必要的数据扫描。利用分区剪枝特性：在查询中使用分区键的过滤条件，让数据库只扫描必要的分区，减少扫描的数据量。

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