PG数据库索引使用变慢，数据库索引失效的几种情况

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为什么我在postgresql的json数据中查询,速度会比mysql慢很多

1、JSON支持和NoSQL：PostgreSQL最近增加了JSON支持，与传统的关系型数据库相比，它提供了更大的数据存储灵活性，因此，这方面PostgreSQL胜过MySQL。

2、PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步，然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的，相比之下，PG数据库这方面要好一些。

3、当我们比较写入数据速度时，由于数据存储的方式的原因，jsonb会比json稍微的慢一点。json列会每次都解析存储的值，这意味着键的顺序要和输入的时候一样。但jsonb不同，以二进制格式存储且不保证键的顺序。

4、一般来说，PostgreSQL 是一个更强大、更高级的数据库管理系统，非常适合需要在大型环境中快速执行复杂查询的组织。但是，对于预算和空间更受限制的公司来说，MySQL 是一个理想的解决方案。

5、如果把OracleDBA转到PostgreSQL数据库上是比较容易的，毕竟PostgreSQL数据库与Oracle数据库很相似。 PostgreSQL几乎支持所有的SQL标准，支持类型相当丰富。

6、首先是速度，MySQL通常要比PostgreSQL快得多。MySQL自已也宣称速度是他们追求的主要目标之一，基于这个原因，MySQL在以前的文档中也曾经说过并不准备支持事务和触发器。

Q1: sqlserver,表已添加索引,是否仍会随着数据量不断不断增大而查询越来越慢...

索引没用好。sqlserver大表的条件多的时候，就必须使用组合索引来提升查询速度，不使用索引会导致查询复杂，就会变慢。

SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。没有创建计算列导致查询不优化。

如果你的where条件用到你添加的索引，并且你的select 字段可以包含在索引里面，速度肯定要快一些。

在数据库表中加字段，将数据分类，比如插入时间、数据类别、包含什么特殊文字的字符串，都可以分类。然后可以将分类后的数据，放入其他不同的表中，这样就可以将大数据变成小数据进行查询了。之后加索引，加分区可能会更快。

\x0d\x0a索引越多，更新数据的速度越慢。\x0d\x0a不要在选择的栏位上放置索引，这是无意义的。应该在条件选择的语句上合理的放置索引，比如where，orderby。

Q2: 索引用了!查询速度为什么还是那么慢?!

表有索引时，你的查询语句中引用了这个条件，检索数据时先进行索引查找，找到了索引项，再根据索引项指向的位置找到数据，这样速度就会很快。如果索引中没有相应的项，就要进行表扫描来找数据，速度自然会慢。

第三，如果实在搞不定，需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL，这个成本会下降的非常快，这个是常规的MySQL慢的诊断思路。

所以insert时加了索引比不加索引慢。另一方面Select数据时，如果有索引，通常检索速度比较快，但前提是select语句正确使用索引。

MySQL的最佳是单表百万级，一旦上到千万级就慢了，只能分表，分表不行就集群或者换数据库吧。

研究分析，问题就出在txn_time上，如果走索引会非常慢，反而不走索引（/ +no_index(t) /）速度反而很快。

Q3: pg数据库查询分区怎么更快

返回了不必要的行和列查询语句不好，没有优化可以通过以下方法来优化查询：把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。

Redis库查询速度比PG库快。原因是Redis是基于内存的数据库，而PG库是基于磁盘的数据库。内存的访问速度远远快于磁盘，因此Redis的查询速度比PG库更快。此外，对于一些需要高并发的场景，Redis也比PG库更适用。

数据库仅仅需要从一个较小的索引里面去检索数据（09年 100W行）举个简单的例子来说，也就是：如果不分区，好比大海捞针的话。那么分区了，好比从某条河里面捞针。注意：如果查询的条件，不包含分区条件。

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