怎么看pg数据库查询效率，pg数据库查询schema

pg数据库查询分区怎么更快

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。

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。

缓存。在持久层或持久层之上做缓存。从数据库中查询出来的数据先放入缓存中，下次查询时，先_问缓存。假设未命中则查询数据库。表分区和拆分.不管是业务逻辑上的拆分还是无业务含义的分区。

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。

创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选择哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。

相关问答

Q1: pg数据库大表关联小表还是小表关联大表

1、如下：Postgres关系型数据库。Postgres是UC Berkeley开发的关系型数据库，现已更名为PostgreSQL。PostgerSQL官网介绍自己是最先进的数据库，有强大的SQL支持能力，扩展性好，并且支持空间扩展。

2、根据查询CSDN博客得知，在大小表关联时，最好的关联方式是使用mapjoin，可以大大提高查询性能。使用MapJoin需要满足以下条件：一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝。

3、因为表连接查询时后面的表必然会进行全表扫描，所以数据少的放后面，提高sql语句的执行效率。操作方法如下：首先优化原则，小表驱动大小，即小的数据集驱动大的数据集。

Q2: redis和pg库查询速度

redis存取对象速度为单个实例的QPS能够达到10W左右。根据查询相关公开信息显示，Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

Redis提高数据库容量的办法有两种：一种是可以将数据分割到多个Redis Server上；另一种是使用虚拟内存把那些不经常访问的数据交换到磁盘上。需要特别注意的是Redis并没有使用OS提供的Swap，而是自己实现。

Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存取操作，线程占用的时间很多，时间的花费主要集中在IO上，所以读取速度快。

因为Redis具有在数据存储中快速读写数据的能力，所以它比关系型数据库更具有性能优势。但是，关键值数据存储是简单的；它们没有一个类似于 SQL的查询语言或者结构化的数据模型。

（1）redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件。

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