pg数据库按时间范围查询慢，pg数据库慢原因查询

如何查找过去某个时段数据库慢的原因

1、select语句查找某个时间段的数据操作方式，如：select * from your_table where date_field between #startdate# AND #enddate#我们可以看到在上面这句Sql查询代码中有两个时间变量，一个是startdate，一个是enddate。

2、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。

3、使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。

4、这种情况有很多可能性，首先，你的服务器的负载情况会影响到你的数据读取速度的，如果数据库服务器执行的进程过多，会导致查询速度下降很多。

5、查询很慢，开慢查询日志来分析是哪些查询特别慢了吗？如果每一次的查询结果都在内存命中，不应该那么慢。查内存命中率。DB重启之后要预热的，因为内存中缓存的数据都被清空了，需要一段时间的预热才能提高响应速度。

6、因为主机长期在工作.数据会一上在增多..对于内存还有CPU来说不是所有数据都可以一次性的完全处理好。就会有一些尾数包括记录..然而越来越多。会让主机运行速度变慢这是正常的。

相关问答

Q1: 为什么我在postgresql的json数据中查询,速度会比mysql慢很多

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。

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。

jsonb存储的二进制格式，避免了重新解析数据结构。它支持索引，这意味着你可以不使用指定的索引就能查询任何路径。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。

mysql同一连接下两个不同数据库查询速度不一样的原因：在第一次建立连接时缓存IP和hostname的映射关系，同一主机的后续连接将直接查看hostcache，而不用再次进行DNS解析。hostcache中会包含IP登录失败的错误信息。

Q2: 数据库变慢的情况及处理方法

) db file sequential read，指的是顺序读，即全表扫描，这也是应尽量减少的部分，解决方法就是使用索引、sql调优，同时可以增大db_file_multiblock_read_count这个参数。

观测手法也就那么几种，我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。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。

= 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。

网速问题/程序问题，也就是应用程序服务器与数据库服务器相互访问是否存在访问速度过慢？是否执行SQL后程序又做了复杂运算导致页面等待时间过长？数据问题，由于数据量的增加，导致语句执行慢，此时，应该优化SQL语句。

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。

Q3: pg数据库查询分区怎么更快

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。

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。

使用索引：如果数据存储在表（Table）中，那么创建一个有效的索引（Index）可以提高访问速度。数据库使用索引就像在书里使用目录一样，能够更快地找到特定的数据。

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。

Q4: 最近我的数据库(sql)查询速度很慢,这是什么原因???

首先应该确定是谁慢的，往往是程序处理方面的问题而不是数据库的问题。

开销，降低磁盘操作。坏处就是查询时会慢些。第二：把这100W行横向切成很多个表，比如每个月的记录装在一个表里，这样每个表的记录数可能只有几万，查询，更新都会快很多。坏处是查询，更新都不如原来好写。

原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。

多表连接查询，速度肯定会慢，可以优化SQL语句，建立索引，或者使用存储过程等。

Q5: SQL查询时间段短反而慢

1、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。

2、这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。

3、楼上用convert会更慢的。如果不包括2008-01-23 00：00：00.000 这一时间点的数据，可以尝试这样，速度应该会快，手头没那么多数据，没法实验。

4、这样更新时操作小的这个表，可以大大节约内存和CPU 开销，降低磁盘操作。坏处就是查询时会慢些。

5、多表连接查询，速度肯定会慢，可以优化SQL语句，建立索引，或者使用存储过程等。

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