postgresql大数据优化，sql大数据量查询优化

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若要玩转大数据,在什么应用场景使用Hadoop,PostgreSQL

1、你应该考虑使用Hadoop，而无需做过多的选择。使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表，Hadoop有一个适合全表扫描的选项。

2、Hadoop在当今时代的意义在于，它提供了一个高度可扩展和成本效益的大数据处理解决方案，满足了现代企业对海量数据分析的迫切需求。详细来说，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，设计初衷就是处理大规模的数据集。

3、将大数据当作一个纯粹的技术应用，以为使用了Hadoop等大数据技术架构，将当前的财务数据和业务数据进行技术迁移，就实现了大数据。

Q1: 在大数据量下可以使用SQL语句实现快速的读写性能吗?

1、在大数据量下，SQL可以使用一些优化技术来提高读写性能。例如，使用索引可以加速数据的检索和过滤，使用分区表可以将大型表分割成易于管理的较小部分，聚合函数可以批量处理数据等等。

2、在工具栏下方会自动打开一个查询窗口，在这里就可以输入查询用的SQL语句了。我们输入一行标准的SQL查询语句，查询在【测试表】中性别为‘女’的数据，点击【运行】。

3、大数据量不要用update，可以用临时表作为过度来实现update操作。

4、创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。但是你的这张大表如果会频繁的进行update、insert等操作，索引会导致这些操作变慢。就有可能需要进行动态索引的使用。

5、BY、排序、DISTINCT、连接等等。它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

6、你好！如果有大量的访问用到调取到数据库时，往往查询速度会变得很慢，所以我们需要进行优化处理。优化从三个方面考虑：SQL语句优化、主从复制，读写分离，负载均衡、数据库分库分表。

Q2: 如何提高postgresql查询性能

PostgreSQL本身已经包含了一个规划器用于寻找最优规划，我们可以通过使用EXPLAIN命令来查看规划器为每个查询生成的查询规划。

可以通过使用 pg_resetxlog 恢复数据库，但是会造成部分数据无法找回，数据丢失；也可以通过备份恢复，同样也会丢失部分数据。

并发创建INDEX，并记录每个分区索引创建的开始时间和结束时间；耗时 = 最大结束时间 - 最小开始时间 = 137 s，速度提升接近4倍。

这个在开发环境上是好的，而在运营中慢的话。而且你的描述中说明服务器的性能是好的，那么一般就是你的这个表的数据分布不均匀。

tsquery 查询条件并不是简单的正则，而是一组搜索术语，使用并且使用布尔操作符 & （AND）、 | （OR）和！（NOT）来组合它们，还有短语搜索操作符 - （FOLLOWED BY）。更详细的语法参见此文档。

Q3: 为什么postgrelsql的性能没有mysql好

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。

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。

很多组织喜欢使用PostgreSQL，因为它的可靠性好，在保护数据方面很擅长，而且是个社区项目，不会陷入厂商的牢笼之中。MySQL更加灵活，提供了更多选项来针对不同的任务进行裁剪。

jsonb和json在更高的层面上看起来几乎是一样的，但在存储实现上是不同的。

Q4: postgresql+大于等于不走索引?

PostgreSQL支持大部分的SQL标准并且提供了很多其他现代特性，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。

看上面的表，PG是不支持IN谓词重写的。但是，name列上如果存在索引，则“可能”利用到索引。如果有索引列，pg是可以支持利用索引进行优化的，但是对于like和IN谓词，“等价谓词重写”的优化技术，pg不支持”。

postgreSQL的特征函数：通过函数，可以在数据库服务器端执行指令程序。索引：用户可以自定义索引方法，或使用内置的 B 树，哈希表与 GiST 索引。触发器：触发器是由SQL语句查询所触发的事件。

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