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看大数据最大技术难关之模糊检索,PostgreSQL如何攻克

PostgreSQL pg_trgm插件自从1开始支持模糊查询使用索引，从3开始支持规则表达式查询使用索引，大大提高了PostgreSQL在刑侦方面的能力。

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。

开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。

云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。

用户通过 SQL 表达出所需要的数据，mysql 把 SQL 翻译成物理的数据检索动作返回结果。第二种形态是现在越来越流行的大数据玩家的玩法。

用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。关系型数据库主要有：Oracle、DBMicrosoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。非关系型数据库主要有：NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

相关问答

Q1: btree索引怎么创建oracle

1、通过treedump查看索引结构 语法格式：alter session set events immediate trace name treedump level index_object_id SQL create table t1(c1 varchar2(10))； 表已创建。 SQL create index i1 on t1(c1)； 索引已创建。

2、在oracle中物理结构不一样。create index INDEX_NAME on TABLE_NAME (ACCNO， ZONENO， CINO)会根据ACCNO， ZONENO， CINO生成一个BTree索引树。create index INDEX_NAME on TABLE_NAME (ACCNO)。

3、在oracle中物理结构不一样。createindexINDEX_NAMEonTABLE_NAME(ACCNO，ZONENO，CINO)会根据ACCNO，ZONENO，CINO生成一个BTree索引树。createindexINDEX_NAMEonTABLE_NAME(ACCNO)。也是比较难于发现的性能问题之一。

Q2: PostgreSQL的hash索引是否有用

1、索引缺失、统计信息不准确、配置参数设置不当。索引缺失：如参与“HashJoin”操作的列没有适当的索引，数据库要执行全表扫描，导致操作变慢。

2、由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

3、hash也是无法支持的，联合索引中的字段要么全用要么全不用。提起最优前缀居然都泛起迷糊了，看来有时候放空得太厉害； hash不支持索引排序，索引值和计算出来的hash值大小并不一定一致。

4、(PostgreSQL可解决) PostgreSQL数据库支持全文搜索，支持更多类型的索引，如B-tree，R-tree，Hash，GiST，GIN，R-tree，GIST，GIN索引可用于空间类型和查询。 3没有资源控制。

Q3: PostgresQL建立索引如何避免写数据锁定

Postgresql提供了一个参数，可以在线建立索引的时候避免因写数据而锁表，这个参数叫concurrently。使用很简单，就是用create index concurrently来代替create index即可。

假如第一个索引字段上的大多数数据都有相同的键值，那么此时应用GiST索引就会比较低效。

.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。2避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

客户新上线了一套监控系统，可以监控到所有的执行慢的SQL，监控到有个批量任务导入大量数据后，进行索引创建。耗时需要几分钟，虽然不影响业务，但是需要整改。这种问题的处理思路，都是大拆小，搞并发。

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