postgresql模糊查询使用索引的简单介绍

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Postgresql慢查询原因查找

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。

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。统计信息不准确：“PostgreSQL”使用统计信息来估计查询计划的成本，并选择最优的执行计划。

你把左侧一列的procpid号对应上在第2步中查到的进程号，然后把对应上的current_query 发出来，让大家帮你看看是哪句update语句执行了过长的时间，针对这条update语句再查原因可能会准确些。

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存储完整复制过来的文本输入，必须一遍又一遍的解析在你调用任何函数的时候。它不支持索引，但你可以为查询创建表达式索引。

Q1: PostgreSQL中主键索引为什么不能被查询利用到

1、A朋友的查询语句，其实涉及的是“等价谓词重写技术”和“索引的使用”2个话题。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。

2、在 PostgreSQL 中，查询优化器的选择操作是基于所用表中的统计信息。如果表的统计信息不准确或者没有统计信息，可能会导致查询优化器选择不正确的计划。

3、主键索引：不允许具有索引值相同的行，从而禁止重复的索引或键值。系统在创建该索引时检查是否有重复的键值，并在每次使用 INSERT 或 UPDATE 语句添加数据时进行检查。

Q2: PostgreSQL全文检索简介

1、数据类型：包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。全文检索：通过 Tsearch2 或 OpenFTS，3版本中内嵌 Tsearch2。

2、PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象－关系型数据库管理系统（ORDBMS），是以加州大学计算机系开发的POSTGRES，2版本为基础的对象关系型数据库管理系统。

3、全文检索：通过 Tsearch2 或 OpenFTS，3版本中内嵌 Tsearch2。NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore 原生支持，至 NoSQL 数据库的外部数据包装器。

4、书名：PostgreSQL即学即用（第2版）作者：[美] Regina Obe 译者：丁奇鹏豆瓣评分：4 出版社：人民邮电出版社出版年份：2015-12 页数：224 内容简介：本书将帮助你理解和使用PostgreSQL 这一开源数据库系统。

5、一般而言，Sphinx是一个独立的搜索引擎，意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果相关度的全文搜索功能。Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。

6、而 PG 的 TEXT 类型可以直接访问，SQL语法内置正则表达式，可以索引，还可以全文检索，或使用xml xpath。用PG的话，文档数据库都可以省了。

Q3: postgre报错

1、下图简单演示了报错原理，这里是由DML中的UPDATE引起的冲突，行版本不一致造成相关的错误。

2、首先看看服务器是否启动控制面板打开【管理工具】【服务】postgresql服务启动服务后看下Log在C：（pastgres安装路径）/data/pg_log/选择出错误时的时间Log。查看详细信息。

3、windows下安装postgresql失败，报错，经过打补丁，添加账户等一系列操作仍然报错。经过自己分析，怀疑是计算机名为中文导致的，果断改名英文加数字，重启，搞定，可以正常安装了。

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。

Q5: 看大数据最大技术难关之模糊检索,PostgreSQL如何攻克

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

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