梧桐数据库之通过查询购买产品的顾客分析查询效率

一、背景说明

在特定的业务场景,需要推送特定的购买了产品 A 和产品 B 却没有购买产品 C 的顾客。需要编写一个解决方案,找出符合条件的所有人员。以任意的顺序返回结果表。 在实现的过程中,会发现很多效率问题,通过本案例,也进行在梧桐数据库下两种查询方式效率的分析说明。

二、表结构说明

数据库建表语句

1.简单的Customers表:

CREATE TABLE Customers (  
    customer_id INT NOT NULL,  
    customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,  
    PRIMARY KEY (customer_id)  
);

customer_id 是这张表中具有唯一值的列。 customer_name 是顾客的名称。

2.简单的orders表:

CREATE TABLE Orders (  
    order_id INT NOT NULL,  
    customer_id INT NOT NULL,  
    product_name VARCHAR(255) NOT NULL,  
    PRIMARY KEY (order_id),  
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES Customers(customer_id)  
);

order_id 是这张表中具有唯一值的列。 customer_id 是购买了名为 "product_name" 产品顾客的id。

三、表数据插入

Customers 表插入语句

INSERT INTO Customers (customer_id, customer_name) VALUES  
(1, 'Daniel'),  
(2, 'Diana'),  
(3, 'E
### 梧桐数据库 (WuTongDB) 与 PostgreSQL 的区别 #### 数据类型支持 WuTongDB 在多样化数据类型的处理上表现出色,尤其在几何数据优化、数组存储以及 JSON 查询性能方面优于 PostgreSQL。对于几何数据的支持,虽然两者都提供了丰富的几何函数和计算能力[^3],但是 WuTongDB 内置的几何函数执行效率更高。 #### 存储与计算架构 WuTongDB 支持分布式存储与计算框架,能够有效应对大规模几何数据分析的需求;而 PostgreSQL 主要基于单节点工作模式,在面对海量数据时可能遇到瓶颈。此外,WuTongDB 实现了存算分离的设计理念,允许根据实际需求灵活调整资源配置,相比之下,PostgreSQL 计算与存储紧密耦合于同一节点内部,难以实现独立扩展。 #### 性能特点 针对复杂结构化对象如 JSON 文档的操作,WuTongDB 经过专门调优后的索引机制可以大幅降低查询响应时间。而在 SQL 标准兼容性和语法特性覆盖度上,PostgreSQL 则更胜一筹,它几乎涵盖了所有的标准 SQL 功能,并且拥有完善的 CTE(公共表表达式)等功能[^2]。 ```sql -- 使用 WITH 查询的一个例子 WITH RECURSIVE t(n) AS ( VALUES (1) UNION ALL SELECT n+1 FROM t WHERE n < 100 ) SELECT sum(n) FROM t; ``` 尽管如此,由于当前版本的 WuTongDB 对 OLTP 类型业务的支持还不够成熟,这使得其在整个大数据生态系统中的应用范围受到了一定限制[^4]。
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