PostgreSQL 两表关联更新sql

本文介绍了如何使用PostgreSQL的SQL进行两表关联更新操作,并附带了查询表大小、索引大小和总大小的方法,以便于理解数据来源表对整体性能的影响。

PostgreSQL两表关联更新SQL如下:

UPDATE user
SET username = ft.name,
age = ft.age
FROM
userinfo
WHERE
user.id = ft.id;

user 要更新的表

userinfo数据来源表

gp查询每张表的大小

SELECT
table_name,
pg_size_pretty(table_size) AS table_size,
pg_size_pretty(indexes_size) AS indexes_size,
pg_size_pretty(total_size) AS total_size
FROM (
SELECT
table_name,
pg_table_size(table_name) AS table_size,
pg_indexes_size(table_name) AS indexes_size,
pg_total_relation_size(table_name) AS total_size
FROM (
SELECT ('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"') AS table_name
FROM information_schema.tables
) AS all_tables

ORDER BY total_size DESC
) AS pretty_sizes

### 优化 PostgreSQL连接查询性能的最佳实践 在 PostgreSQL 中,大连接查询的性能优化是一个复杂但关键的任务。以下是一些最佳实践,结合了引用中的内容和其他专业知识[^1]。 #### 1. 索引优化 索引是提升查询性能的核心工具。对于大连接查询,确保连接字段上有适当的索引至关重要。可以使用 B-Tree、GIN 或 GiST 索引,具体取决于数据类型和查询模式[^2]。 ```sql CREATE INDEX idx_table1_column ON table1 (column); CREATE INDEX idx_table2_column ON table2 (column); ``` #### 2. 分区设计 对于超大,分区是一种有效的策略。通过将数据划分为更小的逻辑部分,可以显著减少扫描的数据量。可以基于范围(如时间戳)或列进行分区[^3]。 ```sql CREATE TABLE sales ( id SERIAL PRIMARY KEY, sale_date DATE NOT NULL, amount NUMERIC ) PARTITION BY RANGE (sale_date); CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01'); ``` #### 3. 使用内存数据库缓存中间结果 如果某些查询结果需要频繁访问,可以考虑将这些结果存储在内存数据库中(如 Redis)。这不仅减少了 PostgreSQL 的负载,还提升了查询响应速度[^4]。 ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) r.set('query_result_key', 'value') result = r.get('query_result_key') ``` #### 4. 查询重写与 CTE 复杂查询可以通过公共达式(CTE)分解为更小的部分,从而提高可读性和执行效率。此外,避免不必要的子查询和笛卡尔积操作也很重要[^5]。 ```sql WITH filtered_table AS ( SELECT * FROM large_table WHERE condition ) SELECT t1.*, t2.* FROM filtered_table t1 JOIN another_large_table t2 ON t1.id = t2.id; ``` #### 5. 调整 PostgreSQL 配置参数 PostgreSQL 的配置参数对性能有直接影响。例如,`work_mem` 控制排序和哈希操作的内存使用,`effective_cache_size` 提供操作系统缓存的估计值,而 `shared_buffers` 决定了 PostgreSQL 可用的共享内存大小[^6]。 ```ini work_mem = 64MB effective_cache_size = 4GB shared_buffers = 2GB ``` #### 6. 监控与分析 使用 `EXPLAIN ANALYZE` 工具分析查询计划,识别瓶颈所在。同时,可以借助外部监控工具(如 Prometheus 和 Grafana)实时跟踪数据库性能指标[^7]。 ```sql EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id; ``` #### 7. 数据归档与清理 定期清理历史数据或将不常用的数据归档到单独的中,可以显著减少主的大小,从而提高查询性能[^8]。 ```sql DELETE FROM large_table WHERE created_at < '2020-01-01'; ``` ---
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