Postgresql UNION & UNION ALL 用法以及应用场景.md

本文详细介绍了 PostgreSQL 中 Union 的使用方法及其与 Union All 的区别。通过实例演示了如何结合两张表的不同部分,以及如何避免重复数据。此外还探讨了 Union 在实际应用中的多种场景。

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想必都接触过联合查询 Union 吧,那么 Postgresql里,union 如何使用呢 ?

Union又有哪些应用场景呢??

废话少说,show me your demo

//其实Union可以适应各种花式查询,比如:

1. 我想要一张表的前三条记录和名字为"张三"的记录。

//查询所有记录:
postgres=# select * from t_union  ;
   name    
-----------
 killerbee
 naruto
 frank
 dancer
 张三
(5 rows)

//??想想这里为嘛会错误??  提示语法错误。答案就是:少了 括号() ,请注意sql语法。
postgres=# select * from t_union limit 3 union select * from t_union where name=' 张三' ;
ERROR:  syntax error at or near "union"
LINE 1: select * from t_union limit 3 union select * from t_union wh...
                                      ^
//正确答案:
postgres=# (select * from t_union limit 3) union select * from t_union where name='张三' ;
   name    
-----------
 张三
 killerbee
 frank
 naruto
(4 rows)
- union 和 union all 的区别: 

// 不带 all 
postgres=# select * from t_union union select * from t_union ;
   name    
-----------
 naruto
 frank
 dancer
 张三
 killerbee
(5 rows)
//带all 
postgres=# select * from t_union union all  select * from t_union ;
   name    
-----------
 killerbee
 naruto
 frank
 dancer
 张三
 killerbee
 naruto
 frank
 dancer
 张三
(10 rows)

  • 问题来了,区别在哪里?? 想必你也猜出来了:

//区别在这里:

The PostgreSQL UNION clause/operator is used to combine the results of two or more SELECT statements without returning any duplicate rows.To use UNION, each SELECT must have the same number of columns selected, the same number of column expressions, the same data type, and have them in the same order but they do not have to be the same length.

The UNION ALL operator is used to combine the results of two SELECT statements including duplicate rows. The same rules that apply to UNION apply to the UNION ALL operator as well.

所以效果上的区别就是: union过滤相同行, union all 不过滤相同行。 自然前者开销大,较慢,甚至有时候还会用到磁盘进行排序, 而后者较快。

具体还是得看需求需求!!

// union 在生产中还有各种各种样的花式查询,以下需求来自互联网:

  • 应用场景:

1.最常见的是过程表与历史表UNION

2.相同数据表,来至不同数据源的UNION数据统计。

3.有时候利用union可以解决一些奇怪的判断语句.比如将报表的合计一起返回

4.之前使用的例子,有多个信息模块的数据,需要展示,每个模块表都有一个title,id,picture字段。为减少多次的查询SQL,使用union将这些表的数据合为一个结果集返回。

<think>好的,现在我需要帮助用户解决如何将解析后的图片传送到MySQL数据库的问题。用户之前已经提到了整个系统的架构,包括使用MATLAB解调信号并通过网络传输数据。现在他们明确选择了MySQL作为数据库,所以我需要针对这个选择提供具体的解决方案。 首先,我得回顾之前的对话,确保保持一致。用户之前得到了关于不同数据库的建议,包括MySQL、MongoDB和PostgreSQL。现在用户决定使用MySQL,所以需要详细说明如何在MySQL中存储图片,以及相关的实现步骤。 接下来,我需要考虑用户可能的实际需求。存储图片通常有两种方式:直接存为BLOB类型或者存储文件路径。用户可能关心存储效率、访问速度以及实现的复杂度。需要比较这两种方法的优缺点,帮助用户做出合适的选择。例如,BLOB适合小图片,而文件路径适合大文件,但需要处理文件系统的管理。 然后,具体实现步骤是关键。用户可能需要详细的步骤指导,包括如何设计数据库表结构,如何通过后端服务接收图片,以及如何将图片写入数据库。这里需要给出具体的SQL示例,比如创建表时的语句,以及使用ORM框架(如SQLAlchemy)的代码示例,或者直接使用MySQL连接器的Python代码。 此外,性能优化也是一个重要点。用户可能担心大量图片存储时的性能问题,需要建议分表、分区、缓存等策略。比如,按时间分表或者使用内存缓存来速读取。 安全方面,用户的数据传输和存储需要密,权限控制也不能忽视。需要提到使用SSL连接数据库,设置访问权限,以及可能的密存储方法,如对BLOB字段密。 最后,提供测试方案和注意事项,帮助用户在实际部署前验证解决方案的可行性。例如,如何测试写入和读取速度,如何处理并发情况,以及备份策略的重要性。 需要确保语言通俗易懂,结构清晰,步骤明确,并且覆盖用户可能关心的各个方面。同时,要避免使用过于专业的术语,或者在必要时解释术语,确保用户能够理解并实施这些步骤。</think>$$ \text{MySQL图像存储技术方案} $$ 针对NOAA卫星图像传输需求,建议采用MySQL数据库进行存储管理,具体技术路线如下: **一、存储架构选择** | 方案类型 | 实现方式 | 适用场景 | 性能指标 | |---------|---------|---------|---------| | **BLOB直存** | 将图片二进制流存入`LONGBLOB`字段 | 图片≤16MB,访问频次高 | 读写延迟≤50ms | | **文件路径** | 存储图片服务器路径于`VARCHAR(255)` | 图片>16MB,需快速检索 | 路径查询≤10ms | | **混合存储** | 缩略图存BLOB,原图存文件系统 | 兼顾性能与容量 | 综合响应≤80ms | **二、核心实现步骤** 1. **数据库设计** ```sql CREATE TABLE satellite_images ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, capture_time DATETIME NOT NULL, resolution VARCHAR(20) COMMENT '如HRPT:1.1km/AVHRR:4km', image_data LONGBLOB, checksum CHAR(32) COMMENT 'MD5校验值', INDEX time_idx (capture_time) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPRESSED KEY_BLOCK_SIZE=8; -- 启用压缩 ``` 2. **数据传输接口** 采用Python Flask构建REST API服务端: ```python from flask import Flask, request import mysql.connector app = Flask(__name__) @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_image(): file = request.files['image'] img_data = file.read() # 建立数据库连接 db = mysql.connector.connect( host="localhost", user="noaa_user", password="securepass", database="satellite_db" ) cursor = db.cursor() sql = "INSERT INTO satellite_images (capture_time, image_data) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (datetime.now(), img_data)) db.commit() return "Upload Success", 201 ``` 3. **MATLAB发送端配置** ```matlab % 设置HTTP请求选项 options = weboptions(... 'MediaType', 'auto',... 'Timeout', 30,... 'ContentType', 'binary',... 'CharacterEncoding', 'UTF-8'); % 读取并发送图像文件 image_data = fileread('noaa_20230801.jpg'); response = webwrite(... 'http://api.example.com/upload',... image_data, options); ``` **三、性能优化策略** 1. **存储优化** - 启用`innodb_buffer_pool_size`(建议设为物理内存的70-80%) - 对BLOB字段使用`COMPRESS()`函数压缩存储(压缩率可达60%) ```sql INSERT INTO images (image_data) VALUES (COMPRESS('原始二进制数据')); ``` 2. **查询速** - 建立覆盖索引:`ALTER TABLE images ADD INDEX (capture_time, resolution)` - 启用查询缓存:`SET GLOBAL query_cache_size = 67108864;` 3. **分库分表** 当数据量>100GB时建议: ```sql -- 按年月分表 CREATE TABLE images_202308 LIKE satellite_images; CREATE TABLE images_202309 LIKE satellite_images; -- 使用MERGE引擎联合查询 CREATE TABLE all_images ( id INT NOT NULL, ... ) ENGINE=MERGE UNION=(images_202308,images_202309); ``` **四、安全实施方案** ```mermaid graph TD A[客户端] -->|HTTPS| B(Nginx反向代理) B -->|IP白名单| C[Flask应用] C -->|SSL| D[MySQL数据库] D --> E[磁盘密] style A fill:#f9f,stroke:#333 style D fill:#ccf,stroke:#f66 ``` 1. **传输密** ```nginx # Nginx配置SSL server { listen 443 ssl; ssl_certificate /etc/ssl/certs/noaa.crt; ssl_certificate_key /etc/ssl/private/noaa.key; ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; } ``` 2. **数据库安全** ```sql -- 创建专用用户 CREATE USER 'noaa_loader'@'192.168.1.%' IDENTIFIED BY 'ComplexP@ssw0rd!'; GRANT INSERT ON satellite_db.satellite_images TO 'noaa_loader'@'192.168.1.%'; ``` **五、测试方案** 1. **压力测试** ```bash # 使用ab工具进行并发测试 ab -n 1000 -c 50 -p image.jpg -T 'multipart/form-data' http://localhost:5000/upload ``` 2. **验证方法** ```sql -- 检查数据完整性 SELECT COUNT(*) AS total, AVG(LENGTH(image_data)) AS avg_size, MAX(capture_time) AS latest FROM satellite_images WHERE capture_time BETWEEN '2023-08-01' AND '2023-08-31'; ``` **注意事项** - BLOB字段最大支持4GB(需设置`max_allowed_packet=1G`) - 建议定期执行`OPTIMIZE TABLE satellite_images;`整理碎片 - 重要数据推荐配置主从复制(Master-Slave Replication)
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