pg数据库sql优化总结

最新推荐文章于 2025-06-22 15:43:18 发布
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分类专栏： 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012922025/article/details/81279276

       pg数据库用近1年多，操作的数据量也越来越大，生产上也多次出现慢查询现象，系统在高峰时间cpu使用率冲高达到100%，经分析罪魁祸首就是慢查询了。

 第一、排查，分析索引

         因业务量的增大，很多单表的记录数已经超1,2千万，对于查询而言，没有索引将会是灾难，不仅cpu的压力很大，应用预设的数据库连接池也受到很大的挑战，可能出现数据库连接超时的现象。分析索引，explain/explain analyze 定位索引的执行情况，大表必须避免全表扫描的情况。

第二、避免索引失效

         避免 使用 <> 、not in 、not exist、!=b. like "%_" 百分号在前（可采用在建立索引时用reverse(columnName)这种方法处理），列名的函数计算，隐式转换等。

第三、对于引用相同子集的查询，可使用临时表方案。

第四、对于大表足够大，要考虑分区表，列分区，还是哈希分区。

第五、从业务角度优化对数据库的操作，如批量插入，避免并发操作。

PostgreSQL SQL优化
tttzzzqqq2018的博客
08-26 800
PG SQL优化
GaussDB数据库SQL调优：集中式篇
Sebastien23的博客
12-28 1291
本文中涉及到的GaussDB SQL调优策略仅适用于部署环境，不适用于分布式部署环境。
【数据库学习】PostgreSQL优化
午后阳光
01-25 2714
基于代价的优化的产生就是为了解决上面RBO的弊端，让执行引擎依据预先存储到数据库中表的一些实时更新的统计信息来选择出最优代价最小的执行计划来执行query语句，CBO会根据统计信息来生成一组可能被使用到的执行计划，进而估算出每个计划的代价，从而选择出代价最小的交给执行器去执行，其中表的统计信息一般会有表大小，行数，单行长度，单列数据分布情况，索引情况等等。4）os缓存使用简单的LRU（移除最近最久未使用的缓存），而数据库采用的优化的时钟扫描，即缓存使用频率高的会被保存，低的被移除。
PG数据库之性能优化
一个老Java开发的自白
10-28 1598
优化PostgreSQL查询性能涉及多个关键因素，包括索引优化、查询优化、数据库配置、硬件资源和并发控制。通过选择合适的索引类型、优化查询语句、调整配置参数、升级硬件资源和设置合理的事务隔离级别，可以显著提升数据库性能。例如，创建复合索引、避免全表扫描、使用JOIN代替子查询、调整shared_buffers和work_mem等配置参数，以及使用SSD存储和多核CPU，都能有效提高查询速度。此外，通过pg_stat_statements监控查询性能和pg_repack进行表重组，也能进一步提升性能。
从Explain到执行：手把手优化PostgreSQL慢查询的5个关键步骤
06-22 992
数据库性能问题会引发资源消耗、业务损失等连锁反应。本文提出系统化的PostgreSQL查询优化方法：1）深入解析EXPLAIN工具，揭示查询计划细节；2）通过真实电商案例展示如何诊断全表扫描、内存溢出等性能瓶颈；3）提供索引策略、SQL重构等优化方案。优化后查询性能提升10倍以上，执行时间从4.5秒降至400毫秒。掌握这些方法可有效解决87%源于不当查询设计的性能问题。
PGSQL性能优化
天道
04-10 6521
PGSQL性能优化 pgsql优化一般考虑2个指标，一个是响应时间，一个是吞吐量 pgsql的性能优化涉及到多个层面，有硬件，有操作系统，有文件系统 我们首先从硬件开始分析，主要分析CPU，内存，存储 一、CUP有不同的体系结构，其性能是不一样的。 1.SMP/UMA:多CPU对称工作，无主次之分，共享内存。性能好，贵。 2.NUMA：多CPU模块，各CPU独立享有自己的内存，也可以访...
PostgresSQL优化
05-09
PostgresSQL优化
PgSQL优化的100种方法
Flyer的后花园
07-13 8557
100. 采用用于反向推理的深度神经网络，在给定一些查询数据的情况下，预测数据库中的热点区域和瓶颈，并自动采用最佳的优化操作。37. 对于需要阻塞或等待的情况，请使用允许高并发处理的技术、批处理或其他合适的方法来处理它们。46. 提高数据的可用性和可靠性，例如，通过使用 RAID 或较小的页面大小来优化页面缓存。68. 对于大型查询，使用较低的扫描率和约束设置来优化查询来限制磁盘和内存的交替重排。85. 为需要处理的数据选择正确的数据类型，并使用合适的数据格式来提高性能。
sqlserver转PG经验总结及PG的一些特性
10-10
### SQL Server 转 PostgreSQL 经验总结及 PostgreSQL 特性 #### 一、SQL Server 到 PostgreSQL 的数据类型映射 在进行 SQL Server 数据库迁移至 PostgreSQL 的过程中，一个重要的步骤是确保数据类型的正确映射。...
性能优化篇：SQL数据库查表速度优化
为了WLB努力
07-14 1214
SQL数据库查询的性能优化是确保数据库能够快速响应和高效处理请求的关键。当然，以下是一些具体的SQL查询优化示例代码，涵盖了索引优化、查询优化、表设计优化等方面。
PostgreSQL查询优化：让你的SQL查询更高效
竹林幽深
01-29 2067
在数据库应用中，查询是一项频繁的操作。查询优化旨在通过调整数据库查询语句和索引设计，提高查询性能，减少响应时间，从而使系统更加高效运行。对于特定的数据类型和查询需求，可以考虑创建自定义索引。这需要实现相应的操作符和查询支持。-- 示例：在自定义类型上创建GiST索引。
PG数据库调优
AwaysBePrepared
04-27 788
PG数据库参数调优 连接上PG数据库后执行以下命令，优化参数需根据现场情况做调整，执行完后重启数据库生效。可通过show命令查看参数的值。 # cd /usr/local/pgsql/bin/ # ./pg_ctl start -D /usr/local/pgsql/data/ # start\stop\restart启动\停止\重启数据库 --关闭后异步提交数据,能提高效率但...
PostgreSQL (七) 性能优化
fracong的博客
04-24 4258
SQL优化, 数据库结构优化, 数据库参数优化
PostgreSQL优化简介
huang714的专栏
02-23 2236
PostgreSQL数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统的反应速度，主要优化的方向可考虑如下几点：1）服务器硬件方面2）文件系统方面，例如通过优化文件系统，提高磁盘IO的读写速度；通过优化操作系统调度策略，提高PostgreSQL的在高负荷情况下负载能力等。3）数据库层面，例如数据库参数、表结构、索引、查询语句等优化方面。
Pg数据库优化方案
wtfsb的博客
05-12 839
2. 查询优化：尽量避免使用子查询、联合查询等复杂查询语句，优化查询条件，减少查询数据量。8. SQL语句优化：优化SQL语句，避免使用不必要的函数和操作符，减少查询时间。3. 数据库设计优化：合理设计数据库表结构，避免冗余字段和表，减少数据冗余。7. 硬件优化：使用高性能硬件，如SSD硬盘、高速网络等，提高数据库性能。4. 缓存优化：使用缓存技术，减少数据库访问次数，提高系统性能。5. 分区优化：对大表进行分区，减少单表数据量，提高查询效率。6. 事务优化：合理使用事务，减少事务锁定时间，提高并发性能。
PG数据库SQL优化小技巧
DBAIOps的博客
02-20 1299
分区表往往是优化大数据量业务的利器，分区表可以让每个表分区的数据量得到有效的控制，从而减少Seq Scan的成本，也可以降低表维护的成本。因此在POSTGRESQL的SQL优化工作中，一定要认真研究使用适当的索引类型来优化某个比较难以解决的问题，这种工作思路是其他数据库中所没有的，对于解决复杂的SQL性能问题十分有效。：确保SQL语句使用了合适的扫描方式。这些技巧可能很多都是总体性的，并不能直接应用于你的SQL之中，不过这些技巧如果应用得当，会让你的POSTGRESQL数据库的SQL性能得到极大的提升。
postgresql数据库优化
weixin_73350116的博客
11-13 1884
默认情况下track_io_timing参数是关闭的，所以“读数据块的总时间”和“写数据块的总时间”这两项没有数据。这里需要重点关注swap大类中的si和so，如果这两项中有大于0的数值，说明发生了SWAP交换，系统的内存不足了。各CPU共享相同的物理内存，访问内存任何地址所需的时间相同，因此程序设计较为简单。·优点：多CPU模块，每个CPU模块具有独立的本地内存（快），但访问其他CPU内存（慢），硬件实现成本低。·缺点：因多CPU无主次关系，需要解决内存访问冲突，所以硬件实现成本高。·缺点：数据重分布；
pg SQL查询优化经历
编程技术分享，Java后端、Vue前端
12-07 1940
1.大表不做数据转换 假设d表是大表，a表是小表 and a.sender=cast(d.staff_id as varchar) 改成： and cast(a.sender as numeric)=d.staff_id 2. distinct导致没用上索引 修改：删除distinct 3.视图查询慢 视图里面查询了太多东西改成查视图里面的源表，取我们需要的字段 比如视图里面有很多子查询，但我们不需要那么多字段。 4. exists只在理论中背过？ 查询语句 关
通过预热来优化PG数据库的SQL性能
DBAIOps的博客
02-21 451
这种情况下，数据预热可以加速查询的同时，减少I/O操作的次数，从而提高系统的稳定性。不过用户并不认同我的观点，他们认为如果日常运维遇到了必须分析TOP SQL的时候往往就是遇到了十分严重的性能问题，对于他们这种金融服务企业，这个时候定位问题解决问题的时间是十分关键的，这时候就需要每个操作都有十分快的响应。需要注意的是，如果数据表的大小比较小，或者该数据表的查询不频繁，或者反过来说，某些特别热的小表，其数据大部分都在共享缓冲区中，那么进行数据预热的效果可能不太明显，反而会浪费系统资源。# 获取表所在的目录。
帮忙检测pg数据库sql
最新发布
07-29
<think>我们正在处理一个关于PostgreSQL SQL语法和逻辑问题检测与优化的问题。根据用户需求，我们需要检测并优化用于PostgreSQL数据库的SQL查询的语法或逻辑问题。 首先，我们回顾一下PostgreSQL的语法特点： 1. PostgreSQL对语法的要求比较严格，比如在类型转换、引号使用、函数调用等方面。 2. 在PostgreSQL中，使用标准的SQL语法，一些非标准的用法（如Oracle中的某些语法）需要转换。 常见的需要检查的语法和逻辑问题包括： - 数据类型匹配：PostgreSQL是强类型的，需要确保数据类型匹配。 - 引号使用：字符串使用单引号，双引号用于标识符（如表名、列名）。 - 函数和操作符：使用PostgreSQL支持的函数和操作符，注意与Oracle或MySQL的区别。 - NULL值处理：使用`IS NULL`或`IS NOT NULL`，不能使用`= NULL`。 - 自增列：使用SERIAL或BIGSERIAL，或者使用标识列（GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY）。 - 分页：使用LIMIT和OFFSET，并且通常与ORDER BY一起使用。 - 公共表表达式（CTE）和窗口函数：PostgreSQL支持，但要注意写法。 另外，逻辑问题可能包括： - 连接条件错误导致笛卡尔积。 - 过滤条件位置不当（如在LEFT JOIN的ON条件中过滤右表会导致左表数据被过滤）。 - 聚合函数与非聚合列同时出现在SELECT子句而没有GROUP BY。 - 子查询返回多行而使用单行比较符。 由于用户没有提供具体的SQL语句，我们将提供一般性的检测和优化步骤，并给出一些常见问题的示例。 ### 检测步骤 1. **语法检查**： - 使用PostgreSQL的`EXPLAIN`命令可以检查语法，但不会执行。实际上，我们可以使用`PREPARE`语句来检查语法，或者使用`EXPLAIN`来解析查询计划，如果语法错误，会直接报错。 - 也可以使用在线工具或IDE的SQL语法检查功能。 2. **逻辑检查**： - 检查连接条件（JOIN条件）是否完整，避免产生意外的笛卡尔积。 - 检查WHERE条件的位置是否正确，特别是当使用LEFT JOIN时，对右表的过滤条件放在ON中还是WHERE中会导致不同的结果。 - 检查聚合函数的使用，确保非聚合列都在GROUP BY子句中，或者使用窗口函数。 - 检查子查询是否返回了预期的行数（单行或多行）。 - 检查NULL值的处理，确保使用`IS NULL`而不是`= NULL`。 - 检查数据类型，特别是在比较和赋值时，确保类型兼容。 3. **性能检查**： - 使用`EXPLAIN ANALYZE`查看查询计划，检查是否有全表扫描、索引使用情况等。 - 检查是否有不必要的嵌套查询，是否可以用JOIN代替。 - 检查是否使用了合适的索引。 ### 优化建议 1. **使用EXPLAIN分析查询计划**： ```sql EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM table_name WHERE condition; ``` 2. **索引优化**： - 为经常用于查询条件的列创建索引。 - 注意索引的选择性，选择性高的列更适合索引。 - 对于多列条件，考虑创建复合索引。 3. **避免使用SELECT ***： - 只选择需要的列，减少数据传输量。 4. **使用JOIN代替子查询**： - 在可能的情况下，将子查询改写为JOIN，通常效率更高。 5. **分页优化**： - 当使用LIMIT和OFFSET进行分页时，如果数据量很大，OFFSET效率会很低。考虑使用游标或基于索引的分页（例如，记录上一页最后一条记录的ID，然后使用WHERE id > last_id LIMIT n）。 6. **批量操作优化**： - 对于大批量的INSERT、UPDATE、DELETE操作，考虑分批进行，避免长时间锁表。 ### 示例问题检测 假设我们有一个SQL查询，在Oracle中可以运行，现在需要迁移到PostgreSQL： **Oracle SQL**: ```sql SELECT TO_CHAR(create_date, 'YYYY-MM-DD') AS create_date_str, COUNT(*) FROM orders WHERE customer_id IS NOT NULL GROUP BY create_date_str HAVING COUNT(*) > 10 ORDER BY create_date_str; ``` 在PostgreSQL中，我们需要注意： - `TO_CHAR`函数在PostgreSQL中同样存在，但日期格式参数可能略有不同（通常相同）。 - 在GROUP BY子句中，不能使用列别名（create_date_str），需要使用表达式或使用子查询。 **修改后的PostgreSQL SQL**: ```sql SELECT TO_CHAR(create_date, 'YYYY-MM-DD') AS create_date_str, COUNT(*) FROM orders WHERE customer_id IS NOT NULL GROUP BY TO_CHAR(create_date, 'YYYY-MM-DD') HAVING COUNT(*) > 10 ORDER BY create_date_str; -- 在ORDER BY中可以使用别名 ``` 或者使用子查询： ```sql SELECT create_date_str, cnt FROM ( SELECT TO_CHAR(create_date, 'YYYY-MM-DD') AS create_date_str, COUNT(*) AS cnt FROM orders WHERE customer_id IS NOT NULL GROUP BY TO_CHAR(create_date, 'YYYY-MM-DD') ) t WHERE cnt > 10 ORDER BY create_date_str; ``` ### 工具使用 可以使用以下工具来帮助检测： - **pgAdmin**：自带的查询工具可以检查语法。 - **EXPLAIN**：分析查询计划和性能。 - **在线SQL检查器**：如http://sqlfiddle.com/，可以选择PostgreSQL作为后端。 - **代码审查工具**：如SonarQube等。 ### 总结 检测和优化PostgreSQL的SQL查询需要从语法和逻辑两个层面进行。对于语法，要熟悉PostgreSQL的规范；对于逻辑，要理解查询意图并确保实现正确。同时，性能优化也是重要的一环。 §§相关问题§§ 1. PostgreSQL中如何优化分页查询的性能？ 2. PostgreSQL中如何处理日期和时间？ 3. PostgreSQL中如何创建和使用索引？ 4. PostgreSQL中如何调试慢查询？ 5. PostgreSQL中如何实现数据同步？</think>### PostgreSQL SQL语法和逻辑问题检测与优化指南 在PostgreSQL中检测和优化SQL查询的语法与逻辑问题，需要遵循以下核心步骤： #### 一、基础语法检测 1. **严格类型检查** PostgreSQL要求严格的数据类型匹配： ```sql -- 错误示例（Oracle可运行） SELECT '100' + 200; -- PostgreSQL正确写法 SELECT CAST('100' AS INTEGER) + 200; -- 显式类型转换 ``` 2. **引号规范** - 字符串用**单引号**：`WHERE name = 'John'` - 标识符用**双引号**：`SELECT "userName" FROM "OrderTable"`（仅当含特殊字符时需引号） 3. **NULL值处理** 必须使用`IS NULL`/`IS NOT NULL`（禁止`= NULL`）： ```sql -- 错误 SELECT * FROM users WHERE phone = NULL; -- 正确 SELECT * FROM users WHERE phone IS NULL; ``` #### 二、高级语法适配 1. **分页查询** 必须配合`ORDER BY`使用`LIMIT/OFFSET`： ```sql -- 正确写法 SELECT * FROM orders ORDER BY create_time DESC LIMIT 10 OFFSET 20; -- 获取第3页（每页10条） ``` 2. **自增主键** 使用`SERIAL`或`IDENTITY`： ```sql -- 方法1（传统） CREATE TABLE users ( id SERIAL PRIMARY KEY ); -- 方法2（SQL标准） CREATE TABLE products ( id INT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY ); ``` 3. **函数替换（Oracle → PostgreSQL）** | Oracle函数 | PostgreSQL等效 | 示例 | |----------------|-----------------------|--------------------------| | `NVL()` | `COALESCE()` | `COALESCE(salary, 0)` | | `SYSDATE` | `CURRENT_TIMESTAMP` | `WHERE date > CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1 day'` | | `CONNECT BY` | `WITH RECURSIVE` | [递归查询文档](https://www.postgresql.org/docs/current/queries-with.html) | #### 三、逻辑问题检测 1. **隐式笛卡尔积** 检查所有连接是否带`ON`条件： ```sql -- 危险逻辑（无ON条件） SELECT * FROM orders, customers; -- 正确写法 SELECT * FROM orders JOIN customers ON orders.cust_id = customers.id; ``` 2. **聚合函数陷阱** 非聚合列必须出现在`GROUP BY`中： ```sql -- 错误示例 SELECT department, name, AVG(salary) FROM employees; -- 正确写法 SELECT department, name, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department, name; -- 非聚合列必须分组 ``` 3. **窗口函数误用** 注意`OVER()`子句的完整性： ```sql -- 错误（缺少OVER子句） SELECT name, salary, RANK() FROM employees; -- 正确 SELECT name, salary, RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) FROM employees; ``` #### 四、优化工具与实践 1. **内置检测工具** ```sql EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM large_table WHERE category_id = 5; ``` - 检查输出中是否出现`Seq Scan`（全表扫描） - 理想情况应为`Index Scan` 2. **索引优化** 针对高频查询字段创建索引： ```sql -- 创建B-tree索引 CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id); -- 多列复合索引 CREATE INDEX idx_emp_dept_salary ON employees(department, salary); ``` 3. **查询重写优化** ```sql -- 优化前（嵌套子查询） SELECT * FROM products WHERE id IN (SELECT product_id FROM orders WHERE status = 'shipped'); -- 优化后（改用JOIN） SELECT p.* FROM products p JOIN orders o ON p.id = o.product_id WHERE o.status = 'shipped'; ``` #### 五、调试流程 1. **语法验证** → 使用`pgAdmin`的**语法检查器**（F6键） 2. **逻辑验证** → 分步执行子查询，验证中间结果 3. **性能验证** → 使用`EXPLAIN ANALYZE`查看执行计划 4. **异常处理** → 用`BEGIN...EXCEPTION`块捕获错误： ```sql DO $$ BEGIN UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; -- 更多业务逻辑... EXCEPTION WHEN others THEN RAISE NOTICE '事务回滚: %', SQLERRM; ROLLBACK; END $$; ``` > **关键建议**：使用`pg_stat_statements`扩展监控高频查询，定期分析执行计划。对于复杂迁移项目，推荐使用[pgloader](https://pgloader.io/)或[ora2pg](https://github.com/darold/ora2pg)工具自动转换Oracle语法[^1][^2]。
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