pg資料庫用近1年多，操作的資料量也越來越大，生產上也多次出現慢查詢現象，系統在高峰時間cpu使用率衝高達到100%，經分析罪魁禍首就是慢查詢了。
第一、排查，分析索引
因業務量的增大，很多單錶的記錄數已經超1,2千萬，對於查詢而言，沒有索引將會是災難，不僅cpu的壓力很大，應用預設的資料庫連線池也受到很大的挑戰，可能出現資料庫連線超時的現象。分析索引，explain/explain analyze 定位索引的執**況，大表必須避免全表掃瞄的情況。
第二、避免索引失效
避免 使用 <> 、not in 、not exist、!=b. like "%_" 百分號在前（可採用在建立索引時用reverse(columnname)這種方法處理），列名的函式計算，隱式轉換等。
第三、對於引用相同子集的查詢，可使用臨時表方案。
第四、對於大表足夠大，要考慮分割槽表，列分割槽，還是雜湊分割槽。
第五、從業務角度優化對資料庫的操作，如批量插入，避免併發操作。
pg資料庫常用sql
pgsql常用命令 連線資料庫,預設的使用者和資料庫是postgres 1 psql u user d dbname 切換資料庫,相當於mysql的use dbname c dbname 列舉資料庫，相當於mysql的show databases l 列舉表，相當於mysql的show tables...
資料庫SQL優化大總結
1.對查詢進行優化，要盡量避免全表掃瞄，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄，如 select id from t where num is null 最好不要給...
資料庫SQL優化大總結
1.對查詢進行優化，要盡量避免全表掃瞄，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃瞄，如 select id from t where num is null 最好不要給...