如何在 PostgreSQL 中处理海量数据的存储和检索?

  • 🍅关注博主🎗️ 带你畅游技术世界,不错过每一次成长机会!
  • 📚领书:PostgreSQL 入门到精通.pdf

PostgreSQL

文章目录

  • 如何在 PostgreSQL 中处理海量数据的存储和检索?
    • 一、优化表结构设计
    • 二、分区技术
    • 三、数据压缩
    • 四、批量操作
    • 五、缓存优化
    • 六、并行处理
    • 七、数据归档与清理
    • 八、监控与调优

美丽的分割线


如何在 PostgreSQL 中处理海量数据的存储和检索?

在当今数字化的时代,数据就如同潮水一般汹涌而来,企业和开发者们常常面临着处理海量数据的艰巨挑战。而 PostgreSQL 作为一款功能强大、性能卓越的关系型数据库管理系统,为我们提供了一系列有效的工具和策略来应对这一难题。就好比在大海中航行,我们需要一艘坚固的船和精湛的航海技术,才能顺利抵达目的地。接下来,让我们一起深入探讨如何在 PostgreSQL 中驾驭这海量数据的洪流。

一、优化表结构设计

表结构设计就像是给房子打地基,地基打得好,房子才能稳固。在处理海量数据时,合理的表结构设计至关重要。

首先,选择合适的数据类型可以节省存储空间,提高查询效率。比如说,如果一个字段的取值范围很小,比如只有 0 到 100,那么使用 smallint 类型就比 integer 类型更节省空间。这就好比出门旅行,只带必要的物品,能让你的背包更轻便。

其次,适当的范式化和反范式化也很关键。范式化可以减少数据冗余,保证数据的一致性,但在处理海量数据时,过度的范式化可能会导致大量的连接操作,影响性能。这时候,就需要根据实际情况进行反范式化,比如将经常一起查询的字段合并在一张表中。打个比方,就像把常用的工具放在一个工具箱里,用的时候随手就能拿到,而不用到处去找。

另外,合理使用索引就像是给数据加上了指南针,能让查询快速找到目标。但索引也不是越多越好,过多的索引会增加数据插入和更新的开销。所以,要根据查询的特点,有针对性地创建索引,比如在经常用于查询、连接和排序的字段上创建索引。

例如,假设有一张用户订单表 orders,包含 order_id(主键)、user_idorder_datetotal_amount 等字段。如果经常根据 user_id 查询订单,那么就可以在 user_id 字段上创建索引。

CREATE INDEX idx_user_id ON orders (user_id);

二、分区技术

分区就像是把一个大仓库分成多个小房间,每个房间存放特定类型的货物,方便管理和查找。PostgreSQL 提供了多种分区方式,如范围分区、列表分区和哈希分区。

范围分区适用于按照连续的范围值进行划分,比如按照时间范围将订单表分为每年一个分区。

CREATE TABLE orders (order_id SERIAL PRIMARY KEY,user_id INT,order_date DATE,total_amount DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY RANGE (order_date);CREATE TABLE orders_2023 PARTITION OF ordersFOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-12-31');CREATE TABLE orders_2024 PARTITION OF ordersFOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-12-31');

列表分区则适用于根据离散的值进行划分,比如按照地区将用户表分为不同的分区。

哈希分区则是通过对指定字段进行哈希运算,将数据均匀分布到各个分区中。

通过分区,可以将数据分散到多个较小的表中,减少单个表的数据量,提高查询和维护的效率。比如在查询特定分区的数据时,数据库只需扫描相应的分区,而不是整个表,这就大大缩短了查询时间,如同在图书馆里,只在特定的书架上找书,而不是在整个图书馆漫无目的地寻找。

三、数据压缩

数据压缩就像是把大包的棉花压缩成小包,节省存储空间。PostgreSQL 支持多种数据压缩方式,如页面级压缩和列存储压缩。

页面级压缩在数据存储时对页面进行压缩,减少磁盘 I/O 开销。列存储压缩则将同一列的数据存储在一起,提高压缩比,特别适用于具有大量重复值的列。

以一个包含大量文本数据的表为例,如果对这些文本列进行压缩,可以显著减少存储空间,同时在读取时解压缩的开销相对较小。这就好比在背包里把衣服压缩起来,能装更多东西,而且取出来穿的时候也不麻烦。

四、批量操作

在处理海量数据时,逐行操作就像是用勺子一勺一勺地舀水,效率低下。而批量操作则像是用桶来打水,效率大大提高。

比如使用 COPY 命令可以快速导入和导出大量数据。

COPY orders FROM '/path/to/data.csv' WITH (FORMAT CSV);

在进行数据插入时,可以使用批量插入语句,一次性插入多条数据。

INSERT INTO orders (user_id, order_date, total_amount)
VALUES(1, '2023-01-01', 100.00),(2, '2023-01-02', 200.00),(3, '2023-01-03', 150.00);

通过批量操作,可以减少与数据库的交互次数,提高数据处理的效率,就像一口气跑完一段路,比走走停停要快得多。

五、缓存优化

缓存就像是我们大脑的短期记忆,能快速提供经常用到的信息。PostgreSQL 中的缓存包括共享缓冲区和查询缓存。

共享缓冲区用于缓存数据页,增加命中缓存的概率,减少磁盘 I/O。合理调整共享缓冲区的大小可以根据服务器的内存资源来进行。

查询缓存则用于缓存查询结果,对于重复执行的相同查询可以直接返回缓存结果。但需要注意的是,在数据频繁更新的场景下,查询缓存可能不太适用,因为缓存的结果可能很快就过时了。

就好比我们在做数学题时,如果之前做过类似的题目并且记住了答案,下次再遇到就能很快回答,而不需要重新计算。

六、并行处理

并行处理就像是多个人一起干活,能加快工作进度。PostgreSQL 支持在某些操作上进行并行处理,如查询和索引创建。

在查询语句中,可以通过设置合适的参数启用并行查询。但并行处理也并非适用于所有情况,比如对于小数据集或者复杂的关联查询,并行处理可能效果不明显,甚至会带来额外的开销。

这就好像在一个小房间里,多几个人反而会挤得转不开身,而在一个大广场上,大家一起干活就能快速完成任务。

七、数据归档与清理

随着时间的推移,数据中可能会积累大量的历史数据,这些数据很少被访问,但却占用着宝贵的存储空间和资源。这时候,就需要进行数据归档和清理,把不常用的数据转移到其他存储介质或者直接删除。

比如,可以将超过一定时间的订单数据归档到另外的表或者数据库中,只在需要时进行查询。

CREATE TABLE archived_orders AS
SELECT * FROM orders WHERE order_date < '2022-01-01';DELETE FROM orders WHERE order_date < '2022-01-01';

这就像定期清理家里的杂物,让房间更加整洁宽敞。

八、监控与调优

在处理海量数据的过程中,监控数据库的性能指标就像是给汽车安装仪表盘,能让我们及时了解数据库的运行状况。通过监控工具,我们可以关注查询的执行时间、磁盘 I/O 、内存使用等指标,发现潜在的性能瓶颈。

比如,使用 EXPLAIN 命令可以查看查询的执行计划,了解数据库是如何执行查询的,从而找出可以优化的地方。

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1;

根据监控的结果进行调优,就像给汽车做保养,及时更换磨损的零件,添加润滑油,让汽车始终保持良好的运行状态。

曾经我在一个项目中,遇到了数据库性能急剧下降的问题。通过监控发现,是由于一个复杂的查询没有使用合适的索引,导致全表扫描。经过优化表结构和创建索引,查询时间从几分钟缩短到了几秒钟,大大提高了系统的响应速度。这让我深刻体会到了监控与调优的重要性,就像在黑暗中找到了一盏明灯,指引我们走向正确的方向。

在 PostgreSQL 中处理海量数据的存储和检索是一个综合性的任务,需要我们从多个方面入手,运用合适的技术和策略。就如同建造一座高楼大厦,需要精心设计、打好基础、合理布局,每一个环节都不可或缺。只有这样,我们才能在海量数据的海洋中畅游,轻松应对各种挑战,为企业和用户提供高效、稳定的服务。


美丽的分割线

🎉相关推荐

  • 🍅关注博主🎗️ 带你畅游技术世界,不错过每一次成长机会!
  • 📚领书:PostgreSQL 入门到精通.pdf
  • 📙PostgreSQL 中文手册
  • 📘PostgreSQL 技术专栏
  • 🍅CSDN社区-墨松科技

PostgreSQL

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/48262.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ceph log内容解析

log内容构造 如osd的一条log 分别表示 时间戳 线程id 日志等级 子模块 内容实体 剖析源码实现 每条log都是由一个Entry构成 定义在src/log/entry.h中 Entry(short pr, short sub) :m_stamp(clock().now()), // 打印日志时的时间戳m_thread(pthread_self()), // 打印日志的线…

【精品资料】智慧物流园区整体架构方案(46页PPT)

引言&#xff1a;智慧物流园区整体架构方案是一个集现代信息技术、物联网、大数据、云计算及人工智能等前沿科技于一体的综合性物流园区建设蓝图。该方案旨在通过高度集成和智能化的系统&#xff0c;优化物流流程&#xff0c;提升运营效率&#xff0c;降低运营成本&#xff0c;…

智慧新零售移动端收银视频介绍

千呼新零售2.0系统是零售行业连锁店一体化收银系统&#xff0c;包括线下收银线上商城连锁店管理ERP管理商品管理供应商管理会员营销等功能为一体&#xff0c;线上线下数据全部打通。 适用于商超、便利店、水果、生鲜、母婴、服装、零食、百货、宠物等连锁店使用。 详细介绍请…

“信息科技风险管理”和“IT审计智能辅助”两个大模块的部分功能详细介绍:

数字风险赋能中心简介 数字风险赋能中心简介 &#xff0c;时长05:13 大家好&#xff01;我是AI主播安欣&#xff0c;我给大家介绍一下数字风险赋能中心。 大家都知道当前我国政企机构的数字化转型已经进入深水区&#xff0c;数字化转型在给我们带来大量创新红利的同时&#xf…

2024年第二季度 DDoS 威胁趋势报告

2024 年上半年&#xff0c;Cloudflare 缓解了 850 万次 DDoS 攻击&#xff1a;第一季度 450 万次&#xff0c;第二季度 400 万次。总体而言&#xff0c;第二季度 DDoS 攻击数量环比下降了 11%&#xff0c;但同比增长了 20%。 DDoS 攻击分布&#xff08;按类型和手段&#xff09…

Python+Django+MySQL的新闻发布管理系统【附源码,运行简单】

PythonDjangoMySQL的新闻发布管理系统【附源码&#xff0c;运行简单】 总览 1、《新闻发布管理系统》1.1 方案设计说明书设计目标工具列表 2、详细设计2.1 登录2.2 程序主页面2.3 新闻新增界面2.4 文章编辑界面2.5 新闻详情页2.7 其他功能贴图 3、下载 总览 自己做的项目&…

破解打家劫舍:动态规划与二分查找的高效算法

目录 198. 打家劫舍 解法一:一维动态规划 解法二&#xff1a;二维动态规划 213. 打家劫舍 II 思路分析 代码实现 337. 打家劫舍 III 思路分析 代码实现 2560. 打家劫舍 IV 思路分析 参考博客 198. 打家劫舍 如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入&#xff0c;系统…

【Qt】QWidget核心属性相关API

目录 一. enabled——是否可用 二. geometry——几何位置 window frame 三. windowTitle——窗口标题 四. windowIcon——窗口图标 ​qrc文件 五. windowOpacity——透明度 六. cursor——光标 自定义光标 七. font——字体 八. toolTip——提示栏 九. focusPolic…

【QT】QT 概述(背景介绍、搭建开发环境、Qt Creator、程序、项目文件解析、编程注意事项)

一、Qt 背景介绍 1、什么是 Qt Qt 是一个跨平台的 C 图形用户界面应用程序框架。 它为应用程序开发者提供了建立艺术级图形界面所需的所有功能。它是完全面向对象的&#xff0c;很容易扩展。Qt 为开发者提供了一种基于组件的开发模式&#xff0c;开发者可以通过简单的拖拽和…

天空星LVGL移植记录

一、移植的LVGL版本8.2 下载地址&#xff1a;&#xff08;网页下个加速脚本&#xff09;GitHub - lvgl/lvgl: Embedded graphics library to create beautiful UIs for any MCU, MPU and display type.https://github.com/lvgl/lvgl 二、硬件设备 天空星STM32F407VET6 ILI9…

vue3中provide 和 inject 用法#Vue3中解决局部刷新问题

vue3中provide 和 inject 用法#Vue3中解决局部刷新问题 在父子组件传递数据时&#xff0c;通常使用的是 props 和 emit&#xff0c;父传子时&#xff0c;使用的是 props&#xff0c;如果是父组件传孙组件时&#xff0c;就需要先传给子组件&#xff0c;子组件再传给孙组件&…

【JavaScript 算法】KMP算法:高效的字符串匹配

&#x1f525; 个人主页&#xff1a;空白诗 文章目录 一、算法原理部分匹配表的构建 二、算法实现构建部分匹配表KMP字符串匹配注释说明&#xff1a; 三、应用场景四、总结 KMP算法&#xff08;Knuth-Morris-Pratt Algorithm&#xff09;是一种用于在文本中高效查找子串的字符串…

昇思学习打卡-21-生成式/Diffusion扩散模型

文章目录 Diffusion扩散模型介绍模型推理结果 Diffusion扩散模型介绍 关于扩散模型&#xff08;Diffusion Models&#xff09;有很多种理解&#xff0c;除了本文介绍的离散时间视角外&#xff0c;还有连续时间视角、概率分布转换视角、马尔可夫链视角、能量函数视角、数据增强…

【BUG】已解决:AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘

已解决&#xff1a;AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘ 目录 已解决&#xff1a;AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘ 【常见模块错误】 错误原因&#xff1a; 解决办法&#xff1a; 欢迎来到英杰社区https:/…

215. 数组中的第K个最大元素 347. 前 K 个高频元素(LeetCode热题100)

215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 写个快排&#xff0c;使数组升序&#xff0c;返回倒数第k个元素即可 func quickSort(nums []int, l int, r int) {if l > r {return}x : nums[(l r) / 2]i : l - 1j : r 1for i < j {for {iif n…

[力扣Java解题分享]12.74搜索二维矩阵

给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵&#xff1a; 每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 给你一个整数 target &#xff0c;如果 target 在矩阵中&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。…

大鲸鱼docker-compose单机容器集群编排工具

目录 一、Docker-compose 概述 二、Docker-compose简介 三、YML文件格式及编写注意事项 1.yml文件是什么 2.yml问价使用注意事项 3.yml文件的基本数据结构 四、Docker-compose 配置 1.Docker-Compose 配置常用字段 2.Docker Compose常用命令 3.使用Docker-compose创建…

【笔记:3D航路规划算法】一、随机搜索锚点(python实现,讲解思路)

目录 关键概念3D路径规划算法1. A*算法2. 快速随机锚点1. 初始化&#xff1a;2. 实例化搜索算法&#xff1a;3. 路径生成&#xff1a;4. 绘制图像&#xff1a; 3D路径规划是在三维空间中寻找从起点到终点的最短或最优路径的一种技术。它广泛应用于无人机导航、机器人运动规划、…

【医学影像】X86+FPGA:支持AI医学影像设备应用的工控主板,赋能CT、MRI、X线、超声等医学影像设备

支持AI医学影像设备应用的工控主板 在我国人口老龄化问题不断加剧&#xff0c;对影像诊断需求持续增长&#xff0c;和国家利好高端医学影像市场发展的系列法规和政策接连出台的大环境下&#xff0c;AI医学影像设备产业迎来发展黄金期。紧跟发展大势&#xff0c;基于12/13代 In…

Federated Graph Augmentation for Semisupervised Node Classification

文章目录 1 本文的主要贡献2 FedGA 模型3 FedGA-L 模型3.1 模型的思想3.2 模型具体步骤 4 实验 1 本文的主要贡献 解决图联邦学习中利用图拓扑结构和无标签节点数据的难题&#xff0c;提出了一种称为联合图增强(FedGA)的新方法&#xff0c;以更好地利用拓扑信息&#xff0c;然…