PostgreSQL数据库一些tricks
PostgreSQL自带Pgadmin客户端,可用于访问本地和远程PG库,一些tricks如下:
1、联合查询
SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id=table2.id # 其中table1,table2还可以分别用SQL选择如 SELECT * FROM (SELECT * FROM table1 where num1=2 limit 10 offset 0) a INNER JOIN (SELECT * FROM table2 where num2=4) b ON a.id=b.id
2、索引
# 查看pg库某表table1是否使用索引 SELECT * FROM pg_indexes WHERE tablename='table1' # 对table1的某一列或者几列创建索引 CREATE INDEX table1_index ON table1(num1, num2) # table_index为建立的索引名称 # 删除索引 DROP INDEX table1_index
2.1 复合索引
多列复合索引的创建建议:
1、离散查询条件(例如 等值)的列放在最前面,如果一个复合查询中有多个等值查询的列,尽量将选择性好(count(distinct) 值多的)的放在前面。
2、离散查询条件(例如 多值)的列放在后面,如果一个复合查询中有多个多值查询的列,尽量将选择性好(count(distinct) 值多的)的放在前面。
3、连续查询条件(例如 范围查询)的列放在最后面,如果一个复合查询中有多个多值查询的列,尽量将输入范围条件返回结果集少的列放前面,提高筛选效率(同时也减少索引扫描的范围)。
4、如果返回的结果集非常大(或者说条件命中率很高),并且属于流式返回(或需要高效率优先返回前面几条记录),同时有排序输出的需求。建议按排序键建立索引。
3、try...except的使用
Postgres数据库中,同一事务中如果某次数据库操作中出错的话,那这个事务以后的数据库都会出错。
即
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
连接OPEN。 try { try { 数据库操作A。 } catch (Exception e) { log.error("do something"); } 数据库操作B。 //此次数据操作有可能出现上面的错误。 事务提交commit。 } catch (Exception ex) { 事务回滚rollback。 } finally { 关闭连接。 }
和
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
连接OPEN。 try { 数据库操作A。 数据库操作B。 事务提交commit。 } catch (Exception ex) { 数据库操作C。 //此次数据操作有可能出现上面的错误。 事务提交commit。 } finally { 关闭连接。 }
以上两种方式都会有问题
我们可以在某个操作出错后加入事务提交或者回滚
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
try { 数据库操作A。 } catch (Exception e) { 事务回滚或者提交; log.error("do something"); } 数据库操作B。 ----------------------------------------------------- } catch (Exception ex) { 事务回滚或者提交; 数据库操作C。 事务提交commit。 } finally { 关闭连接。 }
4、数据库清理
4.1 日常清理(VACUUM;)
日常清理(VACUUM;),因为有大量的更新(update)"删除(delete)操作,会有大量的空间需要释放。
每日执行一次VACUUM,每周访问量低的时候执行VACUUM FULL;
语法结构; VACUUM [ FULL | FREEZE ] [ VERBOSE ] [ table ] VACUUM [ FULL | FREEZE ] [ VERBOSE ] ANALYZE [ table [ (column [, ...] ) ] ] FULL ------选择"完全"清理,这样可以恢复更多的空间, 但是花的时间更多并且在表上施加了排它锁。 FREEZE ---------选择激进的元组"冻结"。 VERBOSE --------- 为每个表打印一份详细的清理工作报告。 ANALYZE --------- 更新用于优化器的统计信息,以决定执行查询的最有效方法。 table ------- 要清理的表的名称(可以有模式修饰)。缺省时是当前数据库中的所有表。 column ---------要分析的具体的列/字段名称。缺省是所有列/字段。
4.2 重建索引(REINDEX)
语法
REINDEX { INDEX | TABLE | DATABASE | SYSTEM } name [ FORCE ]
描述
REINDEX命令用来重建索引。旧的索引将被删除,重新读取索引的父表中的数据来重建索引。REINDEX命令不支持并发创建索引的功能。在下面的情况下,应该重建索引:
(1)一个索引中的数据已被破坏,包含非法的数据。软件错误和硬件问题都会导致索引被损坏。
(2)索引中包含许多空的或者几乎是空的数据页。应该重建索引,回收物理存储空间。
(3)该变了索引的存储参数fillfactor的值,只有重建索引,新的参数值才能完全生效。
(4)使用CREATE INDEX CONCURRENTLY命令创建索引时遇到错误,留下一个非法的索引。
例子
(1)重建索引my_index:REINDEX INDEX my_index;
(2)重建表my_table 上的所有索引:REINDEX TABLE my_table;
(3)重建数据库中的所有索引:REINDEX DATABASE broken_db;
5、数据库、表大小查找
# 表空间查找 select pg_table_size('tablename') # 以kb、M、G等单位显示 select pg_size_pretty(pg_table_size('tablename')) # 数据库查找 select pg_database_size('database_name') # 查找所有数据库大小 select pg_database.datname, pg_database_size(pg_database.datname) as size from pg_database
6、批量插入
当数据量比较大时,比如过亿的数据量要插入到数据库中,有几个策略可以提升速度:
(1)创建unlogged的表,相当于内存表。
create unlogged table
unlogged table 的几个特点:
1、unlogged table不记录wal日志,写入速度快,备库无数据,只有结构。
2、当数据库crash后,数据库重启时自动清空unlogged table的数据。
3、正常关闭数据库,再启动时,unlogged table有数据。
4、unlogged table通常用于中间结果,频繁变更的会话数据
(2)多次insert后)再commit
比如设置500次insert后再进行一次commit
(3)开启多线程或者多进程
7、数据表字段改变数据类型
最近公司存数据遇到一个问题,给id 设为serial自增,后来发现不够用了,达到了2147483647顶峰值。当初没有考虑到这个问题,应该最初建表的时候设为bigserial就足够了,看看官网给的数据类型:
Name | Storage Size | Description | Range |
---|---|---|---|
smallint | 2 bytes | small-range integer | -32768 to +32767 |
integer | 4 bytes | typical choice for integer | -2147483648 to +2147483647 |
bigint | 8 bytes | large-range integer | -9223372036854775808 to 9223372036854775807 |
decimal | variable | user-specified precision, exact | up to 131072 digits before the decimal point; up to 16383 digits after the decimal point |
numeric | variable | user-specified precision, exact | up to 131072 digits before the decimal point; up to 16383 digits after the decimal point |
real | 4 bytes | variable-precision, inexact | 6 decimal digits precision |
double precision | 8 bytes | variable-precision, inexact | 15 decimal digits precision |
serial | 4 bytes | autoincrementing integer | 1 to 2147483647 |
bigserial | 8 bytes | large autoincrementing integer | 1 to 9223372036854775807 |
因为给id设为主键,让它自增,其实建表时serial相当于将id设为int类型,然后会新建一个sequence,对于postgresql9.6以及更早的版本,这个sequence会以bigint建表,10.0以后的版本,sequence也是int类型,即自增数据列表为1-2147483647. 不清楚可以查询一下。
` 假设建表如下:
create table student( id serial PRIMARY KEY NOT NULL, name varchar(50) )
则同时会给建一个名为student_id_seq的序列表,还可以查看数据类型
select * from student_id_seq
结果中会显示sequence的数据类型,确定是int还是bigint。
如果版本在9.6以前,只需要更改id的数据类型为bigint即可
alter table student alter id type bigint
如果版本在10.0以后,sequence数据类型也需要更改
alter sequence student_id_seq as bigint;
alter table student alter id type bigint;
这样在查看数据类型,id就变味bigserial了
8、主键自增序列初始值设定
pg数据库当设定主键自增时,不管是serial还是bigserial,默认都是从1开始计数的。可是如果要指定从某个数开始计数该怎么办呢。比如从10000开始
实现起来也很简单,假设建好一张表tablename为student,主键为number_id, 要求默认从10000开始计数。则可以用以下命令实现
# SQL命令为 select setval('tablename_pkname_seq',10000,false); # 我们这里即为 select setval('student_number_id_seq',10000,false);
9、创建数据库表时给字段添加注释
不像mysql可以直接在创建表定义字段时直接加注释,pg数据库则是在创建后用 comment on column 命令注释。
create table example( date_id int not null, company_id bigint not null, staff_id bigint not null) comment on column example.date_id is '日期'; comment on column example.company_id is '公司id'; comment on column example.staff_id is '员工id';
10、插入数据库时立即返回id
有一个场景,我在往数据库写入数据时,需要立即取到主键id的值,而不是用select语句去取。
假如有一个表名为students(id, name),其中id为主键自增
insert into students(name) values ('bob') returning id
会返回一个表如
id |
234 |