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查询优化:根据特定查询模式和硬件配置,选择优化器生成的执行计划,使查询尽可能快地运行完毕 The Query Optimization Techniques for Postgres can help
作者:禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2021年是Postgres数据库历史上最具“浪漫色彩”的一年。它由加州大学洛杉矶分校的计算机科学系主任梅伦()领导开发。在其开发过程中,他受到了他所在公司其他工程师的影响和鼓励。据称,他因此成为加州大学洛杉矶分校“纽带学院”(link school)的创始人之一,该学院旨在培养学生成为全栈软件工程师、数据分析师或机器学习工程师。同时,由于Postgres数据库拥有无比强大的性能,以及广泛的生态系统支持,所以在很多行业里都被广泛应用。
2021年7月份,Postgres迎来了它的第十次发布版本——v14。这是一个小幅更新,但是却对数据库的性能、功能和稳定性做出了巨大改进。正如梅伦所说,“我们的目标是不断打磨Postgres的性能、易用性和可扩展性,使其能够承载更多的工作负载”。Postgres的第十次发布主要涵盖以下方面:
- 支持基于时间范围的数据检索能力;
- 新的索引页存储结构,可以有效地支持高基数数据集;
- 支持不同时区间的数据处理;
- 暴露内建聚合函数和窗口函数的性能信息;
- 优化缓存管理策略以提升数据库整体性能。
在这一版中,也引入了pg_stat_statements扩展插件,它可以收集查询执行统计信息并存储在系统表中。这个插件可以帮助DBA对慢查询进行调优,并通过pgstattuple等视图更好地了解数据库的资源消耗情况。此外,还新增了一些新特性,例如多核CPU和NUMA架构上的支持。总之,这是一个值得关注的版本,可以让Postgres获得显著的性能提升。
那么,到底什么是Query Optimization?又如何进行Query Optimization呢?
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