pg数据库查询效率太低，pg数据库查询效率太低怎么解决

想办法让数据库查询特别慢

1、处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。没有创建计算列导致查询不优化。

3、数据库变慢有很多种情况，如果你要刻意让数据库变慢，最简单的方法就是你向数据库里面插入巨量的无关数据，写个循环插入数据的代码，让它执行个几天，数据库肯定会搜索变慢。

4、非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

pg数据库hashjoin时间长

1、PG多年来在 GIS(地理信息)领域处于优势地位，因为它有丰富的几何类型，PG有大量字典，数组，bitmap等数据类型，相比之下 MySQL就差很多， Instagram就是因为 PG的空间数据库 扩展 POSTGIS远远强于 MySQL的 my spatial 而采用 PgSQL的。

2、在MySQL0.18之前，也就是在很长一段时间内，MySQL数据库并没有HashJoin，主要的Join算法是NestLoopJoin。

3、临时文件会被临时创建在base/pg_tmp子目录中，并遵循如下命令规则：{“pgsql_tmp”}+ {创建本文件的postgres进程pid}.{从0开始的序列号} 比如，临时文件pgsql_tmp8905是pid为8903的postgres进程创建的第6个临时文件。

4、这个参数只能在postgresql.conf文件中被设置，它指定一个时间长度，在这个时间长度内，必须完成客户端认证操作，否则客户端连接请求将被拒绝。它可以阻止某些客户端进行认证时长时间占用数据库连接。单位是秒，默认值是60。

5、表增加列，基本上是重建表和索引，会花很长时间。表增加列，只是在数据字典中增加表定义，不会重建表 存储过程与触发器的功能有限。

6、而且使用子查询的SQL语句与使用带条件的多表连接相比具有更高的程序可读性。几乎任何数据库的子查询 (subquery) 性能都比 MySQL 好。20)增加列更加简单MySQL表增加列，基本上是重建表和索引，会花很长时间。

[转载]SQL数据库如何加快查询速度

把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。

**索引**：这是提高查询性能的最常用策略。索引的使用可以大大减少数据库搜索记录的数量。**避免全表扫描**：尽量避免在具有大量数据的表中进行全表扫描，特别是在关联查询时。

如果以上两种都不能操作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。

适当的索引 索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

【答案】：C 创建索引(index)是加快表的查询速度的有效手段。视图是从一个或几个基本表(或其它视图)中导出的表，是一个虚表。

数据库表数据量大怎么优化查询速度

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2、根据主键操作这条数据，或者对你要操作的数据查找的那一列建立索引。

3、可以通过如下方法来优化查询把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。

4、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。调整应用程序结构设计。

5、所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。

6、如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善，查看语句执行计划中，是全表扫描还是走索引。如果走了索引，那就可能考虑是服务器性能瓶颈或数据库设置问题，涉及的设置项比较多，你没有提供相关信息，无法继续提供优化建议。

处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度

数据表可以没有主键或唯一列，但是这么大的数量索引是一定要有的。要提高查询速度并不一定要有主键或唯一列，使用索引一样可以提高查询速度，但索引应定要根据应用来建。

内存计算和缓存技术。内存计算和缓存技术是加快海量数据处理速度的重要手段之一。传统的磁盘存储具有较高的访问延迟，而内存存储具有更快的读写速度。因此，将数据加载到内存中进行计算和查询可以显著提高数据处理的效率。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

请小心不要对过多的列使用列函数和order by，group by等，谨慎使用disti软件开发t。

这只能在数据库上面做手脚，例如使用MySQL作为数据库，查询时，使用分页方式实现，减少单位时间的数据总量。

关于pg数据库查询效率太低和pg数据库查询效率太低怎么解决的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。