对于关系型数据库而言,针对表的检索,一般来说,建立合适的索引就可以达到很好的检索效果。(这里不包含表设计的合理与否)比如像状态列这样可选择性非常低的值
对于关系型数据库而言,针对表的检索,一般来说,建立合适的索引就可以达到很好的检索效果。(这里不包含表设计的合理与否)
比如像状态列这样可选择性非常低的值,该如何检索? 其实这个已经不是关系型数据库擅长的方面了。 但是如果出于历史或者许多不可抗拒的原因,
我们还得在关系表中进行优化,该咋办? 一般来说,就是建立静态表。 但是静态表也是多重多样,该如何选择? 我下面列举几个简单的例子,当然了,
由于个人的脑子尺度不够大,有可能有些遗漏。
原始表。
20 完条记录, 大概36MB大小。
t_girl>create table rank_status (id integer not null, i_status varchar(3) not null);第一种呢,就是建立LIST 表,这种表,可以当做静态表,也可以当做原始表来做相关的更新。
只有2条记录,大概720KB大小。
t_girl>create table rank_status_extend (i_status varchar(3) not null, ids text);我们可以对两张表都做对应的更新操作。
插入一条记录。
t_girl> insert into rank_status values (222222,'yes'); Time: 4.397 ms t_girl>update rank_status_extend set ids = ids ||','||'222222' where i_status = 'yes'; Time: 43.725 ms删除一条记录。
t_girl>delete from rank_status where i_status = 'yes' and id = 1; Time: 47.339 ms t_girl>update rank_status_extend set ids = replace(ids,',1,',',') where i_status = 'yes'; Time: 45.046 ms更新一条记录。
t_girl>update rank_status set id = 1000 where i_status = 'yes' and id = 20; Time: 65.834 ms t_girl>update rank_status_extend set ids = replace(ids,',20,',',1000,') where i_status = 'yes'; Time: 85.974 ms我们看到,在对表的写操作中,第二张表会比第一张慢一点。
其实我们最主要的是关心读操作。其实在读上面还是很有优势的。
接下来第二种呢,就是分别建立两张表, 但是这两张表呢,少了存放状态值的字段,所以在尺寸上小了很多。
t_girl>create table rank_status_yes (id int not null); 3552 kB t_girl>create table rank_status_no(id int not null); 3584 kB当然这张表的检索肯定比原始表来的快,这里,我就不演示了。
第三种呢,就是建立一张物化视图,
t_girl>create materialized view mv_rank_status_yes as select * from rank_status where i_status = 'yes';这种其实和第二种表很类似。只不过不同的是第二种表的维护需要人工来做,而这个视图系统可以维护。
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