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PostgreSQL-分页批量复制表-for循环

另有大表分页提交update见《PostgreSQL-慢sql查询优化过程-大SQL文件分割-大表分页提交update结果》DO$$DECLAREiinteger;page_sizeinteger=1000;total_countinteger;total_pageinteger;total_count_bakbigint;BEGINSELECTCOUNT(*)INTOtotal_countFROMbos_data_flag_info;total_page=total_count/page_size;IFtotal_count%10>0THENt
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PostgreSQL-慢sql查询优化过程-大SQL文件分割-大表分页提交update结果

本文关键词大SQL文件分割,大表分页提交update结果、执行计划、主键、索引。重要说明本文涉及到的分析过程主要基于1.7本地环境,最终结果是否适用于线上环境,暂未验证。1.背景    WHERE中的某些特定查询值在navicat中执行非常缓慢(在页面上调用接口今天未重现,返回比较快)     2.整体说明考虑到在线上环境操作表结构可能会影响用户使用,所以将线上数据同步到本地1.7数据库环境。2.1.同步数据到本地1.7数据库环境通过navicat导出线上的t_w
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MySQL-fulltext-全文搜索-索引-MATCH AGAINST IN boolean MODE

0.fulltext全文搜索介绍类似es,分词搜索文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/146361883https://www.cnblogs.com/guifanbiji/p/6202195.html1.增加索引ALTERTABLE`biz_article`ADDFULLTEXTINDEX`idx_fulltext`(`title`,`content`,`description`,`keywords`)WITHPARSERngram;不能加useBTREE要加上WITHPARSERngram,用于支持中文的分词,否则查不到
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PostgreSQL创建超表总结

1.一般操作过程基本要求:选择的建超表的字段要不为空执行:SELECTCREATE_HYPERTABLE('bos_data_flag_info','create_time',chunk_time_interval=>interval'3months',associated_table_prefix=>'_bos_data_flag_info');1.1.报错1ERROR:table"bos_data_flag_info_test_5"isnotemptyHINT:Youcanmigratedatabyspecifying'migrate_
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SQL-group by-only_full_group_by-expression xxx is not being grouped-any_value

SELECTt.user_idFROMdb1.travelrecordtGROUPBYid;修改成SELECTany_value(t.user_id)FROMdb1.travelrecordtGROUPBYid;注意1、groupby后的字段不要加any_value(),作用于select和orderby上,mysql和orcale都支持,应该是select、orderby中的都要加,先不考虑“互补”,select中应该不用加group中的字段和聚合方法。select上的字段必须都加上别名,否则无法映射到实体2、不使用select*。3、本身已经是没有
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Mybatis-mybatis-plus-tkmabatis-表前缀设置-全局Interceptor拦截替换sql表前缀

mybatis-plus相关配置,按需使用mybatis-plus:global-config:db-config:#tk方法的表前缀table-prefix:${spring.application.name}_configuration-properties:#自定义sql中表名带前缀https://www.cnblogs.com/javalinux/p/14338780.html#prefix是内置参数prefix:${spring.application.name}_#key1等是自定义的,使用时直接${key1},但是不要使用##key1:2
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数据库-分库分表基本理解-垂直拆分-水平拆分-分库分表中间件

分库(垂直拆分):是针对表多的情况>将“关系紧密”或按功能划分>放在同一台服务器上分表(水平拆分):是针对表不多,但是表中数据很多的情况>表中数据分到多台服务器上--------------------------------------------------------------------------------------------------常用的分库分表中间件:简单易用的组件:当当sharding-jdbc蘑菇街TSharding强悍重量级的中间件:shardingTDDLSmartClient的方式(淘宝)Atlas
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