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SQL优化工具使用不当，导致SQL执行效率低下：PostgreSQL实战解析 在数据库管理领域，PostgreSQL凭借其强大的功能和稳定性赢得了众多开发者和企业的青睐。不过，在实际操作的时候，我们偶尔会碰到这种情况：即使已经启用了SQL优化工具，查询速度还是没法让人满意，感觉有点儿不尽人意。本文要带你踏上一段趣味横生的旅程，我们会通过一系列鲜活的例子，手把手教你如何巧妙地运用SQL优化工具，从而在PostgreSQL这个大家伙里头，成功躲开那些拖慢数据库效率的低效SQL问题。 1. SQL优化工具的作用与问题引入 SQL优化工具通常可以帮助我们分析SQL语句的执行计划、索引使用情况以及潜在的资源消耗等，以便于我们对SQL进行优化改进。在实际操作中，如果咱们对这些工具的认识和运用不够熟练精通的话，那可能会出现“优化”不成，反而帮了倒忙的情况，让SQL的执行效率不升反降。 例如，假设我们在一个包含数百万条记录的orders表中查找特定用户的订单： sql -- 不恰当的SQL示例 SELECT FROM orders WHERE user_id = 'some_user'; 虽然可能有针对user_id的索引，但如果直接运行此查询并依赖优化工具盲目添加或调整索引，而不考虑查询的具体内容（如全表扫描），可能会导致SQL执行效率下降。 2. 理解PostgreSQL的查询规划器与执行计划 在PostgreSQL中，查询规划器负责生成最优的执行计划。要是我们没找准时机，灵活运用那些SQL优化神器，那么这个规划器小家伙，可能就会“迷路”，选了一条并非最优的执行路线。比如，对于上述例子，更好的方式是只选择需要的列而非全部： sql -- 更优的SQL示例 SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE user_id = 'some_user'; 同时，结合EXPLAIN命令查看执行计划： sql EXPLAIN SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE user_id = 'some_user'; 这样，我们可以清晰地了解查询是如何执行的，包括是否有效利用了索引。 3. 错误使用索引优化工具的案例分析 有时候，我们可能过于依赖SQL优化工具推荐的索引创建策略。例如，工具可能会建议为每个经常出现在WHERE子句中的字段创建索引。但这样做并不总是有益的，尤其是当涉及多列查询或者数据分布不均匀时。 sql -- 错误的索引创建示例 CREATE INDEX idx_orders_user ON orders (user_id); 如果user_id字段值分布非常均匀，新创建的索引可能不会带来显著性能提升。相反，综合考虑查询模式创建复合索引可能会更有效： sql -- 更合适的复合索引创建示例 CREATE INDEX idx_orders_user_order_date ON orders (user_id, order_date); 4. 结论与反思 面对SQL执行效率低下，我们需要深度理解SQL优化工具背后的原理，并结合具体业务场景进行细致分析。只有这样，才能避免因为工具使用不当而带来的负面影响。所以呢，与其稀里糊涂地全靠自动化工具，咱们还不如踏踏实实地去深入了解数据库内部是怎么运转的，既要明白表面现象，更要摸透背后的原理。这样一来，咱就能更接地气、更靠谱地制定出高效的SQL优化方案了。 总之，在PostgreSQL的世界里，SQL优化并非一蹴而就的事情，它要求我们具备严谨的逻辑思维、深入的技术洞察以及灵活应变的能力。让我们在实践中不断学习、思考和探索，共同提升PostgreSQL的SQL执行效率吧！ 注：全表扫描在数据量巨大时往往意味着较低的查询效率，尤其当仅需少量数据时。

...是我们的信息仓库，而索引则是加速查询速度的金钥匙。PostgreSQL，这款开源的关系型数据库管理系统，就像是开发者们手里的瑞士军刀，功能强大得不得了，灵活性更是让它圈粉无数，实实在在地赢得了广大开发者的青睐和心水。这篇东西，我将手把手带你潜入PostgreSQL索引的深处，教你如何妙用它们，让咱们的应用程序性能嗖嗖提升，飞得更高更稳！让我们一起踏上这场数据查询的优化之旅吧！ 二、索引基础与理解 1. 索引是什么？ 索引就像书的目录，帮助我们快速找到所需的信息。在数据库这个大仓库里，索引就像是一本超详细的目录，它能够帮助数据库系统瞬间找到你要的那一行数据，而不需要像翻箱倒柜一样把整张表从头到尾扫一遍。 2. PostgreSQL的索引类型 PostgreSQL支持多种索引类型，如B-Tree、GiST、GIN等。其实吧，B-Tree是最家常便饭的那个，基本上大多数情况下它都能派上用场；不过呢，遇到那些比较复杂的“角儿”，比如JSON或者数组这些数据类型，就得请出GiST和GIN两位大神了。 sql -- 创建一个B-Tree索引 CREATE INDEX idx_users_name ON users (name); 三、选择合适的索引策略 1. 索引选择原则 选择索引时，要考虑查询频率、数据更新频率以及数据分布。频繁查询且更新少的列更适合建立索引。 2. 复合索引 对于同时包含多个字段的查询，可以创建复合索引，但要注意索引的顺序，通常应将最常用于WHERE子句的列放在前面。 sql CREATE INDEX idx_users_first_last ON users (first_name, last_name); 四、优化查询语句 1. 避免在索引列上进行函数操作 函数操作可能导致索引失效，尽量避免在索引列上使用EXTRACT、DATE_TRUNC等函数。 2. 使用覆盖索引 覆盖索引是指查询结果可以直接从索引中获取，减少I/O操作，提高效率。 sql CREATE INDEX idx_users_email ON users (email) WHERE is_active = true; 五、维护和监控索引 1. 定期分析和重建索引 使用ANALYZE命令更新统计信息，当索引不再准确时，使用REINDEX命令重建。 2. 使用pg_stat_user_indexes监控 pg_stat_user_indexes视图可以提供索引的使用情况，包括查询次数、命中率等，有助于了解并调整索引策略。 六、结论 通过合理的索引设计和优化，我们可以显著提升PostgreSQL的查询性能。然而，记住，索引并非万能的，过度使用或不适当的索引可能会带来反效果。在实际操作中，咱们得根据业务的具体需求和数据的特性来灵活调整，让索引真正变成提升数据库性能的独门秘籍。 在这个快速变化的技术世界里，持续学习和实践是关键。愿你在探索PostgreSQL索引的道路上越走越远，收获满满！

PostgreSQL是一种非常强大的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。在使用PostgreSQL时，我们常常会遇到需要通过索引来优化查询性能的需求。那么，如何创建一个可以显示值出来的索引呢？接下来，我将详细阐述这一过程，并给出一些实例代码。 创建索引 在PostgreSQL中，我们可以使用CREATE INDEX语句来创建索引。首先，咱们得先搞清楚到底要给哪个表格建索引，还有具体打算对哪些字段进行索引设置。例如，如果我们有一个名为"articles"的表，其中包含"a", "b", "c"三个字段，我们可以使用以下代码来创建一个基于"a"字段的索引： sql CREATE INDEX idx_articles_a ON articles(a); 上述代码将会在"articles"表的"a"字段上创建一个名为"idx_articles_a"的索引。嘿，你知道吗？索引名这个家伙其实可以任你自由定制！不过在大多数情况下，我们会倾向于选择一个跟字段名“沾亲带故”的命名方式，这样一来，不仅能让我们更轻松地理解索引是干嘛的，还能方便我们日后的管理和维护工作，是不是听起来更人性化、更好理解啦？ 除了基本的CREATE INDEX语句外，PostgreSQL还支持一些高级的索引创建选项。例如，我们可以使用CLUSTER BY子句来指定哪些字段应该被用作聚簇键。你知道吗，聚簇键其实是个挺神奇的小东西，它就像是数据库里的超级分类员。这个特殊的索引能帮我们飞快地找到那些拥有相同数值的一堆记录，就像一个魔法师挥挥魔杖，唰的一下就把同类项全部给召唤出来一样！以下是创建一个基于"a"字段的聚簇索引的示例代码： sql CLUSTER articles USING idx_articles_a; 上述代码将会把"articles"表中的所有行按照"a"字段的值重新排列，并且在这个新的顺序下创建一个新的索引（名为"idx_articles_a"）。这样一来，当我们想找带有特定"a"字段值的那些行时，就完全可以跳过翻完整个表的繁琐过程，直接在我们新建的这个索引里轻松找到啦！ 显示索引 一旦我们创建了一个索引，我们可以通过EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE语句来查看其详细信息。这两个语句都可以用来查看查询的执行计划，包括哪些索引被使用了，以及它们的效率如何等信息。以下是使用EXPLAIN语句查看索引的示例代码： sql EXPLAIN SELECT FROM articles WHERE a = 'value'; 上述代码将会返回一个查询执行计划，其中包含了索引"idx_articles_a"的相关信息。如果索引被正确地使用了，那么查询的速度就会大大提高。 总结 总的来说，创建一个可以显示值出来的索引并不复杂，只需要使用CREATE INDEX语句指定要创建索引的表和字段即可。但是，想要构建一个恰到好处的索引真心不是个轻松活儿，这中间要考虑的因素可多了去了，像什么表的大小啊、查询的频率和复杂程度啊、数据分布的情况等等，都得琢磨透彻才行。所以在实际操作里头，咱们往往得不断试错、反复调校，才能摸清最高效的索引方法。这就像炒菜一样，不经过多次实践尝试，哪能调出最美味的佐料比例呢？同时呢，咱们也得时刻留意着索引的使用状况，一旦发现有啥苗头不对劲的地方，就得赶紧出手把它解决掉，避免出现更大的麻烦。

...言 在数据库领域中，索引是一种非常重要的概念，它可以极大地提高数据库查询的速度。在 PostgreSQL 数据库这个大家伙里，如果你想快速查找到你要的记录，就像在书堆里找书时用目录一样，我们可以使出一个“CREATE INDEX”的神奇招数来创建索引。这样一来，当你进行查询操作的时候，就再也不用大海捞针似的慢慢找了，嗖嗖地就能找到你需要的信息。嘿，各位，今天咱们要聊点实用的，一起来研究下如何在 PostgreSQL 这个数据库神器里头动手创建一个能够秀出具体数值的索引，让你的数据查询速度嗖嗖的！ 二、什么是索引？ 在数据库中，当我们执行 SELECT 查询时，数据库会从存储在磁盘上的所有行中查找匹配我们的查询条件的行。这个过程是非常耗时的，特别是当我们的表很大时。为了把这个过程搞得更溜些，我们可以搞个索引，就像图书目录一样，让数据库能像查书名那样瞬间找到我们需要的那些行。 索引是一个包含表中特定列的数据结构，它可以帮助我们在查询时更快地找到所需的数据。在 PostgreSQL 中，我们可以使用 CREATE INDEX 命令来创建索引。 三、如何创建索引？ 在 PostgreSQL 中，我们可以使用 CREATE INDEX 命令来创建索引。这个命令的基本语法如下： sql CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); 在这个命令中，index_name 是我们为索引指定的名称，table_name 是我们要在其上创建索引的表名，column_name 是我们要为其创建索引的列名。 例如，如果我们有一个名为 articles 的表，它有两个字段 id 和 title，我们可以使用以下命令来为 title 列创建一个索引： css CREATE INDEX idx_title ON articles (title); 四、创建可显示值的索引 有时候，我们可能想要创建一个索引，使得查询结果可以直接显示出来，而不仅仅是查询结果的数量。这就需要用到 PostgreSQL 的窗口函数。 窗口函数允许我们在查询结果上进行计算，就像我们在 Excel 中所做的那样。窗口函数可以在一个行或一组行上应用一个函数，并返回结果。这使得我们可以很容易地创建出可以显示值的索引。 例如，假设我们有一个名为 sales 的表，它有两个字段 date 和 amount。我们可以使用以下窗口函数来创建一个可以显示销售额总和的索引： vbnet SELECT date, SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS total_sales FROM sales; 在这个查询中，SUM(amount) OVER (ORDER BY date) 是一个窗口函数，它会对 sales 表中的 amount 列按照 date 列进行分组，并对每个日期求和。这个窗口函数的计算结果，我们打算把它放到 total_sales 这个栏目里展示出来，这样一来，咱们就能一目了然地瞧见每天销售额的具体总数啦！ 如果我们想为这个查询创建一个索引，我们可以使用以下命令： python CREATE INDEX idx_total_sales ON sales (date, total_sales); 在这个命令中，我们为 date 和 total_sales 列创建了一个复合索引，这将使查询速度大大加快。 五、总结 在 PostgreSQL 中，我们可以使用 CREATE INDEX 命令来创建索引，以提高数据库查询的速度。用窗口函数这个神器，咱们就能捣鼓出那种带显示数值的索引，这样一来，查询结果就变得贼直观、贼好理解了，跟看懂漫画似的。 如果你正在使用 PostgreSQL，并且想要优化你的查询性能，那么创建索引和窗口函数是非常有用的工具。希望这篇文章能对你有所帮助！

PostgreSQL：如何创建一个可以显示值出来的索引呢？ 在进行大量数据操作时，索引是非常重要的工具之一。通过创建索引，我们可以提高查询速度，减少查询时间。然而，对于初学者来说，创建索引可能并不容易。今天，我要和大伙儿分享一些我在PostgreSQL创建索引时摸爬滚打总结出的实战经验和小窍门，让大家也能从中受益，让数据库操作更加顺手溜。 创建索引的基本步骤 创建索引的基本步骤是先确定你要创建的索引是什么类型的，然后编写SQL语句进行创建。下面我们来具体看看。 选择索引类型 PostgreSQL提供了多种索引类型，例如B-Tree、Hash、GiST和GIN等。每种索引类型都有其适用的场景。比如，如果你想要进行查找某个范围内的信息，那么选用B-Tree索引就再合适不过啦，它绝对是个靠谱的小帮手。如果你想进行全文搜索，那么GiST或GIN索引会更加合适。 编写创建索引的SQL语句 根据你的需求，编写相应的SQL语句。以下是一些常用的创建索引的SQL语句示例： sql -- 创建一个普通B-Tree索引 CREATE INDEX idx_employee_name ON employees (name); -- 创建一个复合B-Tree索引 CREATE INDEX idx_employee_salary_age ON employees (salary, age); -- 创建一个唯一约束索引 ALTER TABLE employees ADD CONSTRAINT uq_employee_email UNIQUE (email); 创建复合索引 在PostgreSQL中，你可以在一个索引上同时包含多个字段。这被称为复合索引。复合索引可以帮助你更有效地查询数据。以下是创建复合索引的一些示例： sql -- 创建一个包含两个字段的复合索引 CREATE INDEX idx_employee_name_age ON employees (name, age); -- 创建一个包含三个字段的复合索引 CREATE INDEX idx_employee_last_name_first_name ON employees (last_name, first_name); 使用特殊字符 在PostgreSQL中，你可以使用特殊字符来创建索引。比如，如果你想引用文本列，你完全可以给它加上一对双引号；要是你想引用所有列，那就潇洒地甩出一个星号()就搞定了。以下是一些示例： sql -- 使用双引号创建索引 CREATE INDEX idx_employee_full_name ON employees ("full_name"); -- 使用星号创建索引 CREATE INDEX idx_employee_all_columns ON employees (); 创建索引的注意事项 虽然创建索引有很多好处，但是你也需要注意一些事项。例如，你需要定期维护索引，以确保它们仍然有效。另外，你知道吗？老是过度依赖索引这玩意儿，可能会让系统的速度“滑铁卢”。每当你要插入一条新记录，或者更新、删除已有记录时，系统都得忙不迭地去同步更新那些索引，这样一来，性能自然就有可能掉链子啦。因此，在决定是否创建索引时，你应该考虑你的应用程序的具体需求。 总结 在本文中，我给大家分享了一些有关PostgreSQL创建索引的经验和技巧。希望这些内容能对你有所帮助！如果你有任何问题，请随时向我提问。

PostgreSQL：如何创建一个可以“显示”值出来的索引？——索引背后的奥秘与实战应用 1. 引言 索引的"可视化"概念理解 在数据库的世界里，当我们谈论创建一个“可以显示值”的索引时，实际上是一种形象化的表达方式。我们可不是说索引它自己会变魔术般直接把数据展示给你看，而是想表达，索引这个小帮手能像寻宝图一样，在你查找数据时迅速找到正确路径，大大加快查询速度，让你省时又省力。就像一本老式的电话本，虽然它不会直接把每个朋友的所有信息都明晃晃地“晒”出来，但只要你报上姓名，就能麻溜地翻到那一页，找到你要的电话号码。本文将深入浅出地探讨PostgreSQL中如何创建和利用各种类型的索引，以加速查询性能。 2. 创建索引的基本过程 （1）单字段索引创建 假设我们有一个名为employees的表，其中包含一列employee_id，为了加快对员工ID的查询速度，我们可以创建一个B树索引： sql CREATE INDEX idx_employee_id ON employees (employee_id); 这个命令实质上是在employees表的employee_id列上构建了一个内部的数据结构，使得系统能够根据给定的employee_id快速检索相关行。 （2）多字段复合索引 如果我们经常需要按照first_name和surname进行联合查询，可以创建一个复合索引： sql CREATE INDEX idx_employee_names ON employees (first_name, surname); 这样的索引在搜索姓氏和名字组合时尤为高效。 3. 表达式索引的妙用 有时候，我们可能基于某个计算结果进行查询，例如，我们希望根据员工年龄(age)筛选出所有大于30岁的员工，尽管数据库中存储的是出生日期(birth_date)，但可以通过创建表达式索引来实现： sql CREATE INDEX idx_employee_age ON employees ((CURRENT_DATE - birth_date)); 在这个示例中，索引并非直接针对birth_date，而是基于当前日期减去出生日期得出的虚拟年龄字段。 4. 理解索引类型及其应用场景 - B树索引（默认）：适合范围查询和平行排序，如上所述的employee_id或age查询。 - 哈希索引：对于等值查询且数据分布均匀的情况效果显著，但不适合范围查询和排序。 - GiST、SP-GiST、GIN索引：这些索引适用于特殊的数据类型（如地理空间数据、全文搜索等），提供了不同于传统B树索引的功能和优势。 5. 并发创建索引 保持服务在线 在生产环境中，我们可能不愿因创建索引而阻塞其他查询操作。幸运的是，PostgreSQL支持并发创建索引，这意味着在索引构建过程中，表上的读写操作仍可继续进行： sql BEGIN; CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_employee_ids ON employees (employee_id); COMMIT; 6. 思考与探讨 在实际使用中，索引虽好，但并非越多越好，也需权衡其带来的存储成本以及对写操作的影响。每次添加或删除记录时，相应的索引也需要更新，这可能导致写操作变慢。所以，在制定索引策略的时候，咱们得接地气儿点，充分考虑实际业务场景、查询习惯和数据分布的特性，然后做出个聪明的选择。 总结来说，PostgreSQL中的索引更像是幕后英雄，它们并不直接“显示”数据，却通过精巧的数据结构布局，让我们的查询请求如同拥有超能力一般疾速响应。设计每一个索引，其实就像是在开启一段优化的冒险旅程。这不仅是一次实实在在的技术操作实战，更是我们对浩瀚数据世界深度解读和灵动运用的一次艺术创作展示。

...数据库的管理、维护和优化工作，现实中似乎并没有得到网管朋友的足够重视，看起来这都是程序员的事，事实上，一个网管如果能在MIS设计期间就数据表的规范化、表索引优化、容量设计、事务处理等诸多方面与程序员进行卓有成效的沟通和协作，那么日常的前台管理工作将会变得大为轻松,因为在某种意义上，数据库管理系统就相当于操作系统，在系统中占有同样重要的位置。 这正是SQL SERVER等数据库管理系统和dBASEX、ACCESS等数据库文件系统的本质区别，所以，对数据库管理系统操作能力的强弱在某种程度上也折射出了网管的水平——个人认为，称得上优秀的Admin,至少应该是一个称职的DBA（数据库管理员）。 下面以SQL SERVER（下称 SQLS）为例，将数据库管理中难于理解的“索引原理”问题给各位朋友作一个深入浅出的介绍。其他的数据库管理系统如Oracle、Sybase等，朋友们可以融会贯通，举一反三。 一、数据表的基本结构 建立数据库的目的是管理大量数据，而建立索引的目的就是提高数据检索效率，改善数据库工作性能，提高数据访问速度。对于索引，我们要知其然，更要知其所以然，关键在于认识索引的工作原理，才能更好的管理索引。 为认识索引工作原理，首先有必要对数据表的基本结构作一次全面的复习。 SQLS当一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个8K用完的时候，SQLS指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号,每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页（64Ｋ）的组合形成扩展区（Extent），称为扩展。全部数据页的组合形成堆（Heap）。 SQLS规定行不能跨越数据页，所以，每行记录的最大数据量只能为8K。这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因，存储超过8K的数据应使用text类型，实际上，text类型的字段值不能直接录入和保存，它只是存储一个指针，指向由若干8K的文本数据页所组成的扩展区，真正的数据正是放在这些数据页中。 页面有空间页面和数据页面之分。 当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或索引页面时，称为混合扩展（Mixed Extent）,每张表都以混合扩展开始；反之，称为一致扩展（Uniform Extent），专门保存数据及索引信息。 表被创建之时，SQLS在混合扩展中为其分配至少一个数据页面，随着数据量的增长，SQLS可即时在混合扩展中分配出7个页面，当数据超过8个页面时，则从一致扩展中分配数据页面。 空间页面专门负责数据空间的分配和管理，包括：PFS页面（Page free space）：记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息；GAM页面（Global allocation map）和SGAM页面(Secodary global allocation map)：用来记录空闲的扩展或含有空闲页面的混合扩展的位置。SQLS综合利用这三种类型的页面文件在必要时为数据表创建新空间； 数据页或索引页则专门保存数据及索引信息，SQLS使用4种类型的数据页面来管理表或索引：它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。 在WINDOWS中，我们对文件执行的每一步操作，在磁盘上的物理位置只有系统（system）才知道；SQL SERVER沿袭了这种工作方式，在插入数据的过程中，不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的，而且每个数据页面在“堆”中的排列位置也只有系统（system）才知道。 这是为什么呢？众所周知，OS之所以能管理DISK，是因为在系统启动时首先加载了文件分配表：FAT（File Allocation Table），正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作，系统才得以正常运行；同理，作为管理系统级的SQL SERVER,也有这样一张类似FAT的表存在，它就是索引分布映像页：IAM（Index Allocation Map）。 IAM的存在，使SQLS对数据表的物理管理有了可能。 IAM页从混合扩展中分配，记录了8个初始页面的位置和该扩展区的位置，每个IAM页面能管理512,000个数据页面，如果数据量太大，SQLS也可以增加更多的IAM页，可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM,其中记录了以后的IAM页的位置。 数据页和文本/图像页互反，前者保存非文本/图像类型的数据，因为它们都不超过8K的容量，后者则只保存超过8K容量的文本或图像类型数据。而索引页顾名思义，保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助我们下一步准确理解SQLS维护索引的方式，如页拆分、填充因子等。 二、索引的基本概念 索引是一种特殊类型的数据库对象，它与表有着密切的联系。 索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引，指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置，方便我们查找，但大多数的书籍只有目录，目录不是索引，只是书中内容的排序，并不提供真正的检索功能。可见建立索引要单独占用空间；索引也并不是必须要建立的，它们只是为更好、更快的检索和定位关键字而存在。 再进一步说，我们要在图书馆中查阅图书，该怎么办呢？图书馆的前台有很多叫做索引卡片柜的小柜子，里面分了若干的类别供我们检索图书，比如你可以用书名的笔画顺序或者拼音顺序作为查找的依据，你还可以从作者名的笔画顺序或拼音顺序去查询想要的图书，反正有许多检索方式，但有一点很明白，书库中的书并没有按照这些卡片柜中的顺序排列——虽然理论上可以这样做，事实上，所有图书的脊背上都人工的粘贴了一个特定的编号①，它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本，仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子，以下的讲解将会反复用到它。 SQLS在安装完成之后，安装程序会自动创建master、model、tempdb等几个特殊的系统数据库，其中master是SQLS的主数据库，用于保存和管理其它系统数据库、用户数据库以及SQLS的系统信息，它在SQLS中的地位与WINDOWS下的注册表相当。 master中有一个名为sysindexes的系统表，专门管理索引。SQLS查询数据表的操作都必须用到它，毫无疑义，它是本文主角之一。 查看一张表的索引属性，可以在查询分析器中使用以下命令：select from sysindexes where id=object_id(‘tablename’) ；而要查看表的索引所占空间的大小，可以使用系统存储过程命令：sp_spaceused tablename，其中参数tablename为被索引的表名。 三、平衡树 如果你通过书后的索引知道了一个关键字所在的页码，你有可能通过随机的翻寻，最终到达正确的页码。但更科学更快捷的方法是：首先把书翻到大概二分之一的位置，如果要找的页码比该页的页码小，就把书向前翻到四分之一处，否则，就把书向后翻到四分之三的地方，依此类推，把书页续分成更小的部分，直至正确的页码。这叫“两分法”，微软在官方教程MOC里另有一种说法：叫B树（B-Tree，Balance Tree），即平衡树。 一个表索引由若干页面组成，这些页面构成了一个树形结构。B树由“根”（root）开始，称为根级节点，它通过指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成两个部分：“枝”—--非叶级节点（Non-Leaf Level）；而非叶级节点又分别指向更小的部分：“叶”——叶级节点（Leaf Level）。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中，统称为索引节点，属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向了具体的数据页（Page）。在根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。 “根”（root）对应了sysindexes表的Root字段，其中记载了非叶级节点的物理位置（即指针）；非叶级节点位于根节点和叶节点之间，记载了指向叶级节点的指针；而叶级节点则最终指向数据页。这就是“平衡树”。 四、聚集索引和非聚集索引 从形式上而言，索引分为聚集索引（Clustered Indexes）和非聚集索引（NonClustered Indexes）。 聚集索引相当于书籍脊背上那个特定的编号。如果对一张表建立了聚集索引，其索引页中就包含着建立索引的列的值（下称索引键值），那么表中的记录将按照该索引键值进行排序。比如，我们如果在“姓名”这一字段上建立了聚集索引，则表中的记录将按照姓名进行排列；如果建立了聚集索引的列是数值类型的，那么记录将按照该键值的数值大小来进行排列。 非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序，也就是说，表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列，而仍然按照插入记录时的顺序存放。其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置，叫做行定位符（RID：Row ID）。好似书后面的的索引表，索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。而且一本书也许有多个索引。比如主题索引和作者索引。 SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引，由于非聚集索引不对表中的数据进行重组，而只是存储索引键值并用一个指针指向数据所在的页面。一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序。 五、数据是怎样被访问的 若能真正理解了以上索引的基础知识，那么再回头来看索引的工作原理就简单和轻松多了。 （一）SQLS怎样访问没有建立任何索引数据表： Heap译成汉语叫做“堆”，其本义暗含杂乱无章、无序的意思，前面提到数据值被写进数据页时，由于每一行记录之间并没地有特定的排列顺序，所以行与行的顺序就是随机无序的，当然表中的数据页也就是无序的了，而表中所有数据页就形成了“堆”，可以说，一张没有索引的数据表，就像一个只有书柜而没有索引卡片柜的图书馆，书库里面塞满了一堆乱七八糟的图书。当读者对管理员提交查询请求后，管理员就一头钻进书库，对照查找内容从头开始一架一柜的逐本查找，运气好的话，在第一个书架的第一本书就找到了，运气不好的话，要到最后一个书架的最后一本书才找到。 SQLS在接到查询请求的时候，首先会分析sysindexes表中一个叫做索引标志符(INDID: Index ID)的字段的值，如果该值为0，表示这是一张数据表而不是索引表，SQLS就会使用sysindexes表的另一个字段——也就是在前面提到过的FirstIAM值中找到该表的IAM页链——也就是所有数据页集合。 这就是对一个没有建立索引的数据表进行数据查找的方式，是不是很没效率？对于没有索引的表，对于一“堆”这样的记录，SQLS也只能这样做，而且更没劲的是，即使在第一行就找到了被查询的记录，SQLS仍然要从头到尾的将表扫描一次。这种查询称为“遍历”，又叫“表扫描”。 可见没有建立索引的数据表照样可以运行，不过这种方法对于小规模的表来说没有什么太大的问题，但要查询海量的数据效率就太低了。 （二）SQLS怎样访问建立了非聚集索引的数据表： 如前所述，非聚集索引可以建多个,具有B树结构，其叶级节点不包含数据页，只包含索引行。假定一个表中只有非聚集索引，则每个索引行包含了非聚集索引键值以及行定位符（ROW ID,RID），他们指向具有该键值的数据行。每一个RID由文件ID、页编号和在页中行的编号组成。 当INDID的值在2-250之间时，意味着表中存在非聚集索引页。此时，SQLS调用ROOT字段的值指向非聚集索引B树的ROOT，在其中查找与被查询最相近的值，根据这个值找到在非叶级节点中的页号，然后顺藤摸瓜，在叶级节点相应的页面中找到该值的RID，最后根据这个RID在Heap中定位所在的页和行并返回到查询端。 例如：假定在Lastname上建立了非聚集索引，则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为2；②立即从根出发，在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”，并查到其位于叶级页面的第61页；③仅在叶级页面的第61页的Martin下搜寻Ota的RID，其RID显示为N∶706∶4，表示Lastname字段中名为Ota的记录位于堆的第707页的第4行，N表示文件的ID值，与数据无关；④根据上述信息，SQLS立马在堆的第 707页第4行将该记录“揪”出来并显示于前台（客户端）。视表的数据量大小，整个查询过程费时从百分之几毫秒到数毫秒不等。 在谈到索引基本概念的时候，我们就提到了这种方式： 图书馆的前台有很多索引卡片柜，里面分了若干的类别，诸如按照书名笔画或拼音顺序、作者笔画或拼音顺序等等，但不同之处有二：① 索引卡片上记录了每本书摆放的具体位置——位于某柜某架的第几本——而不是“特殊编号”；② 书脊上并没有那个“特殊编号”。管理员在索引柜中查到所需图书的具体位置（RID）后，根据RID直接在书库中的具体位置将书提出来。 显然，这种查询方式效率很高，但资源占用极大，因为书库中书的位置随时在发生变化，必然要求管理员花费额外的精力和时间随时做好索引更新。 （三）SQLS怎样访问建立了聚集索引的数据表： 在聚集索引中，数据所在的数据页是叶级，索引数据所在的索引页是非叶级。 查询原理和上述对非聚集索引的查询相似，但由于记录是按照聚集索引中索引键值进行排序，换句话说，聚集索引的索引键值也就是具体的数据页。 这就好比书库中的书就是按照书名的拼音在排序，而且也只按照这一种排序方式建立相应的索引卡片，于是查询起来要比上述只建立非聚集索引的方式要简单得多。仍以上面的查询为例： 假定在Lastname字段上建立了聚集索引，则执行Select From Member Where Lastname=’Ota’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为1，这是在系统中只建立了聚集索引的标志；②立即从根出发，在非叶级节点中定位最接近Ota的值“Martin”，并查到其位于叶级页面的第120页；③在位于叶级页面第120页的Martin下搜寻到Ota条目，而这一条目已是数据记录本身；④将该记录返回客户端。 这一次的效率比第二种方法更高，以致于看起来更美，然而它最大的优点也恰好是它最大的缺点——由于同一张表中同时只能按照一种顺序排列，所以在任何一种数据表中的聚集索引只能建立一个；并且建立聚集索引需要至少相当于源表120%的附加空间，以存放源表的副本和索引中间页！ 难道鱼和熊掌就不能兼顾了吗？办法是有的。 （四）SQLS怎样访问既有聚集索引、又有非聚集索引的数据表： 如果我们在建立非聚集索引之前先建立了聚集索引的话，那么非聚集索引就可以使用聚集索引的关键字进行检索，就像在图书馆中，前台卡片柜中的可以有不同类别的图书索引卡，然而每张卡片上都载明了那个特殊编号——并不是书籍存放的具体位置。这样在最大程度上既照顾了数据检索的快捷性，又使索引的日常维护变得更加可行，这是最为科学的检索方法。 也就是说，在只建立了非聚集索引的情况下，每个叶级节点指明了记录的行定位符（RID）；而在既有聚集索引又有非聚集索引的情况下，每个叶级节点所指向的是该聚集索引的索引键值，即数据记录本身。 假设聚集索引建立在Lastname上，而非聚集索引建立在Firstname上，当执行Select From Member Where Firstname=’Mike’时，查询过程是：①SQLS查询INDID值为2；②立即从根出发，在Firstname的非聚集索引的非叶级节点中定位最接近Mike的值“Jose”条目；③从Jose条目下的叶级页面中查到Mike逻辑位置——不是RID而是聚集索引的指针；④根据这一指针所指示位置，直接进入位于Lastname的聚集索引中的叶级页面中到达Mike数据记录本身；⑤将该记录返回客户端。 这就完全和我们在“索引的基本概念”中讲到的现实场景完全一样了，当数据发生更新的时候，SQLS只负责对聚集索引的健值驾以维护，而不必考虑非聚集索引，只要我们在ID类的字段上建立聚集索引，而在其它经常需要查询的字段上建立非聚集索引，通过这种科学的、有针对性的在一张表上分别建立聚集索引和非聚集索引的方法，我们既享受了索引带来的灵活与快捷，又相对规避了维护索引所导致的大量的额外资源消耗。 六、索引的优点和不足 索引有一些先天不足：1：建立索引，系统要占用大约为表的1.2倍的硬盘和内存空间来保存索引。2：更新数据的时候，系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新，以维持数据和索引的一致性——这就如同图书馆要有专门的位置来摆放索引柜，并且每当库存图书发生变化时都需要有人将索引卡片重整以保持索引与库存的一致。 当然建立索引的优点也是显而易见的：在海量数据的情况下，如果合理的建立了索引，则会大大加强SQLS执行查询、对结果进行排序、分组的操作效率。 实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。比如在如下字段建立索引应该是不恰当的：1、很少或从不引用的字段；2、逻辑型的字段，如男或女(是或否)等。 综上所述，提高查询效率是以消耗一定的系统资源为代价的，索引不能盲目的建立，必须要有统筹的规划，一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡，有得必有失，此消则彼长。这是考验一个DBA是否优秀的很重要的指标。 至此，我们一直在说SQLS在维护索引时要消耗系统资源，那么SQLS维护索引时究竟消耗了什么资源？会产生哪些问题？究竟应该才能优化字段的索引？ 在上篇中，我们就索引的基本概念和数据查询原理作了详细阐述，知道了建立索引时一定要在“加快查询速度”与“降低修改速度”之间做好平衡，有得必有失，此消则彼长。那么，SQLS维护索引时究竟怎样消耗资源？应该从哪些方面对索引进行管理与优化？以下就从七个方面来回答这些问题。 一、页分裂 微软MOC教导我们：当一个数据页达到了8K容量，如果此时发生插入或更新数据的操作，将导致页的分裂(又名页拆分)： 1、有聚集索引的情况下：聚集索引将被插入和更新的行指向特定的页，该页由聚集索引关键字决定； 2、只有堆的情况下：只要有空间就可以插入新的行，但是如果我们对行数据的更新需要更多的空间，以致大于了当前页的可用空间，行就被移到新的页中，并且在原位置留下一个转发指针，指向被移动的新行，如果具有转发指针的行又被移动了，那么原来的指针将重新指向新的位置； 3、如果堆中有非聚集索引，那么尽管插入和更新操作在堆中不会发生页分裂，但是在非聚集索引上仍然产生页分裂。 无论有无索引，大约一半的数据将保留在老页面，而另一半将放入新页面，并且新页面可能被分配到任何可用的页。所以，频繁页分裂，后果很严重，将使物理表产生大量数据碎片，导致直接造成I/O效率的急剧下降，最后，停止SQLS的运行并重建索引将是我们的唯一选择! 二、填充因子 然而在“混沌之初”，就可以在一定程度上避免不愉快出现：在创建索引时，可以为这个索引指定一个填充因子，以便在索引的每个叶级页面上保留一定百分比的空间，将来数据可以进行扩充和减少页分裂。填充因子是从0到100的百分比数值，设为100时表示将数据页填满。只有当不会对数据进行更改时(例如只读表中)才用此设置。值越小则数据页上的空闲空间越大，这样可以减少在索引增长过程中进行页分裂的需要，但这一操作需要占用更多的硬盘空间。 填充因子只在创建索引时执行，索引创建以后，当表中进行数据的添加、删除或更新时，是不会保持填充因子的，如果想在数据页上保持额外的空间，则有悖于使用填充因子的本意，因为随着数据的输入，SQLS必须在每个页上进行页拆分，以保持填充因子指定的空闲空间。因此，只有在表中的数据进行了较大的变动，才可以填充数据页的空闲空间。这时，可以从容的重建索引，重新指定填充因子，重新分布数据。 反之，填充因子指定不当，就会降低数据库的读取性能，其降低量与填充因子设置值成反比。例如，当填充因子的值为50时，数据库的读取性能会降低两倍！所以，只有在表中根据现有数据创建新索引，并且可以预见将来会对这些数据进行哪些更改时，设置填充因子才有意义。 三、两道数学题 假定数据库设计没有问题，那么是否象上篇中分析的那样，当你建立了众多的索引，在查询工作中SQLS就只能按照“最高指示”用索引处理每一个提交的查询呢？答案是否定的！ 上篇“数据是怎样被访问的”章节中提到的四种索引方案只是一种静态的、标准的和理论上的分析比较，实际上，将在外，军令有所不从，SQLS几乎完全是“自主”的决定是否使用索引或使用哪一个索引！ 这是怎么回事呢？ 让我们先来算一道题：如果某表的一条记录在磁盘上占用1000字节(1K)的话，我们对其中10字节的一个字段建立索引，那么该记录对应的索引大小只有10字节(0.01K)。上篇说过，SQLS的最小空间分配单元是“页（Page）”，一个页面在磁盘上占用8K空间，所以一页只能存储8条“记录”，但可以存储800条“索引”。现在我们要从一个有8000条记录的表中检索符合某个条件的记录(有Where子句)，如果没有索引的话，我们需要遍历8000条×1000字节/8K字节=1000个页面才能够找到结果。如果在检索字段上有上述索引的话，那么我们可以在8000条×10字节/8K字节=10个页面中就检索到满足条件的索引块，然后根据索引块上的指针逐一找到结果数据块，这样I/O访问量肯定要少得多。 然而有时用索引还不如不用索引快！ 同上，如果要无条件检索全部记录(不用Where子句)，不用索引的话，需要访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面；而使用索引的话，首先检索索引，访问8000条×10字节/8K字节=10个页面得到索引检索结果，再根据索引检索结果去对应数据页面，由于是检索全部数据，所以需要再访问8000条×1000字节/8K字节=1000个页面将全部数据读取出来，一共访问了1010个页面，这显然不如不用索引快。 SQLS内部有一套完整的数据索引优化技术，在上述情况下，SQLS会自动使用表扫描的方式检索数据而不会使用任何索引。那么SQLS是怎么知道什么时候用索引，什么时候不用索引的呢？因为SQLS除了维护数据信息外，还维护着数据统计信息！ 四、统计信息 打开企业管理器，单击“Database”节点，右击Northwind数据库→单击“属性”→选择“Options”选项卡，观察“Settings”下的各项复选项，你发现了什么？ 从Settings中我们可以看到，在数据库中，SQLS将默认的自动创建和更新统计信息，这些统计信息包括数据密度和分布信息，正是它们帮助SQLS确定最佳的查询策略：建立查询计划和是否使用索引以及使用什么样的索引。 在创建索引时，SQLS会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。查询优化器使用这些统计信息估算使用该索引进行查询的成本(Cost)，并在此基础上判断该索引对某个特定查询是否有用。 随着表中的数据发生变化，SQLS自动定期更新这些统计信息。采样是在各个数据页上随机进行。从磁盘读取一个数据页后，该数据页上的所有行都被用来更新统计信息。统计信息更新的频率取决于字段或索引中的数据量以及数据更改量。比如，对于有一万条记录的表，当1000个索引键值发生改变时，该表的统计信息便可能需要更新，因为1000 个值在该表中占了10%，这是一个很大的比例。而对于有1千万条记录的表来说，1000个索引值发生更改的意义则可以忽略不计，因此统计信息就不会自动更新。 至于它们帮助SQLS建立查询计划的具体过程，限于篇幅，这里就省略了，请有兴趣的朋友们自己研究。 顺便多说一句，SQLS除了能自动记录统计信息之外，还可以记录服务器中所发生的其它活动的详细信息，包括I/O 统计信息、CPU 统计信息、锁定请求、T-SQL 和 RPC 统计信息、索引和表扫描、警告和引发的错误、数据库对象的创建/除去、连接/断开、存储过程操作、游标操作等等。这些信息的读取、设置请朋友们在SQLS联机帮助文档(SQL Server Books Online)中搜索字符串“Profiler”查找。 五、索引的人工维护 上面讲到,某些不合适的索引将影响到SQLS的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。 随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大量I/O的时候，重建非聚聚集索引可以维护I/O的效率。重建索引实质上是重新组织B树。需要重建索引的情况有： 1) 数据和使用模式大幅度变化； 2)排序的顺序发生改变； 3)要进行大量插入操作或已经完成； 4)使用I/O查询的磁盘读次数比预料的要多； 5)由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算； 6)dbcc检查出索引有问题。 六、索引的使用原则 接近尾声的时候，让我们再从另一个角度认识索引的两个重要属性----唯一性索引和复合性索引。 在设计表的时候，可以对字段值进行某些限制，比如可以对字段进行主键约束或唯一性约束。 主键约束是指定某个或多个字段不允许重复，用于防止表中出现两条完全相同的记录，这样的字段称为主键，每张表都可以建立并且只能建立一个主键，构成主键的字段不允许空值。例如职员表中“身份证号”字段或成绩表中“学号、课程编号”字段组合。 而唯一性约束与主键约束类似，区别只在于构成唯一性约束的字段允许出现空值。 建立在主键约束和唯一性约束上的索引，由于其字段值具有唯一性，于是我们将这种索引叫做“唯一性索引”，如果这个唯一性索引是由两个以上字段的组合建立的，那么它又叫“复合性索引”。 注意，唯一索引不是聚集索引，如果对一个字段建立了唯一索引，你仅仅不能向这个字段输入重复的值。并不妨碍你可以对其它类型的字段也建立一个唯一性索引，它们可以是聚集的，也可以是非聚集的。 唯一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的，不会包含冗余数据。如果表中已经有一个主键约束或者唯一性约束，那么当创建表或者修改表时，SQLS自动创建一个唯一性索引。但出于必须保证唯一性，那么应该创建主键约束或者唯一性键约束，而不是创建一个唯一性索引。当创建唯一性索引时，应该认真考虑这些规则：当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时， SQLS钭自动创建一个唯一性索引；如果表中已经包含有数据，那么当创建索引时，SQLS检查表中已有数据的冗余性，如果发现冗余值，那么SQLS就取消该语句的执行，并且返回一个错误消息，确保表中的每一行数据都有一个唯一值。 复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时，当两个或者多个列作为一个关键值时，最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时，应该考虑这些规则：最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引，构成复合索引的列的总长度不能超过900字节，也就是说复合列的长度不能太长；在复合索引中，所有的列必须来自同一个表中，不能跨表建立复合列；在复合索引中，列的排列顺序是非常重要的，原则上，应该首先定义最唯一的列，例如在（COL1，COL2）上的索引与在（COL2，COL1）上的索引是不相同的，因为两个索引的列的顺序不同；为了使查询优化器使用复合索引，查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列；当表中有多个关键列时，复合索引是非常有用的；使用复合索引可以提高查询性能，减少在一个表中所创建的索引数量。 综上所述，我们总结了如下索引使用原则： 1)逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。 2)不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。 3)不要索引常用的小型表 4)一般不要为小型数据表设置过多的索引，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了，SQLS对这些插入和删除操作提供的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 七、大结局 查询是一个物理过程，表面上是SQLS在东跑西跑，其实真正大部分压马路的工作是由磁盘输入输出系统(I/O)完成，全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则I/O读几次磁盘就可以了。但是，在随时发生的增、删、改操作中，索引的存在会大大增加工作量，因此，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。 一般来说建立索引的思路是： (1)主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚聚集索引，尤其当经常用它作为连接的时候。 (2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚聚集索引。　　 (3)经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。 (4)如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。 (5)在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。 (6)在选择索引字段时，尽量选择那些小数据类型的字段作为索引键，以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。 SQLS是一个很复杂的系统，让索引以及查询背后的东西真相大白，可以帮助我们更为深刻的了解我们的系统。一句话，索引就象盐，少则无味多则咸。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_28052907/article/details/75194926。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...步掌握更高级的SQL查询语句和优化策略将有助于提升数据管理与分析效率。近期，MySQL 8.0版本推出了一系列新特性，如窗口函数、JSON字段支持全文检索等，使得复杂查询与大数据处理更为便捷（来源：MySQL官网，2022年更新公告）。同时，随着云服务的普及，AWS RDS for MySQL、阿里云RDS等托管数据库服务提供了自动备份、性能监控、一键扩展等功能，极大地简化了MySQL的运维工作。 此外，对于表结构设计及索引优化的理解至关重要。一篇来自DBA Stack Exchange社区的热门讨论帖（发布日期：2022年5月）深入剖析了如何根据业务场景合理设计表关系，以及何时应创建唯一索引、复合索引以提高查询性能。而一篇发表于InfoQ的技术文章《MySQL性能调优实战》则从实战角度出发，详细解读了如何通过EXPLAIN分析查询执行计划、利用慢查询日志定位瓶颈，并结合实例探讨了分区表、分库分表策略在高并发场景下的应用。 综上所述，无论是紧跟MySQL最新技术动态，还是深化对数据库内部机制和性能优化的理解，都将为您的数据库管理工作带来显著提升。持续学习并实践这些进阶知识，能够帮助您更好地应对日益增长的数据管理和分析挑战。

在理解了如何在PostgreSQL中创建能显示值的索引之后，进一步探讨数据库优化与索引策略的选择显得尤为重要。近期，PostgreSQL 14版本发布，引入了对部分索引的支持，这是一种新型索引结构，允许仅存储查询中频繁使用的列的部分数据，从而大大减少了索引大小，提升了存储效率和查询性能。 同时，值得注意的是，索引并非越多越好，盲目创建可能导致写操作性能下降、存储空间增加等问题。在实际应用中，需要根据业务场景和查询模式进行针对性优化。例如，在大数据量的表上，对于高基数（即唯一值较多）的列建立索引通常更为有效；而对于低基数或更新频繁的列，则可能需要权衡是否创建索引。 此外，深入研究索引类型的适用场景也极为关键。如B-tree索引适用于范围查询和精确匹配，而GiST索引则在地理空间数据和全文搜索方面表现优越。结合SQL查询优化器的工作原理，合理选择并维护索引，才能最大程度地发挥PostgreSQL数据库的潜力。 综上所述，掌握索引的创建及管理是提升数据库性能的关键步骤，而在实践中不断调整优化策略，紧跟数据库技术的发展动态，方能在瞬息万变的数据世界中立于不败之地。

...数据库的安全性和性能优化。最近，有一起关于某知名电商公司在其数据库运维过程中遇到的问题引起了广泛关注。据报道，该电商公司在一次大规模促销活动中，由于数据库查询效率低下，导致系统响应速度大幅下降，严重影响了用户体验。经过调查发现，问题根源在于SQL查询语句设计不合理，缺乏有效的索引优化，以及部分查询语句没有正确处理大数据量的情况。这不仅暴露了数据库管理中存在的问题，也提醒我们，在面对高并发和大数据量场景时，如何高效地管理和优化数据库显得尤为重要。 与此同时，PostgreSQL社区也在不断推出新版本，以更好地支持现代企业的需求。例如，最新版本的PostgreSQL引入了更多的索引类型和查询优化功能，帮助开发者更有效地处理复杂查询。此外，社区还推出了多种工具和插件，用于监控和优化数据库性能，从而减少类似上述电商公司所面临的问题。 对于广大数据库管理者和技术人员来说，定期学习最新的数据库技术和最佳实践，及时更新数据库软件版本，合理设计SQL查询语句，以及对数据库进行持续的性能监控和优化，都是避免类似问题发生的有效措施。通过结合理论知识与实际应用，我们可以更好地应对未来可能出现的各种挑战，提高系统的稳定性和可靠性。

...们总是在不断寻找提高应用性能的方法。最近我在捣鼓MongoDB的时候，碰到了个头疼的问题。这问题就出在检查数据一致性的时候，花的时间实在是太长啦，让人等得有点儿小焦急。这个问题不仅影响了应用程序的响应速度，还可能影响到用户的体验。 一、问题背景 在我正在开发的一个项目中，我们需要保证用户的数据一致性。所以呢，每次你要往里头塞新的数据时，都得先给现存的数据做个“体检”，确认一下新来的数据和已有的数据能和睦相处，不打架，这样才稳妥。 二、问题表现 然而，当我们尝试在数据库中增加大量数据时，发现这个一致性检查的过程非常慢。即使使用了大量的索引优化策略，也无法显著提高检查的速度。这就导致了我们的应用程序在处理大量数据时，响应速度明显下降。 三、解决方案探索 面对这个问题，我首先想到的是可能是查询语句的问题。为了找到原因，我开始查看我们使用的查询语句，并进行了各种优化尝试。但结果并不理想，无论怎样调整查询语句，都不能显著提高检查速度。 然后，我又考虑到了索引的问题。我想，如果能够合理地建立索引，也许可以加快查询速度。于是，我开始为数据字段创建索引，希望能够提升检查效率。 四、代码示例 以下是我对一些重要字段创建索引的代码示例： javascript // 对用户ID创建唯一索引 db.users.createIndex({ _id: 1 }, { unique: true }) // 对用户名创建普通索引 db.users.createIndex({ username: 1 }) 虽然我对这些字段都创建了索引，但是数据一致性检查的速度并没有显著提高。这让我感到很困惑，因为这些索引都是根据业务需求精心设计的。 五、深入分析 在进一步研究后，我发现原来我们在进行数据一致性检查时，需要同时考虑多个字段的组合，而不仅仅是单个字段。这意味着，我们需要使用复合索引来加速检查。 六、优化策略 为此，我决定采用MongoDB的复合索引来解决这个问题。以下是我创建复合索引的代码示例： javascript // 对用户ID和用户名创建复合索引 db.users.createIndex({ _id: 1, username: 1 }) 通过添加这个复合索引，我发现数据一致性检查的速度有了明显的提升。这是因为复合索引就像是一本超级详细的目录，它能帮我们火速找到想找的信息，这样一来，查询所需的时间就大大缩短啦！ 七、总结 总的来说，通过这次经历，我深刻体会到了索引对于提高查询速度的重要性。特别是在应对海量数据的时候，如果巧妙地利用索引，那简直就是给应用程序插上翅膀，能让它的运行速度嗖嗖地提升一大截儿，效果显著得很呐！ 当然，这只是一个简单的例子，实际的应用场景可能会更复杂。但我相信，只要我们持续学习和探索，总会找到适合自己的解决方案。毕竟，作为开发者，我们的终极目标就是为了让用户爽翻天，让咱们的应用程序跑得更溜、更稳当，用户体验一级棒！

...ibana的默认搜索查询：不准确或不包含所需数据的深度解析与优化策略 1. 引言 大家好，当你在使用Kibana进行数据分析时，是否曾遇到过这样的困扰：明明Elasticsearch中存储了大量宝贵的数据，但在Kibana中执行搜索查询时，返回的结果却并不尽如人意——它们可能不够全面，甚至漏掉了你真正需要的关键信息。这就是我们今天要探讨的主题：“Kibana的默认搜索查询不准确或不包含所需数据”。来吧，咱们一起钻得深一点，把这个问题摸个透彻。我打算通过实实在在的例子，手把手教你如何巧妙地优化查询，从而捞到更精准、更全面的信息。 2. Kibana搜索查询基础原理 首先，我们需要理解Kibana搜索背后的机制。Kibana是基于Elasticsearch的可视化平台，默认的搜索查询其实采用了Elasticsearch的“match”查询，它会对索引中的所有字段进行全文本搜索。不过呢，这种模糊匹配的方法，在某些特定情况下可能不太灵光。比如说，当我们面对结构严谨的数据，或者需要找的东西必须严丝合缝地匹配时，搜出来的结果就可能不尽人意了。 3. 默认搜索查询的问题案例 （以下代码示例假设我们有一个名为"logstash-"的索引，其中包含日志数据） json GET logstash-/_search { "query": { "match": { "message": "error" } } } 上述代码表示在"logstash-"的所有文档中查找含有"error"关键词的消息。但是，你知道吗，就算消息内容显示是“application has no error”，这个记录也会被挖出来，这明显不是我们想要的结果啊。 4. 优化搜索查询的方法 （1）精准匹配查询 为了精确匹配某个字段的内容，我们可以采用term查询而非match查询。 json GET logstash-/_search { "query": { "term": { "status.keyword": "error" } } } 在这个例子中，我们针对"status"字段进行精确匹配，".keyword"后缀确保了我们是在对已分析过的非文本字段进行查询。 （2）范围查询和多条件查询 如果你需要根据时间范围或者多个条件筛选数据，可以使用range和bool复合查询。 json GET logstash-/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "status.keyword": "error" } }, { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1d", "lte": "now" } } } ] } } } 此处的例子展示了同时满足状态为"error"且在过去24小时内的日志记录。 5. 总结与思考 Kibana的默认搜索查询方式虽便捷，但其灵活性和准确性在面对复杂需求时可能会有所欠缺。熟悉并灵活运用Elasticsearch的各种查询“独门语言”（DSL，也就是领域特定语言），就像掌握了一套搜索大法，能够让你随心所欲地定制查询条件，这样一来，搜出来的结果不仅更贴切你想要的，而且信息更全面、准确度蹭蹭上涨，就像是给搜索功能插上了小翅膀一样。这就像是拥有一把精巧的钥匙，能够打开Elasticsearch这座数据宝库中每一扇隐藏的门。 所以，下次当你在Kibana中发现搜索结果不尽如人意时，请不要急于怀疑数据的质量，而是尝试调整你的查询策略，让数据告诉你它的故事。记住了啊，每一次咱们对查询方法的改良和优化，其实就像是在数据的世界里不断挖掘宝藏，步步深入，逐渐揭开它的神秘面纱。这不仅是我们对数据理解越来越透彻的过程，更是咱们提升数据分析功力、练就火眼金睛的关键步骤！

...据库领域的领军者，其查询语言的重要性不言而喻。近期，MongoDB 5.0版本的发布，更是对其查询功能进行了大幅强化与优化。例如，新增了对时间序列数据的支持，使得在物联网、金融交易等场景下处理时间相关的查询更为高效便捷。 同时，MongoDB官方社区持续推出了一系列深度教程及实战案例，包括如何利用最新版本中的聚合管道（Aggregation Pipeline）实现更复杂的数据分析任务，以及如何通过Atlas无服务器模式提升查询性能并简化运维管理。 值得一提的是，业界专家对于MongoDB查询性能调优的研究也日益深入，他们从索引策略、查询计划优化等方面进行解读，并结合实际应用场景提供了一系列行之有效的最佳实践。例如，在高并发读写环境下，合理设计复合索引能够显著降低查询响应时间，提升系统整体性能。 总之，随着MongoDB技术生态的不断发展和完善，深入掌握其查询语言不仅是提升开发效率的关键，也是应对大数据时代挑战的重要手段。建议读者关注MongoDB官方更新动态，积极参与社区交流，并通过实际项目中应用查询技巧来深化理解，从而更好地驾驭这一强大的数据处理工具。

...大数据仓库和商业智能应用。它通过将大量数据分布在网络中的多个节点上进行并行处理，从而实现高效的数据分析和查询功能。 系统缓存 , 在Greenplum中，系统缓存是一种用于存储数据库内部信息的关键内存区域，例如表结构元数据、索引信息等。这些信息对于数据库引擎快速定位和访问数据至关重要，有助于减少磁盘I/O操作，提高整体性能。 查询缓存 , 查询缓存是Greenplum数据库为了加速重复执行的SQL查询而设计的一种机制，它能够存储已编译好的SQL语句及其执行计划。当相同的查询再次提交时，数据库可以从查询缓存中直接获取执行计划，避免了重复解析和优化的过程，从而提升查询响应速度。 VACUUM命令 , 在Greenplum以及其他PostgreSQL衍生数据库管理系统中，VACUUM是一个用于清理和回收存储空间的重要维护命令。它可以删除不再使用的行版本，更新统计信息，并且在某些情况下（如使用VACUUM ANALYZE）可以重建索引，以确保数据库性能和查询优化器能获得最新、最准确的数据分布信息。

...内存瓶颈问题。在实际应用中，MongoDB提供了自动分片功能，但配置和管理分片集群需要一定的专业知识。 索引配置 , 索引是在数据库中为了加速查询而创建的一种特殊数据结构，它可以显著提高特定查询条件下的数据检索速度。在MongoDB中，可以根据需求为集合中的字段创建索引，如唯一索引、复合索引、地理空间索引等。结合文章内容，优化索引配置意味着选择合适的字段创建索引，并考虑索引大小与查询效率之间的平衡，以减少不必要的内存占用，同时确保查询性能。例如，对于大部分数据齐全的情况，可能更适合创建部分键的索引而非全键索引，这样既可以满足查询需求，又能有效降低内存使用率。

PostgreSQL：揭秘索引创建的艺术，让查询结果“脱颖而出” 在PostgreSQL的世界里，索引是我们优化数据库性能、加速数据检索过程的秘密武器。你有没有想过这样一个问题：“怎样才能捣鼓出一个索引，让它不仅能嗖嗖地提升查询速度，还能像魔法一样直观地显示数据值呢？”其实啊，索引这玩意儿本身并不会亲自跳出来展示它肚子里存储的具体数值，它们更像是电影里的无名英雄，在幕后悄无声息地给数据库引擎当导航，让引擎能以迅雷不及掩耳之势找到我们需要的记录。不过呢，只要咱们能搞明白索引是怎么工作的，再掌握好创建和使用它的正确姿势，就完全能够在查询数据的时候，让速度嗖嗖的，达到最理想的性能表现。接下来，我们将一起深入探讨PostgreSQL中索引的创建过程，并通过一系列生动的例子来揭示这一“魔法”的运作机制。 1. 理解索引的核心概念 首先，我们要明确一点，索引并不是为了直接显示数据而存在，而是提高数据查询效率的一种数据结构。想象一下，当你在一本按字母顺序排列的词典中查找词汇时，索引就如同那目录页，让你迅速找到目标单词所在的页面。在PostgreSQL中，最常见的索引类型是B树索引，它能高效地支持范围查询和等值查询。 sql -- 创建一个简单的B树索引示例 CREATE INDEX idx_employee_name ON employees (first_name, last_name); 上述代码会在employees表的first_name和last_name列上创建一个多字段B树索引，这样当我们查找特定员工姓名时，数据库能够快速定位到相关记录。 2. 索引的可视化与验证 虽然索引自身并不直接显示数据，但我们可以通过查询系统表来查看索引信息，间接了解其内容和作用效果。例如： sql -- 查看已创建的索引详情 SELECT FROM pg_indexes WHERE tablename = 'employees'; -- 或者查看索引大小和统计信息 ANALYZE idx_employee_name; 这些操作有助于我们评估索引的有效性和利用率，而不是直接看到索引存储的具体值。 3. 表达式索引的妙用 有时，我们可能需要基于某个计算表达式的值来建立索引，这就是所谓的“表达式索引”。这就像是你整理音乐播放列表，把歌曲按照时长从小到大或者从大到小排个队。虽然实际上你的手机或电脑里存的是每首歌的名字和文件地址，但为了让它们按照时长排列整齐，系统其实是在根据每首歌的时长给它们编了个索引号。 sql -- 创建一个基于年龄（假设从出生日期计算）的表达式索引 CREATE INDEX idx_employee_age ON employees ((EXTRACT(YEAR FROM age(birth_date)))); 此索引将根据员工的出生日期计算出他们的年龄并据此排序，对于按年龄筛选查询特别有用。 4. 并发创建索引与生产环境考量 在大型应用或繁忙的生产环境中，创建索引可能会对业务造成影响。幸运的是，PostgreSQL允许并发创建索引，以尽量减少对读写操作的影响： sql -- 使用CONCURRENTLY关键字创建索引，降低阻塞 CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_employee_salary ON employees (salary); 这段代码会创建一个与现有业务并发运行的索引构建任务，使得其他查询可以继续执行，而不必等待索引完成。 结语 虽然我们无法直接通过索引来“显示”数据，但通过合理创建和利用索引，我们可以显著提升数据库系统的响应速度，从而为用户提供更好的体验。在PostgreSQL的世界里，捣鼓索引的学问，就像是在破解一个数据库优化的神秘谜团。每一个我们用心打造的索引，都像是朝着高性能数据库架构迈进的一块积木，虽然小，但却至关重要，步步为赢。每一次实践，都伴随着我们的思考与理解，让我们愈发深刻体会到数据库底层逻辑的魅力所在。下次当你面对庞大的数据集时，别忘了这个无声无息却无比强大的工具——索引，它正静候你的指令，随时准备为你提供闪电般的查询速度。

...MS） 支持OLAP应用，采用MPP（Massively Parallel Processing：大规模并行处理系统）架构模式 支持OLTP应用，读写性能可扩展 集群级别的ACID特性 多租户安全 也可被用作分布式Key-Value存储 事务处理与数据分析处理混合型数据库 支持丰富的SQL语句类型，比如：关联子查询 支持绝大部分PostgreSQL的SQL语句 分布式多版本并发控制（MVCC：Multi-version Concurrency Control） 支持JSON和XML格式 Postgres-XL缺少的功能 内建的高可用机制 使用外部机制实现高可能，如：Corosync/Pacemaker 有未来功能提升的空间 增加节点/重新分片数据（re-shard）的简便性 数据重分布（redistribution）期间会锁表 可采用预分片（pre-shard）方式解决，在同台物理服务器上建立多个数据节点，每个节点存储一个数据分片。数据重分布时，将一些数据节点迁出即可 某些外键、唯一性约束功能 Postgres-XL架构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M9lFuEIP-1640133702200)(./assets/postgre-xl.jpg)] 基于开源项目Postgres-XC XL增加了MPP，允许数据节点间直接通讯，交换复杂跨节点关联查询相关数据信息，减少协调器负载。 多个协调器（Coordinator） 应用程序的数据库连入点 分析查询语句，生成执行计划 多个数据节点（DataNode） 实际的数据存储 数据自动打散分布到集群中各数据节点 本地执行查询 一个查询在所有相关节点上并行查询 全局事务管理器（GTM：Global Transaction Manager） 提供事务间一致性视图 部署GTM Proxy实例，以提高性能 Postgre-XL主要组件 GTM (Global Transaction Manager) - 全局事务管理器 GTM是Postgres-XL的一个关键组件，用于提供一致的事务管理和元组可见性控制。 GTM Standby GTM的备节点，在pgxc,pgxl中，GTM控制所有的全局事务分配，如果出现问题，就会导致整个集群不可用，为了增加可用性，增加该备用节点。当GTM出现问题时，GTM Standby可以升级为GTM，保证集群正常工作。 GTM-Proxy GTM需要与所有的Coordinators通信，为了降低压力，可以在每个Coordinator机器上部署一个GTM-Proxy。 Coordinator --协调器 协调器是应用程序到数据库的接口。它的作用类似于传统的PostgreSQL后台进程，但是协调器不存储任何实际数据。实际数据由数据节点存储。协调器接收SQL语句，根据需要获取全局事务Id和全局快照，确定涉及哪些数据节点，并要求它们执行(部分)语句。当向数据节点发出语句时，它与GXID和全局快照相关联，以便多版本并发控制(MVCC)属性扩展到集群范围。 Datanode --数据节点 用于实际存储数据。表可以分布在各个数据节点之间，也可以复制到所有数据节点。数据节点没有整个数据库的全局视图，它只负责本地存储的数据。接下来，协调器将检查传入语句，并制定子计划。然后，根据需要将这些数据连同GXID和全局快照一起传输到涉及的每个数据节点。数据节点可以在不同的会话中接收来自各个协调器的请求。但是，由于每个事务都是惟一标识的，并且与一致的(全局)快照相关联，所以每个数据节点都可以在其事务和快照上下文中正确执行。 Postgres-XL继承了PostgreSQL Postgres-XL是PostgreSQL的扩展并继承了其很多特性： 复杂查询 外键 触发器 视图 事务 MVCC(多版本控制) 此外，类似于PostgreSQL，用户可以通过多种方式扩展Postgres-XL，例如添加新的 数据类型 函数 操作 聚合函数 索引类型 过程语言 安装 环境说明 由于资源有限，gtm一台、另外两台身兼数职。 主机名 IP 角色 端口 nodename 数据目录 gtm 192.168.20.132 GTM 6666 gtm /nodes/gtm 协调器 5432 coord1 /nodes/coordinator xl1 192.168.20.133 数据节点 5433 node1 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy01 /nodes/gtm_pxy1 协调器 5432 coord2 /nodes/coordinator xl2 192.168.20.134 数据节点 5433 node2 /nodes/pgdata gtm代理 6666 gtmpoxy02 /nodes/gtm_pxy2 要求 GNU make版本 3.8及以上版本 [root@pg ~] make --versionGNU Make 3.82Built for x86_64-redhat-linux-gnuCopyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc.License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>This is free software: you are free to change and redistribute it.There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. 需安装GCC包 需安装tar包 用于解压缩文件 默认需要GNU Readline library 其作用是可以让psql命令行记住执行过的命令，并且可以通过键盘上下键切换命令。但是可以通过--without-readline禁用这个特性，或者可以指定--withlibedit-preferred选项来使用libedit 默认使用zlib压缩库 可通过--without-zlib选项来禁用 配置hosts 所有主机上都配置 [root@xl2 11] cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost192.168.20.132 gtm192.168.20.133 xl1192.168.20.134 xl2 关闭防火墙、Selinux 所有主机都执行 关闭防火墙： [root@gtm ~] systemctl stop firewalld.service[root@gtm ~] systemctl disable firewalld.service selinux设置: [root@gtm ~]vim /etc/selinux/config 设置SELINUX=disabled，保存退出。 This file controls the state of SELinux on the system. SELINUX= can take one of these three values: enforcing - SELinux security policy is enforced. permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing. disabled - No SELinux policy is loaded.SELINUX=disabled SELINUXTYPE= can take one of three two values: targeted - Targeted processes are protected, minimum - Modification of targeted policy. Only selected processes are protected. mls - Multi Level Security protection. 安装依赖包 所有主机上都执行 yum install -y flex bison readline-devel zlib-devel openjade docbook-style-dsssl gcc 创建用户 所有主机上都执行 [root@gtm ~] useradd postgres[root@gtm ~] passwd postgres[root@gtm ~] su - postgres[root@gtm ~] mkdir ~/.ssh[root@gtm ~] chmod 700 ~/.ssh 配置SSH免密登录 仅仅在gtm节点配置如下操作： [root@gtm ~] su - postgres[postgres@gtm ~] ssh-keygen -t rsa[postgres@gtm ~] cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys[postgres@gtm ~] chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 将刚生成的认证文件拷贝到xl1到xl2中，使得gtm节点可以免密码登录xl1~xl2的任意一个节点： [postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl1:~/.ssh/[postgres@gtm ~] scp ~/.ssh/authorized_keys postgres@xl2:~/.ssh/ 对所有提示都不要输入，直接enter下一步。直到最后，因为第一次要求输入目标机器的用户密码，输入即可。 下载源码 下载地址：https://www.postgres-xl.org/download/ [root@slave ~] ll postgres-xl-10r1.1.tar.gz-rw-r--r-- 1 root root 28121666 May 30 05:21 postgres-xl-10r1.1.tar.gz 编译、安装Postgres-XL 所有节点都安装，编译需要一点时间，最好同时进行编译。 [root@slave ~] tar xvf postgres-xl-10r1.1.tar.gz[root@slave ~] ./configure --prefix=/home/postgres/pgxl/[root@slave ~] make[root@slave ~] make install[root@slave ~] cd contrib/ --安装必要的工具,在gtm节点上安装即可[root@slave ~] make[root@slave ~] make install 配置环境变量 所有节点都要配置 进入postgres用户，修改其环境变量，开始编辑 [root@gtm ~]su - postgres[postgres@gtm ~]vi .bashrc --不是.bash_profile 在打开的文件末尾，新增如下变量配置： export PGHOME=/home/postgres/pgxlexport LD_LIBRARY_PATH=$PGHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=$PGHOME/bin:$PATH 按住esc，然后输入:wq!保存退出。输入以下命令对更改重启生效。 [postgres@gtm ~] source .bashrc --不是.bash_profile 输入以下语句，如果输出变量结果，代表生效 [postgres@gtm ~] echo $PGHOME 应该输出/home/postgres/pgxl代表生效 配置集群 生成pgxc_ctl.conf配置文件 [postgres@gtm ~] pgxc_ctl prepare/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.ERROR: File "/home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf" not found or not a regular file. No such file or directoryInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxl/pgxc_ctl 配置pgxc_ctl.conf 新建/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf文件，编辑如下： 对着模板文件一个一个修改，否则会造成初始化过程出现各种神奇问题。 pgxcInstallDir=$PGHOMEpgxlDATA=$PGHOME/data pgxcOwner=postgres---- GTM Master -----------------------------------------gtmName=gtmgtmMasterServer=gtmgtmMasterPort=6666gtmMasterDir=$pgxlDATA/nodes/gtmgtmSlave=y Specify y if you configure GTM Slave. Otherwise, GTM slave will not be configured and all the following variables will be reset.gtmSlaveName=gtmSlavegtmSlaveServer=gtm value none means GTM slave is not available. Give none if you don't configure GTM Slave.gtmSlavePort=20001 Not used if you don't configure GTM slave.gtmSlaveDir=$pgxlDATA/nodes/gtmSlave Not used if you don't configure GTM slave.---- GTM-Proxy Master -------gtmProxyDir=$pgxlDATA/nodes/gtm_proxygtmProxy=y gtmProxyNames=(gtm_pxy1 gtm_pxy2) gtmProxyServers=(xl1 xl2) gtmProxyPorts=(6666 6666) gtmProxyDirs=($gtmProxyDir $gtmProxyDir) ---- Coordinators ---------coordMasterDir=$pgxlDATA/nodes/coordcoordNames=(coord1 coord2) coordPorts=(5432 5432) poolerPorts=(6667 6667) coordPgHbaEntries=(0.0.0.0/0)coordMasterServers=(xl1 xl2) coordMasterDirs=($coordMasterDir $coordMasterDir)coordMaxWALsernder=0 没设置备份节点，设置为0coordMaxWALSenders=($coordMaxWALsernder $coordMaxWALsernder) 数量保持和coordMasterServers一致coordSlave=n---- Datanodes ----------datanodeMasterDir=$pgxlDATA/nodes/dn_masterprimaryDatanode=xl1 主数据节点datanodeNames=(node1 node2)datanodePorts=(5433 5433) datanodePoolerPorts=(6668 6668) datanodePgHbaEntries=(0.0.0.0/0)datanodeMasterServers=(xl1 xl2)datanodeMasterDirs=($datanodeMasterDir $datanodeMasterDir)datanodeMaxWalSender=4datanodeMaxWALSenders=($datanodeMaxWalSender $datanodeMaxWalSender) 集群初始化，启动，停止 初始化 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all 输出结果： /bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existpg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ echo $PGHOME/home/postgres/pgxl[postgres@gtm ~]$ ll /home/postgres/pgxl/pgxc/nodes/gtm/gtm.^C[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.ERROR: target coordinator master coord1 is running now. Skip initilialization.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1ERROR: target coordinator master coord1 is already running now. Skip initialization.Starting coordinator master coord22019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:09:25.562 EDT [2148] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:09:25.563 EDT [2148] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:09:25.601 EDT [2149] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:09:22 EDT2019-05-30 21:09:25.605 EDT [2148] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:09:25.612 EDT [2156] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.WARNING: datanode master datanode1 is running now. Skipping.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:09:33.352 EDT [2404] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:09:33.355 EDT [2404] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:09:33.392 EDT [2404] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlStopping all the coordinator masters.Stopping coordinator master coord1.Stopping coordinator master coord2.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.Stopping all the datanode masters.Stopping datanode master datanode1.Stopping datanode master datanode2.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.Stop GTM masterwaiting for server to shut down.... doneserver stopped[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC stop coordinator master coord1Stopping coordinator master coord1.pg_ctl: directory "/home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1" does not existDone.PGXC stop datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.pg_ctl: PID file "/home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1/postmaster.pid" does not existIs server running?Done.PGXC monitor allNot running: gtm masterRunning: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC monitor allNot running: gtm masterNot running: coordinator master coord1Not running: coordinator master coord2Not running: datanode master datanode1Not running: datanode master datanode2PGXC exit[postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf init all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlInitialize GTM masterERROR: target directory (/home/postgres/pgxc/nodes/gtm) exists and not empty. Skip GTM initilializationDone.Start GTM masterserver startingInitialize all the coordinator masters.Initialize coordinator master coord1.Initialize coordinator master coord2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/coord/coord2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting coordinator master.Starting coordinator master coord1Starting coordinator master coord22019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:03.998 EDT [25137] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.000 EDT [25137] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.038 EDT [25138] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.042 EDT [25137] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.049 EDT [25145] LOG: cluster monitor started2019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 54322019-05-30 21:13:04.020 EDT [2730] LOG: listening on IPv6 address "::", port 54322019-05-30 21:13:04.021 EDT [2730] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"2019-05-30 21:13:04.057 EDT [2731] LOG: database system was shut down at 2019-05-30 21:13:00 EDT2019-05-30 21:13:04.061 EDT [2730] LOG: database system is ready to accept connections2019-05-30 21:13:04.062 EDT [2738] LOG: cluster monitor startedDone.Initialize all the datanode masters.Initialize the datanode master datanode1.Initialize the datanode master datanode2.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode1 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".This user must also own the server process.The database cluster will be initialized with locale "en_US.UTF-8".The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".The default text search configuration will be set to "english".Data page checksums are disabled.fixing permissions on existing directory /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode2 ... okcreating subdirectories ... okselecting default max_connections ... 100selecting default shared_buffers ... 128MBselecting dynamic shared memory implementation ... posixcreating configuration files ... okrunning bootstrap script ... okperforming post-bootstrap initialization ... creating cluster information ... oksyncing data to disk ... okfreezing database template0 ... okfreezing database template1 ... okfreezing database postgres ... okWARNING: enabling "trust" authentication for local connectionsYou can change this by editing pg_hba.conf or using the option -A, or--auth-local and --auth-host, the next time you run initdb.Success.Done.Starting all the datanode masters.Starting datanode master datanode1.Starting datanode master datanode2.2019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.077 EDT [25392] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [25392] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.114 EDT [25392] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".2019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv4 address "0.0.0.0", port 154322019-05-30 21:13:12.079 EDT [2985] LOG: listening on IPv6 address "::", port 154322019-05-30 21:13:12.081 EDT [2985] LOG: listening on Unix socket "/tmp/.s.PGSQL.15432"2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] LOG: redirecting log output to logging collector process2019-05-30 21:13:12.117 EDT [2985] HINT: Future log output will appear in directory "pg_log".Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done.psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"psql: FATAL: no pg_hba.conf entry for host "192.168.20.132", user "postgres", database "postgres"Done. 启动 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf start all 关闭 pgxc_ctl -c /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf stop all 查看集群状态 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl monitor all/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf/home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.conf: line 189: $coordExtraConfig: ambiguous redirectFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlRunning: gtm masterRunning: coordinator master coord1Running: coordinator master coord2Running: datanode master datanode1Running: datanode master datanode2 配置集群信息 分别在数据节点、协调器节点上分别执行以下命令： 注：本节点只执行修改操作即可(alert node)，其他节点执行创建命令(create node)。因为本节点已经包含本节点的信息。 create node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);create node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);alter node coord1 with (type=coordinator,host=xl1, port=5432);alter node coord2 with (type=coordinator,host=xl2, port=5432);create node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);create node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);alter node datanode1 with (type=datanode, host=xl1,port=15432,primary=true,PREFERRED);alter node datanode2 with (type=datanode, host=xl2,port=15432);select pgxc_pool_reload(); 分别登陆数据节点、协调器节点验证 postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358(4 rows) 测试 插入数据 在数据节点1，执行相关操作。 通过协调器端口登录PG [postgres@xl1 ~]$ psql -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= create database lei;CREATE DATABASEpostgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= create table test1(id int,name text);CREATE TABLElei= insert into test1(id,name) select generate_series(1,8),'测试';INSERT 0 8lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试3 | 测试4 | 测试7 | 测试(8 rows) 注：默认创建的表为分布式表，也就是每个数据节点值存储表的部分数据。关于表类型具体说明，下面有说明。 通过15432端口登录数据节点，查看数据 有5条数据 [postgres@xl1 ~]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------1 | 测试2 | 测试5 | 测试6 | 测试8 | 测试(5 rows) 登录到节点2，查看数据 有3条数据 [postgres@xl2 ~]$ psql -p15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= \c lei;You are now connected to database "lei" as user "postgres".lei= select from test1;id | name----+------3 | 测试4 | 测试7 | 测试(3 rows) 两个节点的数据加起来整个8条，没有问题。 至此Postgre-XL集群搭建完成。 创建数据库、表时可能会出现以下错误： ERROR: Failed to get pooled connections 是因为pg_hba.conf配置不对，所有节点加上host all all 192.168.20.0/0 trust并重启集群即可。 ERROR: No Datanode defined in cluster 首先确认是否创建了数据节点，也就是create node相关的命令。如果创建了则执行select pgxc_pool_reload();使其生效即可。 集群管理与应用 表类型说明 REPLICATION表：各个datanode节点中，表的数据完全相同，也就是说，插入数据时，会分别在每个datanode节点插入相同数据。读数据时，只需要读任意一个datanode节点上的数据。 建表语法： CREATE TABLE repltab (col1 int, col2 int) DISTRIBUTE BY REPLICATION; DISTRIBUTE ：会将插入的数据，按照拆分规则，分配到不同的datanode节点中存储，也就是sharding技术。每个datanode节点只保存了部分数据，通过coordinate节点可以查询完整的数据视图。 CREATE TABLE disttab(col1 int, col2 int, col3 text) DISTRIBUTE BY HASH(col1); 模拟数据插入 任意登录一个coordinate节点进行建表操作 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432 -U postgrespostgres= INSERT INTO disttab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200), 'foo';INSERT 0 100postgres= INSERT INTO repltab SELECT generate_series(1,100), generate_series(101, 200);INSERT 0 100 查看数据分布结果： DISTRIBUTE表分布结果 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) REPLICATION表分布结果 postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 查看另一个datanode2中repltab表结果 [postgres@datanode2 pgxl9.5]$ psql -p 15432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT count() FROM repltab;count -------100(1 row) 结论：REPLICATION表中，datanode1,datanode2中表是全部数据，一模一样。而DISTRIBUTE表，数据散落近乎平均分配到了datanode1,datanode2节点中。 新增数据节点与数据重分布 在线新增节点、并重新分布数据。 新增datanode节点 在gtm集群管理节点上执行pgxc_ctl命令 [postgres@gtm ~]$ pgxc_ctl/bin/bashInstalling pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Installing pgxc_ctl_bash script as /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash.Reading configuration using /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl_bash --home /home/postgres/pgxc_ctl --configuration /home/postgres/pgxc_ctl/pgxc_ctl.confFinished reading configuration. PGXC_CTL START Current directory: /home/postgres/pgxc_ctlPGXC 在服务器xl3上，新增一个master角色的datanode节点，名称是datanode3 端口号暂定5430，pool master暂定6669 ，指定好数据目录位置，从两个节点升级到3个节点，之后要写3个none none应该是datanodeSpecificExtraConfig或者datanodeSpecificExtraPgHba配置PGXC add datanode master datanode3 xl3 15432 6671 /home/postgres/pgxc/nodes/datanode/datanode3 none none none 等待新增完成后，查询集群节点状态： postgres= select from pgxc_node;node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | f | 888802358datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -905831925datanode3 | D | 15432 | xl3 | f | f | -705831925coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 1885696643coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -1197102633(4 rows) 节点新增完毕 数据重新分布 由于新增节点后无法自动完成数据重新分布，需要手动操作。 DISTRIBUTE表分布在了node1,node2节点上，如下： postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+-------1148549230 | 42-927910690 | 58(2 rows) 新增一个节点后，将sharding表数据重新分配到三个节点上，将repl表复制到新节点 重分布sharding表postgres= ALTER TABLE disttab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 复制数据到新节点postgres= ALTER TABLE repltab ADD NODE (datanode3);ALTER TABLE 查看新的数据分布： postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;xc_node_id | count ------------+--------700122826 | 36-927910690 | 321148549230 | 32(3 rows) 登录datanode3(新增的时候，放在了xl3服务器上，端口15432)节点查看数据： [postgres@gtm ~]$ psql -h xl3 -p 15432 -U postgrespsql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= select count() from repltab;count -------100(1 row) 很明显,通过 ALTER TABLE tt ADD NODE (dn)命令，可以将DISTRIBUTE表数据重新分布到新节点，重分布过程中会中断所有事务。可以将REPLICATION表数据复制到新节点。 从datanode节点中回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (datanode3);ALTER TABLE 删除数据节点 Postgresql-XL并没有检查将被删除的datanode节点是否有replicated/distributed表的数据，为了数据安全，在删除之前需要检查下被删除节点上的数据，有数据的话，要回收掉分配到其他节点，然后才能安全删除。删除数据节点分为四步骤： 1.查询要删除节点dn3的oid postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316385 | node1 | D | 5433 | datanode1 | f | t | 114854923016386 | node2 | D | 5433 | datanode2 | f | f | -92791069016397 | dn3 | D | 5430 | datanode1 | f | f | -700122826(5 rows) 2.查询dn3对应的oid中是否有数据 testdb= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+-------------------16388 | H | 1 | 1 | 4096 | 16397 16385 1638616394 | R | 0 | 0 | 0 | 16397 16385 16386(2 rows) 3.有数据的先回收数据 postgres= ALTER TABLE disttab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= ALTER TABLE repltab DELETE NODE (dn3);ALTER TABLEpostgres= SELECT FROM pgxc_class WHERE nodeoids::integer[] @> ARRAY[16397];pcrelid | pclocatortype | pcattnum | pchashalgorithm | pchashbuckets | nodeoids ---------+---------------+----------+-----------------+---------------+----------(0 rows) 4.安全删除dn3 PGXC$ remove datanode master dn3 clean 故障节点FAILOVER 1.查看当前集群状态 [postgres@gtm ~]$ psql -h xl1 -p 5432psql (PGXL 10r1.1, based on PG 10.6 (Postgres-XL 10r1.1))Type "help" for help.postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id-------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11739 | coord1 | C | 5432 | xl1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | xl2 | f | f | -119710263316387 | datanode2 | D | 15432 | xl2 | f | f | -90583192516388 | datanode1 | D | 15432 | xl1 | t | t | 888802358(4 rows) 2.模拟datanode1节点故障 直接关闭即可 PGXC stop -m immediate datanode master datanode1Stopping datanode master datanode1.Done. 3.测试查询 只要查询涉及到datanode1上的数据，那么该查询就会报错 postgres= SELECT xc_node_id, count() FROM disttab GROUP BY xc_node_id;WARNING: failed to receive file descriptors for connectionsERROR: Failed to get pooled connectionsHINT: This may happen because one or more nodes are currently unreachable, either because of node or network failure.Its also possible that the target node may have hit the connection limit or the pooler is configured with low connections.Please check if all nodes are running fine and also review max_connections and max_pool_size configuration parameterspostgres= SELECT xc_node_id, FROM disttab WHERE col1 = 3;xc_node_id | col1 | col2 | col3------------+------+------+-------905831925 | 3 | 103 | foo(1 row) 测试发现，查询范围如果涉及到故障的node1节点，会报错，而查询的数据范围不在node1上的话，仍然可以查询。 4.手动切换 要想切换，必须要提前配置slave节点。 PGXC$ failover datanode node1 切换完成后，查询集群 postgres= SELECT oid, FROM pgxc_node;oid | node_name | node_type | node_port | node_host | nodeis_primary | nodeis_preferred | node_id -------+-----------+-----------+-----------+-----------+----------------+------------------+-------------11819 | coord1 | C | 5432 | datanode1 | f | f | 188569664316384 | coord2 | C | 5432 | datanode2 | f | f | -119710263316386 | node2 | D | 15432 | datanode2 | f | f | -92791069016385 | node1 | D | 15433 | datanode2 | f | t | 1148549230(4 rows) 发现datanode1节点的ip和端口都已经替换为配置的slave了。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qianglei6077/article/details/94379331。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...延迟，或者通过参数化查询防止SQL注入攻击，成为了必不可少的知识点。 此外，关于数据库优化策略，一篇来自Oracle官方博客的文章《Maximizing MySQL Performance: Tips from the Experts》深度解读了如何通过索引设计、查询优化以及合理使用存储引擎等手段提升MySQL的数据写入效率。文中引用了大量实战案例，为数据库管理员和开发者提供了宝贵的参考经验。 综上所述，在掌握基本的MySQL数据写入操作之外，紧跟数据库技术发展的步伐，关注安全增强、云服务特性及性能优化技巧，是现代开发者必备的技能升级路径。

...ySQL的最新动态与应用场景。近日，MySQL 8.0版本因其显著的性能提升和增强的安全特性受到了业界广泛关注。它引入了窗口函数、原子DDL操作以及对JSON的支持大幅增强等新特性，使得数据处理更为高效便捷。此外，MySQL 8.0在安全性方面新增了 caching_sha2_password 身份验证插件，有效提升了数据库账户的安全级别。 同时，随着云服务的发展，MySQL也在各大云平台如AWS RDS、阿里云RDS等上提供了更加灵活且易于管理的服务选项。企业用户可以根据自身需求选择适合的部署方式，实现资源按需分配与扩展。 而对于开发者而言，掌握MySQL优化技巧及其实战应用至关重要。例如，合理设计数据库表结构、熟练运用索引策略、适时进行查询优化等方法，能够在很大程度上提高MySQL数据库在高并发场景下的响应速度和稳定性。 总的来说，MySQL作为全球最广泛使用的开源关系型数据库之一，在不断迭代升级中持续赋能各行业业务发展，而深入理解和熟练掌握MySQL的各项功能，无疑将为企业和个人开发者在大数据时代带来更强竞争力。

...QL的最新动态与深入应用至关重要。近日，MySQL 8.0版本发布了重要的更新，提供了更快的数据处理速度、增强的安全性以及改进的JSON支持等功能，这对于开发者来说是一个提高数据库性能和安全性的绝佳机会（来源：MySQL官方博客）。此外，随着云服务的发展，各大云平台如AWS、Azure和阿里云等均提供便捷的MySQL实例部署和管理方案，让开发者无需在本地安装即可进行开发和测试工作。 对于Python开发者而言，除了pymysql之外，还有其他第三方库如SQLAlchemy和Django ORM等能够更高效地与MySQL数据库进行交互，实现复杂查询操作和对象关系映射功能。同时，为了提升数据库设计与优化能力，建议深入阅读《MySQL高性能优化》等相关书籍，学习索引原理、查询优化策略以及事务与锁机制等高级主题，从而更好地利用MySQL构建高效稳定的系统架构。 另外，在实际开发过程中，MySQL集群和高可用性解决方案也是值得研究的方向，例如使用MySQL Group Replication或Percona XtraDB Cluster实现实时同步和故障切换，确保数据服务的连续性和可靠性。持续关注MySQL社区、官方文档和技术博客，将有助于紧跟技术潮流，不断提升自身数据库开发与管理能力。

...MIT关键字实现分页查询的基础上，我们可以进一步探索数据库分页技术的最新发展和优化策略。近年来，随着大数据应用的普及，对于海量数据的高效分页展示需求日益凸显。例如，在2023年，MySQL 8.0版本对LIMIT的性能优化进行了重大改进，通过增强索引排序和查询优化器的智能分析，显著减少了大表分页查询时的延迟。 此外，针对分页查询可能导致的性能瓶颈问题，许多开发者和数据库专家提出了新的解决方案，如利用覆盖索引避免回表操作、使用内存表或临时表存储中间结果以提升效率、结合缓存机制减少数据库访问压力等。 同时，现代Web应用中的无限滚动加载（Infinite Scroll）模式也对分页查询提出了新的挑战。为了实现无缝的数据加载体验，一些前沿的技术方案采用了“分段查询”配合前端动态渲染的方式，替代传统的静态分页，有效减轻了数据库的压力，并提升了用户体验。 综上所述，MySQL的LIMIT关键字是实现分页查询的基础工具，但面对大规模数据处理和复杂的用户交互场景，我们需要不断跟进最新的数据库优化技术和设计理念，才能确保系统的稳定性和响应速度。而随着数据库技术的持续演进，诸如OFFSET关键字的替代方案以及云原生环境下的分布式数据库分页策略等前沿话题，都值得我们关注并深入研究。

...辑处理 , 在Web应用开发中，后台数据分页逻辑处理是指服务器端根据客户端（前端）传来的页码及每页显示记录数量等参数，从数据库中筛选并返回相应数据的过程。例如，当用户点击第3页的分页链接时，前端会发送一个包含页码信息的请求到后台，后台接收到请求后执行SQL查询语句，只取出第3页需要展示的数据，然后将这些数据以JSON或其他格式返回给前端，从而实现用户对海量数据的逐页浏览。这一过程涉及到了前后端数据交互、数据库查询优化等方面的技术细节。