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PostgreSQL の pg_trgm モジュールは大規(guī)模なデータセット內(nèi)で類似の文字列を効率的に見つけるにはどうすればよいでしょうか?
PostgreSQL の pg_trgm モジュールは大規(guī)模なデータセット內(nèi)で類似の文字列を効率的に見つけるにはどうすればよいでしょうか?
Jan 05, 2025 pm 12:29 PM
PostgreSQL で類似の文字列を素早く検索する
テキスト検索における一般的な要件の 1 つは、指定された入力文字列に類似した文字列を検索することです。 。 PostgreSQL は、この目的のために pg_trgm モジュールを提供します。ただし、大規(guī)模なデータセットを扱う場合、文字列のペアごとに類似性スコアを計算する総當り的なアプローチは非効率になる可能性があります。
従來のアプローチでは、インデックス演算子として gist_trgm_ops を使用して name 列に GiST インデックスを作成します。 。このアプローチの問題は、要素のペアごとに類似性スコアを計算する必要があり、二次時間計算量が必要になることです。
より効率的な解決策は、pg_trgm が提供する % 演算子を使用することです。 。 pg_trgm.similarity_threshold パラメーターを事前定義された値 (0.8 など) に設(shè)定すると、オプティマイザーはトライグラム GiST インデックスを使用して、指定された類似性しきい値を下回る候補ペアをフィルターで除外できます。これにより、必要な類似度計算の數(shù)が大幅に削減され、クエリのパフォーマンスが向上します。
SET pg_trgm.similarity_threshold = 0.8;
SELECT similarity(n1.name, n2.name) AS sim, n1.name, n2.name
FROM names n1
JOIN names n2 ON n1.name <> n2.name
AND n1.name % n2.name
ORDER BY sim DESC;
この最適化されたクエリでは、類似性スコアを計算する前に % 演算子を使用して候補ペアを事前にフィルタリングし、クエリのパフォーマンスが大幅に向上します。
以上がPostgreSQL の pg_trgm モジュールは大規(guī)模なデータセット內(nèi)で類似の文字列を効率的に見つけるにはどうすればよいでしょうか?の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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MySQLスロークエリログを分析して、パフォーマンスボトルネックを見つける
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mysql列とクエリのnull値を処理します
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mysqlでnull値を処理する場合、次の手に注意してください。1。テーブルを設(shè)計する場合、キーフィールドはnotnullに設(shè)定され、オプションのフィールドはnullを許可されます。 2。ISNULLまたはISNOTNULLは、=または！=;で使用する必要があります。 3. IFNULLまたはCoalesce関數(shù)を使用して、表示のデフォルト値を置き換えることができます。 4.挿入または更新時にnull値を直接使用する場合は注意し、データソースとORMフレームワークの処理方法に注意を払ってください。 nullは未知の値を表し、それ自體を含む値と等しくありません。したがって、テーブルをクエリ、カウント、および接続するときは、データや論理エラーの欠落を避けるときは注意してください。関數(shù)と制約の合理的な使用は、ヌルによる干渉を効果的に減らすことができます。
mysqlでmysqldumpを使用して論理バックアップを?qū)g行します
Jul 06, 2025 am 02:55 AM
MySQLDUMPは、MySQLデータベースの論理バックアップを?qū)g行するための一般的なツールです。データベースを再構(gòu)築するための作成および挿入ステートメントを含むSQLファイルを生成します。 1.元のファイルをバックアップするのではなく、データベースの構(gòu)造とコンテンツをポータブルSQLコマンドに変換します。 2。小さなデータベースや選択的回復(fù)に適しており、TBレベルのデータの迅速な回復(fù)には適していません。 3.一般的なオプションには、-single-Transaction、 - database、 - all-database、 - routinesなどが含まれます。 4. MySQLコマンドを使用して回復(fù)中にインポートし、外部キーチェックをオフにして速度を向上させることができます。 5.バックアップを定期的にテストし、圧縮と自動調(diào)整を使用することをお勧めします。
MySQLのデータベースとテーブルサイズの計算
Jul 06, 2025 am 02:41 AM
MySQLデータベースとテーブルのサイズを表示するには、Information_schemaを直接照會するか、コマンドラインツールを使用できます。 1.データベースサイズ全體を確認します。SQLステートメントSelectTable_schemaas'Database '、sum（data_length index_length）/1024/1024as'size（mb）' frominformation_schema.tablesgroupbytable_schema;すべてのデータベースの合計サイズを取得するか、特定のデータベースを制限する條件を追加することができます。 2。単一のテーブルサイズを確認します：SelectTaを使用します
MySQLの文字セットと照合の問題を処理します
Jul 08, 2025 am 02:51 AM
クロスプラットフォームの移行またはマルチパーソン開発の場合、文字セットとソートルールの問題は一般的になり、その結(jié)果、文字化けされたコードまたは一貫性のないクエリが発生します。 3つのコアソリューションがあります。最初に、データベース、テーブル、およびフィールドの文字セットをUTF8MB4にチェックして統(tǒng)合し、showCreateDatabase/テーブルを介して表示し、ALTERステートメントで変更します。次に、クライアントが接続するときにUTF8MB4文字セットを指定し、接続パラメーターに設(shè)定するか、SetNamesを?qū)g行します。第三に、ソートルールを合理的に選択し、UTF8MB4_UNICODE_CIを使用して比較と並べ替えの正確性を確保し、ライブラリとテーブルを構(gòu)築するときに変更を介して指定または変更することをお勧めします。
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GroupByは、フィールドごとにデータをグループ化し、集約操作を?qū)g行するために使用され、グループ化後の結(jié)果をフィルタリングするために使用されます。たとえば、GroupByCustomer_IDを使用すると、各顧客の総消費量を計算できます。使用することで、総消費量が1,000を超える顧客を除外できます。選択後の非凝集フィールドは、Groupbyに表示されなければならず、エイリアスまたはオリジナルの式を使用して條件付きでフィルタリングできます。一般的な手法には、各グループの數(shù)のカウント、複數(shù)のフィールドのグループ化、複數(shù)の條件でのフィルタリングが含まれます。
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