ssd7 exercise10
根据给定的文件信息,我们可以深入探讨SSD7 Exercise 10中涉及的关键数据库概念与操作,特别是关于PostgreSQL的数据表分析、查询优化以及事务处理等核心知识点。 ### 数据表统计信息 通过`pg_class`系统目录表查询了三个关键数据表`lot`、`customer`和`customer_lot`的统计信息。`pg_class`存储了PostgreSQL数据库中所有关系表的信息,包括表名(`relname`)、行数(`reltuples`)和页数(`relpages`)。这三张表的统计信息如下: - `lot`:行数249999,页数2865 - `customer`:行数249999,页数1908 - `customer_lot`:行数249999,页数1352 由此计算出每个表的阻塞因子(blocking factor),即每一页平均能存储的行数,作为衡量数据布局效率的一个指标。计算公式为总行数除以总页数: - `lot`的阻塞因子为87 - `customer`的阻塞因子为131 - `customer_lot`的阻塞因子为184 阻塞因子反映了数据在物理存储上的紧凑程度,较高的阻塞因子意味着数据布局更加紧密,有助于提高I/O效率,特别是在固态硬盘(SSD)上,因为SSD的读写速度远快于传统硬盘,对数据布局的要求更高。 ### 查询性能分析 接下来,通过`EXPLAIN ANALYZE`命令对一系列查询进行了性能分析。这些查询包括基于范围的条件筛选、单行检索、插入、删除和更新操作。具体如下: #### (a) 范围查询:`lot`表中的`lot_size`字段 查询计划显示采用顺序扫描(SeqScan),成本为0.00到6614.98,实际运行时间为7.68毫秒至1085.56毫秒,返回147220行结果。 #### (b) 范围查询:`lot`表中的`lot_value`字段 同样采用顺序扫描,成本和运行时间略低,但返回的结果行数减少至3045行。 #### (c) 单行检索:`customer`表中的`customer_id`字段 虽然预期只返回一行结果,但实际运行时间较长,达4580.31毫秒,提示可能需要优化索引结构。 #### (d) 插入操作:`customer`表 执行插入操作时,成本和运行时间都非常低,仅0.38毫秒,表明插入操作对当前表的影响较小。 #### (e) 删除操作:`customer`表 删除操作采用顺序扫描,成本和运行时间适中,但考虑到只删除了一行记录,可能有更高效的策略。 #### (f) 更新操作:`customer`表 更新操作同样采用顺序扫描,运行时间接近删除操作,提示对于大型数据集,更新操作的性能可能不佳。 #### (g) 聚合查询:`lot`表的平均`lot_value` 聚合查询未完全展示,但通常会涉及聚集操作(Aggregate),用于计算一组值的平均值。 通过以上分析,我们可以看到不同的查询类型和操作在PostgreSQL数据库中的执行计划和性能表现,这对于理解数据库内部机制、优化查询性能和数据管理策略至关重要。此外,通过比较不同操作的成本和运行时间,可以针对性地调整索引策略,以提高特定类型查询的效率。例如,对于频繁执行的单行检索或更新操作,建立适当的索引可以显著降低查询成本和运行时间。
<2>
Lot :
select relname, reltuples, relpages from pg_class where relname='lot';
relname | reltuples | relpages
---------+-----------+----------
customer | 249999 | 2865
Customer :
select relname, reltuples, relpages from pg_class where relname='customer';
relname | reltuples | relpages
---------+-----------+----------
customer | 249999 | 1908
Customer_lot :
select relname, reltuples, relpages from pg_class where relname='customer_lot';
relname | reltuples | relpages
---------+-----------+----------
customer_lot | 249999 | 1352
blocking factor for lot is: 249999/2865 = 87.
blocking factor for customer is:249999/1908 = 131.
blocking factor for customer_lot is: 249999/1352 = 184.
<3>
(a)
the query:
select lot_id from lot where lot_size between 300 and 15000;
explain analyze select lot_id from lot where lot_size between 300 and 5000;
QUERY PLAN:
Seq Scan on lot (cost=0.00..6614.98 rows=1250 width=4) (actual time=7.68..1085.56 rows=147220 loops=1)
Total runtime: 1192.60 msec
(b)
the query:
select lot_id from lot where lot_value between 3000 and 15000;
This query's plan:
explain analyze select lot_id from lot where lot_value between 3000 and 15000;
QUERY PLAN:
Seq Scan on lot (cost=0.00..6614.98 rows=1250 width=4) (actual time=0.20..865.91 rows=3045 loops=1)
Total runtime: 868.54 msec
(c)
explain analyze select * from customer where customer_id=12;
QUERY PLAN:
Seq Scan on customer (cost=0.00..5032.99 rows=1 width=22) (actual time=16.04..4580.18 rows=1 loops=1)
Total runtime: 4580.31 msec
(d)
explain analyze insert into customer values (250001, 'Vince', 'Smith' );
NOTICE: QUERY PLAN:
Result (cost=0.00..0.01 rows=1 width=0) (actual time=0.01..0.01 rows=1 loops=1)
Total runtime: 0.38 msec
(e)
explain analyze delete from customer where customer_id='250001';
QUERY PLAN:
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- chen_cld552012-12-29答案很正确,值得参考
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