[原創]狀態值在數據庫中的檢索

對於關係型數據庫而言，針對表的檢索，通常來講，創建合適的索引就能夠達到很好的檢索效果。（這裏不包含表設計的合理與否）

好比像狀態列這樣可選擇性很是低的值，該如何檢索？  其實這個已經不是關係型數據庫擅長的方面了。 可是若是出於歷史或者許多不可抗拒的緣由，

咱們還得在關係表中進行優化，該咋辦？   通常來講，就是創建靜態表。 可是靜態表也是多重多樣，該如何選擇？ 我下面列舉幾個簡單的例子，固然了，

因爲我的的腦子尺度不夠大，有可能有些遺漏。

原始表。

20 完條記錄， 大概36MB大小。

t_girl>create table rank_status (id integer not null, i_status varchar(3) not null);

第一種呢，就是創建LIST 表，這種表，能夠當作靜態表，也能夠當作原始表來作相關的更新。

只有2條記錄，大概720KB大小。

t_girl>create table rank_status_extend (i_status varchar(3) not null, ids text);

咱們能夠對兩張表都作對應的更新操做。

插入一條記錄。

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

刪除一條記錄。

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

更新一條記錄。

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

咱們看到，在對錶的寫操做中，第二張表會比第一張慢一點。

其實咱們最主要的是關心讀操做。其實在讀上面仍是頗有優點的。

t_girl>select count(*) as total from rank_status where i_status = 'yes';                             
 total
-------
 99600
(1 row)
Time: 86.563 ms
t_girl>select length(ids) - length(replace(ids,',','')) + 1 as total from rank_status_extend where i_status = 'yes';
 total
-------
 99600
(1 row)
Time: 35.762 ms
t_girl>select string_agg(id::text,','),i_status from rank_status group by i_status;
Time: 113.393 ms
t_girl>select ids from rank_status_extend where i_status = 'yes';
Time: 2.447 ms

接下來第二種呢，就是分別創建兩張表, 可是這兩張表呢，少了存放狀態值的字段，因此在尺寸上小了不少。

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

固然這張表的檢索確定比原始表來的快，這裏，我就不演示了。

第三種呢，就是創建一張物化視圖，

t_girl>create materialized view mv_rank_status_yes as select * from rank_status where i_status = 'yes';

這種其實和第二種表很相似。只不過不一樣的是第二種表的維護須要人工來作，而這個視圖系統能夠維護。

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