实践高性能 SQL
调整查询、优化索引、分区表、启用文本搜索以及优化连接、子查询和 CTE
讲师：Dan Sullivan
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您将学到什么
- 生成并理解查询执行计划
- 定义索引和分区策略以提高查询性能
- 选择使用连接、子查询和通用表表达式 (CTE) 实现业务逻辑的最佳方法
- 监视数据库统计信息以提高查询性能
探索相关主题
要求
- 具有 SQL SELECT 语句的一些经验
描述
您的 SQL 查询是否执行时间过长？您是否想知道数据库如何决定如何检索和过滤数据？如果您熟悉编写 SQL，但想掌握查询优化的技巧，那么这门实践课程就是为您设计的。基于您现有的 SQL 知识，我们将深入研究 SQL 的查询规划器，探索如何为现代数据密集型应用程序编写高性能查询。
本实践课程超越了基本的 SQL 性能原则，全面介绍了高级优化技术。使用真实世界的销售和物联网 (IoT) 传感器数据集，您将学习如何应对生产环境中经常出现的性能挑战。
查询分析和执行深度探究
将您的 EXPLAIN 技能提升到一个新的水平，您将掌握 PostgreSQL 查询规划器的复杂性。学习解码复杂的执行计划，理解成本计算，并评估查询的替代实现。通过实践练习，您将分析各种查询模式并学习如何重写它们以获得最佳性能。
高级性能优化技术
本课程探讨复杂的优化策略：
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高级索引技术，包括覆盖索引、全文索引和表达索引
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深入研究连接算法，并结合真实场景展示每种类型何时是最佳的
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优化相关子查询和复杂窗口函数的技术
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策略性地使用物化视图和通用表表达式 (CTE) 来提高查询性能
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高级模式匹配优化，包括正则表达式和全文搜索策略
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不同 GiST、GIN 和 SP-GiST 索引类型的性能影响
实施生产级 SQL 解决方案
解决企业级场景，包括：
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为大型表实施高效的表分区策略
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了解物联网数据的时间序列优化技术
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将复杂的分析查询转换为高性能解决方案
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大型应用中全文搜索的实现和优化
性能监控和调优
掌握持续性能优化的工具和技术：
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使用 pg_stat 视图进行性能监控的高级用法
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了解并调整自动真空以获得最佳性能
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维护大型、频繁更新的表中的统计信息的策略
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使用扩展统计数据进行复杂的多列关联分析
在整个课程中，您将使用反映常见生产场景的真实数据集，包括销售数据库和每天产生数百万个读数的时间序列 IoT 车辆传感器系统。实践练习挑战您优化日益复杂的查询，教您如何平衡理论知识和实际约束。
本课程最后介绍了高级故障排除技术和系统查询优化框架，确保您能够应对任何数据库环境中的性能挑战。最后，您将掌握优化复杂 SQL 查询的技能，并掌握在生产系统中就数据库性能权衡做出明智决策的知识。
本课程适合哪些人：
- 数据分析师
- 报告撰写者
- 使用关系数据库的开发人员
- 数据库管理员
- 数据工程师
- ETL 开发人员
- 数据建模者
- 数据架构师
- 报告撰写者
- 商业分析师
- SQL 用户
- 数据库用户
如果你有能力，请务必支持课程的原创作者，这是他们应得的报酬！
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