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not exist, skipping DROP TABLE test# DROP TABLE IF EXISTS t_color; NOTICE: table t_color does not exist, skipping DROP TABLE test# test# CREATE TABLE t_category ( test(# category_id int PRIMARY KEY, test(# category_name text test(# ); 2, Car), (3, Bike); CREATE TABLE t_color ( color_id int PRIMARY KEY, color_name text ); INSERT INTO t_color VALUES (0, Red), (1, Green), (2, Yellow), (3, Blue); CREATE TABLE t_product ( category_id int REFERCREATE TABLE test# test# INSERT INTO t_category VALUES test-# (0, Shoes), test-# (1, Shirts), test-# (2, Car), test-# (3, Bike); INSERT 0 4 test# test# CREATE TABLE t_color ( test(# color_id int PRIMARY KEY, test(# color_name text test(# ); CREATE TABLE test# test# INSERT INTO t_color VALUES test-# (0, Red), test-# (1, Green), test-# (2, Yellow), test-# (3, Blue); INSERT 0 4 test# test# CREATE TABLE t_product ( test(# category_id int REFERENCES t_category(category_id), test(# color_id int REFERENCES t_color(color_id), test(# payload text test(# ); FFERS) SELECT c.category_name, col.color_name, count(*) FROM t_product p JOIN t_category c ON p.category_id c.category_id JOIN t_color col ON p.color_id col.color_id GROUP BY 1, 2; CREATE TABLE test# test# test# INSERT INTO t_product test-# SELECT test-# id % 4, test-# (id * random())::int % 4, test-# md5(id::text) test-# FROM generate_series(1, 200000) AS id; INSERT 0 200000 test# test# EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) test-# SELECT test-# c.category_name, test-# col.color_name, test-# count(*) test-# FROM test-# t_product p test-# JOIN t_category c ON p.category_id c.category_id test-# JOIN t_color col ON p.color_id col.color_id test-# GROUP BY test-# 1, 2; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- HashAggregate (cost7056.19..7456.19 rows40000 width72) (actual time5820.558..5820.783 rows16.00 loops1) Group Key: c.category_name, col.color_name Batches: 1 Memory Usage: 1057kB Buffers: shared hit1872 - Hash Join (cost77.15..5373.19 rows224400 width64) (actual time0.161..4771.507 rows200000.00 loops1) Hash Cond: (p.color_id col.color_id) Buffers: shared hit1872 - Hash Join (cost38.58..4743.59 rows224400 width36) (actual time0.082..2854.191 rows200000.00 loops1) Hash Cond: (p.category_id c.category_id) Buffers: shared hit1871 - Seq Scan on t_product p (cost0.00..4114.00 rows224400 width8) (actual time0.011..934.061 rows200000.00 loops1) Buffers: shared hit1870 - Hash (cost22.70..22.70 rows1270 width36) (actual time0.054..0.068 rows4.00 loops1) Buckets: 2048 Batches: 1 Memory Usage: 17kB Buffers: shared hit1 - Seq Scan on t_category c (cost0.00..22.70 rows1270 width36) (actual time0.008..0.031 rows4.00 loops1) Buffers: shared hit1 - Hash (cost22.70..22.70 rows1270 width36) (actual time0.062..0.075 rows4.00 loops1) Buckets: 2048 Batches: 1 Memory Usage: 17kB Buffers: shared hit1 - Seq Scan on t_color col (cost0.00..22.70 rows1270 width36) (actual time0.015..0.037 rows4.00 loops1) Buffers: shared hit1 Planning: Buffers: shared hit88 Planning Time: 0.452 ms Execution Time: 5820.996 ms (26 rows)PG19的执行计划PgSQL QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------ Finalize GroupAggregate (cost13167.09..13170.53 rows16 width18) Group Key: c1.category_name, c2.color_name - Gather Merge (cost13167.09..13170.17 rows27 width18) Workers Planned: 1 - Sort (cost12167.08..12167.12 rows16 width18) Sort Key: c1.category_name, c2.color_name - Partial HashAggregate (cost12166.60..12166.76 rows16 width18) Group Key: c1.category_name, c2.color_name - Hash Join (cost2.49..8637.19 rows470588 width10) Hash Cond: (p.color_id c2.color_id) - Parallel Seq Scan on t_product p (cost0.00..3046.47 rows117647 width4) - Hash (cost2.29..2.29 rows16 width14) - Nested Loop (cost0.00..2.29 rows16 width14) - Seq Scan on t_category c1 (cost0.00..1.04 rows4 width5) - Materialize (cost0.00..1.06 rows4 width9) - Seq Scan on t_color c2 (cost0.00..1.04 rows4 width9) (16 rows)我们可以对比上面的两个执行的计划来去看看PG19在聚合查询中优化的点。文章中也指出优化后PG19在执行语句只需要16.8毫秒而老的方式需要95.3毫秒。所以PG得最近PG18 PG19(未到生产)的PG升级是值得让人期待的。同时注意文章中也提到了CUBD无法使用这个优化原因是CUBE需要多个维度的优化不能在一个层进行一次聚合必须在JOIN后再进行统一聚合计算。置顶云数据库备份恢复验证云数据库高端客户的需求说明国产数据库大舞台搞不搞兼容性之互相揭老底PostgreSQL 现世报客户吐槽不如SQL SERVER 与 国产数据库搞兼容性阿里云 PolarDB for MySQL IMCI 绞杀SQL优化专家My GOD阿里云DTS 我冤枉其实我很委屈--客户大爷们咱们换个位置也理解一下吧SQLite 开发中的数据库开发规范 --如何提升业务系统性能避免基础BUG把我的第一次 给 “金仓” 数据库社区活动 之我要作妖给PG鸡蛋里面挑骨头--杭州PostgreSQL生态大会在杭州阿里云总部数据库会议 20分钟 演讲的--背后该给一头热的AI 降降温了--一盆冷水清醒一下投资的资本微软布局PostgreSQL 就在昨天发布新品--云厂商爱PG到底是个什么梗2022年 Sqlite白皮书对比DuckDB差异 -- 什么叫做关公战秦琼基于SQLite如何设计应用程序拆散散还的散SQLite3 如果突发断电关机数据会丢还是不会丢OceanBase 2025 年新品发布会太冷了阿里云产品选择困难症RDS 还是 PolarDB 希望能讲明白SQLite3 为什么会打败PostgreSQL 的原因分析PostgreSQL 在移动端也是不错的选择果不其然SQLite的研究引来一堆人的关注上一篇爆了SQLite3 打败了 PostgreSQL 终究还是没能挽回--世界最大装机量是真的回复群友问题PostgreSQL Extensions 哪些是常用的PostgreSQL 2025杭州大会--掐指一算原来待在这里 7年了回复群友问题PostgreSQL Extensions 哪些是常用的说搞国产数据库生态骗鬼呢 群里服务商吐槽后的 “大实话”“MySQL” 2025年我用上物化视图功能谁家的MySQL有这个功能民营企业领导问 外部客户数据库选型为什么是 OceanBasePostgreSQL 真实压测分析PG18 17 16 15 14 之间在处理SQL和系统性能稳定性的差异PostgreSQL 迁移到 PolarDB 2万5千里长征太难了太难了 今天DISS阿里云某部门数据库HTAP概念新解读一定和你知道的不一样Oracle 26i 的一个功能演进后云厂商利用会不会造出千年老妖样的“数据库”在某国产数据库 “小黑屋” 会议后的 感想和记录“一顿海鲜引发”3一分钟定位数据库问题试用得京东卡和礼物“一顿海鲜引发”2“运维工具与DBA之间不打不相识”“一顿海鲜引发”1DBA、架构师与数据库运维工具的爱恨情仇DBA 从“修电脑的” 到 上演一套 “数据治理” 大戏 --- 维护DBA生存空间体现个体价值Oracle 也有做失败的数据库系统是的今天我们来说说他老板说 MongoDB 测试环境这么贵弄单机 开发说要复制集测试 你们这群XXX国庆节2号 PostgreSQL 停机罢工 协助 解决问题得 66.66元的红包外媒评论区疯狂了开发人员各种观点---北美AI替换程序员引发境外程序员业界震动MySQL 8 的老大难问题从5.7延续至今这个问题有这么难体育生误入 DBA 行业后悔了问换哪行一篇为MySQL用户分析版本核心差异的文章--8.028-8.4的差异云上DBA是诸葛亮云下的DBA是 关云长此话怎讲 4点变化直击要害外国专家说PG 18 AI能力不行到底行不行MongoDB 开始接客户应用系统 AI 改造的活了--OMG 这世界太疯狂一篇将PostgreSQL 日志问题说的非常详细附带分析解决方案的文章 翻译DBA 与 AI 斗智斗勇的一天谁是麦当劳谁是星巴克科技改变生活阿里云DAS AI改变了什么企业DBA 应该没听说过 Supabase因为他不单纯 Oracle 推出原生支持 Oracle 数据库的 MCP 服务器助力企业构建智能代理应用PolarDB MySQL SQL 优化指南 SQL优化系列 5开发欺负我 Redis 的大 keys的问题我一个DBA怎么解决IF-Club 你提意见拿礼物 AustinDatabases 破 10000开发欺负我 Redis 的大 keys的问题我一个DBA怎么解决云基座技术是大厂专有那小厂和私有云的出路在哪里OceanBase 相关文章某数据库下的一手好棋共享存储落子了OceanBase 光速快递 OB Cloud “MySQL” 给我Thanks a lot和架构师沟通那种“一坨”的系统推荐只能是OceanBaseWhy ?OceanBase Hybrid search 能力测试平换MySQL的好选择某数据库下的一手好棋共享存储落子了写了3750万字的我在2000字的OB白皮书上了一课--记 《OceanBase 社区版在泛互场景的应用案例研究OceanBase 单机版可以大批量快速部署吗 YESOceanBase 6大学习法--OBCA视频学习总结第六章OceanBase 6大学习法--OBCA视频学习总结第五章--索引与表设计OceanBase 6大学习法--OBCA视频学习总结第五章--开发与库表设计OceanBase 6大学习法--OBCA视频学习总结第四章 --数据库安装OceanBase 6大学习法--OBCA视频学习总结第三章--数据库引擎OceanBase 架构学习--OB上手视频学习总结第二章 OBCAOceanBase 6大学习法--OB上手视频学习总结第一章没有谁是垮掉的一代--记 第四届 OceanBase 数据库大赛OceanBase 送祝福活动礼物和幸运带给您跟我学OceanBase4.0 --阅读白皮书 (OB分布式优化哪里了提高了速度)跟我学OceanBase4.0 --阅读白皮书 4.0优化的核心点是什么跟我学OceanBase4.0 --阅读白皮书 0.5-4.0的架构与之前架构特点跟我学OceanBase4.0 --阅读白皮书 旧的概念害死人呀更新知识和理念聚焦SaaS类企业数据库选型技术、成本、合规、地缘政治OceanBase 学习记录-- 建立MySQL租户,像用MySQL一样使用OB“合体吧兄弟们”——从浪浪山小妖怪看OceanBase国产芯片优化《OceanBase “重如尘埃”之歌》MongoDB 相关文章MongoDB “升级项目” 大型连续剧(4)-- 与开发和架构沟通与扫尾MongoDB “升级项目” 大型连续剧(3)-- 自动校对代码与注意事项MongoDB “升级项目” 大型连续剧(2)-- 到底谁是derMongoDB 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鸭腿 !!用MySQL 分区表脑子有水从实例业务开发角度分析 PolarDB 使用不会像MySQL那么LowP-MySQL SQL优化案例反观MySQL不死没有天理MySQL 和 PostgreSQL 可以一起快速发展提供更多的功能这个MySQL说“云上自建的MySQL”都是”小垃圾“PolarDB MySQL 加索引卡主的整体解决方案“PostgreSQL” 高性能主从强一致读写分离我行你没戏PostgreSQL 的搅局者问世了杀过来了在被厂商围剿的DBA 求生之路 --我是老油条POLARDB 添加字段 “卡” 住---这锅Polar不背PolarDB 版本差异分析--外人不知道的秘密谁是绵羊谁是怪兽在被厂商围剿的DBA 求生之路 --我是老油条PolarDB 答题拿-- 飞刀总的书、同款卫衣、T恤来自杭州的Package活动结束了PolarDB for MySQL 三大核心之一POLARFS 今天扒开它--- 嘛是火PostgreSQL 相关文章PostgreSQL 新版本就一定好--由培训现象让我做的实验说我PG Freezing Boom 讲的一般的那个同学专帖给你看看这次可满意邦邦硬的PostgreSQL技术干货来了怎么动态扩展PG内存 3种方式 PG大版本升级 接锅背锅不甩锅 以客户为中心做产品PostgreSQL 不重启机器就能调整 shared buffer pool 的原理说我PG Freezing Boom 讲的一般的那个同学专帖给你看这次可满意一个IP地址访问两个PG实例上演“一女嫁二夫”的戏码PostgreSQL Hybrid能力岂非“小趴菜”数据库可比 PostgreSQL 新版本就一定好--由培训现象让我做的实验PostgreSQL “乱弹” 从索引性能到开发优化PostgreSQL 无服务 Neon and Aurora 新技术下的新经济模式 翻译PostgreSQL的犄角旮旯的参数捋一捋PostgreSQL逻辑复制槽功能PostgreSQL 扫盲贴 常用的监控分析脚本“PostgreSQL” 高性能主从强一致读写分离我行你没戏PostgreSQL 添加索引导致崩溃参数调整需谨慎--文档未必完全覆盖场景PostgreSQL 的搅局者问世了杀过来了PostgreSQL SQL优化用兵法优化后提高 140倍速度PostgreSQL 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