Postgre数据库插入、查询性能优化的详细方案

一、前言
以前的系统更复杂，因为表的设计（多个表，表和表有直接和下属的关系），这是由业务逻辑确定。插入效率简直无法忍受，必须优化。在理解的复制，Postgre未表的特点
在那之后，我们决定找出答案。

两。测试用例

1。表结构：表代表员工的工作绩效（work_test）：共15场
ID，不，名字，性别，电话，地址，省，市，邮政，移动，部门工作。
索引（聚簇索引B树或聚集索引）：ID，不，名字，性别，电话，地址，省、市邮政、移动、部。

2。测试环境：win7，四核心，2GB内存；Postgre 9.3版；npgsql连接到Postgre数据库。

三、插入 / / /未复制的事务表

1.insert 10W的数据可能需要120s，虽然有了很大的提高，但仍不能令人满意。发现交易能显著提高性能时使用SQLite，所以它被发现在Postgre它没有明显变化。
我不知道为什么。

2。复制可以将文件中的数据（CSV）复制到数据库中。当然，数据表的结构和数据类型应该与文件一一对应，可以大大提高插入性能。
复制代码代码如下所示：
copy'work_test'from'c：温度。csv分隔符，

U3000 U3000
在使用复制后，发现插入性能提高到30秒，相当于3300个记录的1s插入，中间也包含生成CSV文件的时间。

3.unlogged表
未记录的表格，网上的文章说它可以比插入的10倍。使用方法也很简单：创建记录表…
但未记录的表格将失去所有之后重新启动服务器异常Postgre的数据，所以如果你的数据是不允许失败，不使用它。
使用后发现，大约有20个和1个被插入到5000个记录中。

以下是三种刀片的发展趋势：
描述：X轴表示数据库中的记录数、单位数以百万计，每个点是一个10W，Y轴表示消耗每插入时间，单位秒。
蓝线：插入；为什么后面是稳定的，计算机不运行其他程序。因此，计算机的工作状态对Postgre效率有一定的影响。
粉红色：复制；
黄线：复制+无
虽然索引已经建立，表中的数据已经积累，但它对后续插入数据的性能没有影响。这个结果是我想要看到的。

四、查询测试
按名称字段搜索：
复制代码代码如下所示：
SELECT * FROM work_test name =‘

描述：X轴表示在数据库中，记录的数量单位万，每个点是10W，Y轴代表了每个查询的时间，单位毫秒。

蓝线：插入；
粉红色：复制；
黄线：复制+无

由于三种插入的结果都是一样的，对比是没有意义的，这主要是看时间，平均500ms，随着行数的增加，查询效率不下降。这主要是由于良好的指标。
还发现，条件越多，查询效率就越高，因为扫描中的行数减少了，而下面的映射也没有发布。