标签: update

我有一个 Postgres 数据库，其中包含有关服务器集群的详细信息，例如服务器状态（“活动”、“待机”等）。活动服务器在任何时候都可能需要故障转移到备用服务器，我不在乎特别使用哪个备用服务器。

我想要一个数据库查询来更改备用服务器的状态 - 只有一个 - 并返回要使用的服务器 IP。选择可以是任意的：因为服务器的状态随着查询而改变，所以选择哪个备用数据库并不重要。

是否可以将我的查询限制为一次更新？

这是我到目前为止所拥有的：

UPDATE server_info SET status = 'active' 
WHERE status = 'standby' [[LIMIT 1???]] 
RETURNING server_ip;

Postgres 不喜欢这样。我可以做些什么不同的事情？

我有一个名为 ips 的表，如下所示：

CREATE TABLE `ips` (
 `id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
 `begin_ip_num` int(11) unsigned DEFAULT NULL,
 `end_ip_num` int(11) unsigned DEFAULT NULL,
 `iso` varchar(3) DEFAULT NULL,
 `country` varchar(150) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB

假设我countryid在国家/地区表中的此表上有一个字段，如下所示：

CREATE TABLE `country` (
 `countryid` tinyint(3) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL,
 `ordering` smallint(5) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
 `iso` char(2) NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`countryid`)
) ENGINE=InnoDB

ips 表中大约有 100,000 条记录。是否有以下情况的查询：
检查是否ips.iso等于country.iso …

在 Ubuntu 12.04 上使用 PG 9.1。

目前，我们在数据库上运行大量 UPDATE 语句最多需要 24 小时，它们的形式如下：

UPDATE table
SET field1 = constant1, field2 = constant2, ...
WHERE id = constid

（我们只是覆盖由 ID 标识的对象的字段。）这些值来自外部数据源（尚未在数据库中的表中）。

每个表都有几个索引，没有外键约束。直到最后都没有提交。

导入pg_dump整个数据库的一个需要 2 小时。这似乎是我们应该合理定位的基线。

除了生成以某种方式重建数据集以供 PostgreSQL 重新导入的自定义程序之外，我们是否可以做些什么来使批量 UPDATE 性能更接近导入的性能？（这是一个我们认为日志结构合并树处理得很好的领域，但我们想知道是否可以在 PostgreSQL 中做任何事情。）

一些想法：

• 删除所有非 ID 索引然后重建？
• 增加 checkpoint_segments，但这真的有助于维持长期吞吐量吗？
• 使用这里提到的技术？（将新数据加载为表，然后“合并”在新数据中找不到 ID 的旧数据）

基本上有很多事情要尝试，但我们不确定什么是最有效的，或者我们是否忽略了其他事情。我们将在接下来的几天里进行实验，但我们想我们也会在这里问。

我确实在表上有并发负载，但它是只读的。

大多数表使用 MySQL 5.6 和 InnoDB 存储引擎。InnoDB 缓冲池大小为 15 GB，Innodb DB + 索引大约为 10 GB。服务器有 32GB RAM 并运行 Cent OS 7 x64。

我有一张包含大约 1000 万条记录的大表。

我每 24 小时从远程服务器获取更新的转储文件。该文件为 csv 格式。我无法控制那种格式。该文件约为 750 MB。我尝试将数据逐行插入 MyISAM 表，花了 35 分钟。

我只需要从文件中的每行 10-12 中取出 3 个值并在数据库中更新它。

实现这样的目标的最佳方法是什么？

我需要每天都这样做。

目前 Flow 是这样的：

1. mysqli_begin_transaction
2. 逐行读取转储文件
3. 逐行更新每条记录。
4. mysqli_commit

以上操作大约需要30-40 分钟才能完成，在执行此操作时，还有其他更新正在进行中，这给了我

超过锁等待超时；尝试重新启动事务

更新 1

使用LOAD DATA LOCAL INFILE. 在 MyISAM 中，38.93 sec在 InnoDB 中需要 7 分 5.21 秒。然后我做了：

UPDATE table1 t1, table2 t2
SET …

我有一个与性能相关的问题。假设我有一个名为 Michael 的用户。进行以下查询：

UPDATE users
SET first_name = 'Michael'
WHERE users.id = 123

查询是否会实际执行更新，即使它被更新为相同的值？如果是这样，我该如何防止它发生？

如果我有一个UPDATE实际上没有改变任何数据的语句（因为数据已经处于更新状态）。在WHERE子句中进行检查以防止更新是否有任何性能优势？

例如，以下 UPDATE 1 和 UPDATE 2 之间的执行速度是否有任何差异：

CREATE TABLE MyTable (ID int PRIMARY KEY, Value int);
INSERT INTO MyTable (ID, Value)
VALUES
    (1, 1),
    (2, 2),
    (3, 3);

-- UPDATE 1
UPDATE MyTable
SET
    Value = 2
WHERE
    ID = 2
    AND Value <> 2;
SELECT @@ROWCOUNT;

-- UPDATE 2
UPDATE MyTable
SET
    Value = 2
WHERE
    ID = 2;
SELECT @@ROWCOUNT;

DROP TABLE MyTable;

我问的原因是我需要行数来包含未更改的行，所以我知道如果 ID 不存在是否进行插入。因此，我使用了 UPDATE 2 表单。如果使用 UPDATE 1 表单有性能优势，是否有可能以某种方式获得我需要的行数？

情况 我有一个 postgresql 9.2 数据库，它一直都在大量更新。因此系统受 I/O 限制，我目前正在考虑进行另一次升级，我只需要一些关于从哪里开始改进的指导。

以下是过去 3 个月情况的图片：

如您所见，更新操作占磁盘利用率的大部分。这是另一张更详细的 3 小时窗口中情况的图：

如您所见，峰值写入速率约为 20MB/s

软件 服务器运行 ubuntu 12.04 和 postgresql 9.2。更新类型通常在由 ID 标识的单个行上进行小更新。例如UPDATE cars SET price=some_price, updated_at = some_time_stamp WHERE id = some_id。我已经尽可能多地删除和优化了索引，并且服务器配置（linux 内核和 postgres conf）也非常优化。

硬件 硬件是一个专用服务器，带有 32GB ECC ram、RAID 10 阵列中的 4 个 600GB 15.000 rpm SAS 磁盘，由带有 BBU 的 LSI RAID 控制器和英特尔至强 E3-1245 四核处理器控制。

问题

• 对于这种口径（读/写）的系统，图表所看到的性能是否合理？
• 因此，我应该专注于进行硬件升级还是深入研究软件（内核调整、confs、查询等）？
• 如果进行硬件升级，磁盘数量是性能的关键吗？

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我想知道是否可以更新 MySQL 中的触发器定义。例如，我有一个触发器 T，我想向它添加一些新功能。

我的假设是我需要删除并重新创建它。

对于此类场景，数据库管理的最佳实践是什么？

我的数据库中有 2 个表。

表格1

-------------------------------------------------------------------------
| name | family | phone | email | gender | phone2 | address | birthdate |
-------------------------------------------------------------------------

表#2

-----------------------------------------
| gender | address | phone | birthdate |
-----------------------------------------

在表＃1的列地址和PHONE2是空的和列性别和生日的值是相同的表＃2。

当每行的性别和出生日期相同时，如何从表 #2 中读取数据并使用表 #2 address和phone列中的值更新表 #1 中的address和phone2？

-------------------------------------------------------------------------
| name | family | phone | email | gender | phone2 | address …