Eigenschaften zeilenorientierter Speicherung

Datenbanken speichern Daten in zwei Hauptformaten: zeilenorientierte Speicherung und spaltenorientierte Speicherung. Postgres verwendet grundsätzlich zeilenorientierte Speicherung.

Wähle die Aussagen aus, die die Eigenschaften der zeilenorientierten Speicherung in einer Datenbank korrekt beschreiben.

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Abfrageleistung in PostgreSQL verbessern

Interaktive Übung

In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.

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Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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Mach dich bereit für die Winterspiele! Du lernst, wie man Joins, Unterabfragen und temporäre Tabellen verwendet, während du herausfindest, welche Olympia-Athletinnen und -Athleten bei Minusgraden trainieren. Außerdem lernst du den Query Planner kennen und wie seine Funktionsweise deine SQL-Struktur zu schnelleren Abfragen führen kann.

Exercise 1: Alles über Joins Exercise 2: Woher kommen alle Athletinnen und Athleten Exercise 3: Unterschiedliche Joins nutzen, um die Regionen der Athlet:innen zu erkunden Exercise 4: Und wie ist das mit dem Wetter Exercise 5: Subqueries und Common Table Expressions (CTE)Exercise 6: Mit einer Unterabfrage bis zum Gefrierpunkt filtern Exercise 7: Wo der Winter weiß ist Exercise 8: Länder mit Subqueries oder CTEs Exercise 9: Mit temporären Tabellen arbeiten Exercise 10: Temporärtabelle für Kanadier Exercise 11: Analysiere diese temporäre Tabelle

Frische deine Algebra-Kenntnisse auf und lerne die SQL-Bearbeitungsreihenfolge kennen. Finde heraus, welche Länder „eigentlich“ die meisten Athletinnen und Athleten haben sollten, indem du Bevölkerung und Bruttoinlandsprodukt (BIP) betrachtest – und lerne dabei die beste Art zu filtern. Du erfährst auch, wann deine Abfrage aggregiert (Summe, Anzahl usw.) und wie du sie strukturieren kannst, um diesen Prozess zu optimieren.

Exercise 1: Was du schreibst, ist nicht das, was SQL sieht Exercise 2: Auswirkung der Operationsreihenfolge auf die Abfragestruktur Exercise 3: Gruppieren und Aggregationen Exercise 4: COUNT und COUNT DISTINCT Exercise 5: Filtern in der WHERE-Klausel Exercise 6: OR versus IN mit Athletinnen und Athleten Exercise 7: Filter nach Datentyp Exercise 8: EXPLAIN den Filter-Schritt im Query-Plan Exercise 9: Filtern beim Joinen Exercise 10: Wo ein Regionsfilter platziert werden sollte Exercise 11: Filtern im JOIN, in WHERE und in SELECT Exercise 12: Aggregieren mit unterschiedlichen Daten-Granularitäten Exercise 13: Vor dem Joinen aggregieren Exercise 14: Trends in Südafrika

Konzentriere dich auf die Eigenschaften, die die Datenbankleistung verbessern. Entdecke, wann deine Tabelle keine Tabelle, sondern eine View ist. Lerne, wie die Speicherstruktur deiner Datenbank (zeilen- oder spaltenorientiert) deine Abfragestruktur beeinflusst. Du untersuchst vulkanischen Smog und beschleunigst deine Abfragen mit Partitionen und Indexen.

Exercise 1: Abfragen und Tabellen und Views – oh je Exercise 2: Datenladen und -speicherung Exercise 3: Den Tabellentyp herausfinden Exercise 4: Zeilenorientierte Speicherung und Partitionen Exercise 5: Eigenschaften zeilenorientierter Speicherung

Aktuelle Übung

Exercise 6: Vorschau einer zeilenorientierten Tabelle Exercise 7: Partitionierung nach Standort Exercise 8: Indizes verwenden und erstellen Exercise 9: Datenbankindizes finden Exercise 10: Einen Index erstellen und verwenden Exercise 11: Laufzeiten vergleichen Exercise 12: Spaltenorientierte Speicherung verwenden Exercise 13: Eigenschaften spaltenorientierter Speicherung Exercise 14: Die Information Schema verwenden

Lerne die Fachbegriffe des Query Lifecycle und tauche in den Query Planner ein. Erkunde, wie der Query Planner den Query Plan erstellt und optimiert. Finde dein nächstes Urlaubsziel, indem du nach Ländern mit jüngstem Bevölkerungswachstum suchst – und sieh dir dabei an, wie sich ein Join auf die Abfrageschritte auswirkt. Feile an deinen Optimierungstechniken, indem du beobachtest, wie unterschiedliche Filter deine Abfragezeiten beschleunigen.

Exercise 1: Lebenszyklus von Abfragen und der Planner Exercise 2: pg_tables erkunden Exercise 3: EXPLAIN – Grundlagen Exercise 4: Index-Scans Exercise 5: EXPLAIN zum WHERE Exercise 6: Ein tieferer Blick auf EXPLAIN Exercise 7: EXPLAIN-Parameter Exercise 8: Bevölkerungszahlen aggregieren und sortieren Exercise 9: Join im Abfrageplan Exercise 10: Abfragestruktur und Ausführung von Abfragen Exercise 11: Subqueries vs. CTEs Exercise 12: Warum der Unterschied?Exercise 13: Auswirkungen von Filtern Exercise 14: Glückwunsch