在postgresql9.5的时候做过一个测试就是sum()的效率最终的测试结果是sum(int)>sum(numeric)>sum(bigint)当时比较诧异为啥sum(bigint)效率比sum(numeric)还低。sum(numeric)的效率比sum(bigint)快了10%。

在pg10版本的时候对sum()的性能做了优化,pg10.4

最终的测试结果为pg10的效率大幅提升,sum(int)>sum(bigint)>sum(numeric),当一个表中有bigint,int时,谁放在第一列效率要高点。但是差别不是很大,效率都比numeric高。

bigint for smallint or int arguments, numeric for bigint arguments, otherwise the same as the argument data type

这次主要做abase5.0测试,以及pg11 jit测试。

插入1kw数据测试。

这里只是输出类型的转换,并不会太影响效率。
numeric的算术运算比整数类型要慢很多。
通过求助,最终了解到可能和pg的元组变形(tuple deform)有关,
这次创建三张表分别对应三种数据类型。
create table t_int(n_int int);
create table t_bigint(n_bigint bigint);
create table t_numeric(n_numeric numeric);
insert into t_int select generate_series(1,10000000);
insert into t_bigint select generate_series(1,10000000);
insert into t_numeric select generate_series(1,10000000);
 
 
 
pg:bigint,numeric,int效率测试:
drop table t_int;
drop table t_bigint;
drop table t_numeric;
show shared_buffers;
 
drop table t_bigint
create table t_int(n_int int);
create table t_bigint(n_bigint bigint);
create table t_numeric(n_numeric numeric);
insert into t_int select generate_series(1,10000000);
insert into t_bigint select generate_series(1,10000000);
insert into t_numeric select generate_series(1,10000000);
numeric
select version();
explain analyze
select count(*) from t_num_type
 
SET max_parallel_workers_per_gather = 2;
show max_parallel_workers_per_gather ;
 
select version();
1.单表测试
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_int) from t_int;--560
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_bigint) from t_bigint;--575
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_numeric) from t_numeric;--868
sum(int)>sum(bigint)>sum(numeric)
2.一个表测试
drop table t_num_type
create table t_num_type(n_bigint bigint,n_numeric numeric,n_int int);
insert into t_num_type select n,n,n from generate_series(1,10000000) as t(n)
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_int) from t_num_type ;--661
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_bigint) from t_num_type;--625
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_numeric) from t_num_type;--946
 
sum(bigint)>sum(int)>sum(numeric)
但是整体比单表慢。
select * from t_num_type_3 limit 10
 
drop table t_num_type_2
create table t_num_type_2(n_int int,n_numeric numeric,n_bigint bigint);
insert into t_num_type_2 select n,n,n from generate_series(1,10000000) as t(n)
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_int) from t_num_type_2;--603
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_bigint) from t_num_type_2;--668
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_numeric) from t_num_type_2;--947
sum(int)>sum(bigint)>sum(numeric)
--show jit_above_cost
int放前面int快,bigint又慢了。
 
3.
create table t_num_type_3(n_bigint bigint,n_int int,n_numeric numeric);
insert into t_num_type_3 select n,n,n from generate_series(1,10000000) as t(n)
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_int) from t_num_type_3;--623
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_bigint) from t_num_type_3;--616
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_numeric) from t_num_type_3;--973
 
目前来bigint放到第一列总是快的。当int放到第一列的时候又比bigint快。
 
 
create table t_num_type_4(n_int int,n_bigint bigint,n_numeric numeric);
insert into t_num_type_4 select n,n,n from generate_series(1,10000000) as t(n)
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_int) from t_num_type_4;--617
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_bigint) from t_num_type_4;--643
explain (analyze,buffers,format text) select sum(n_numeric) from t_num_type_4;--973

postgresql-int,bigint,numeric效率测试的更多相关文章

  1. ORM for Net主流框架汇总与效率测试

    框架已经被越来越多的人所关注与使用了,今天我们就来研究一下net方面的几个主流ORM框架,以及它们的效率测试(可能会有遗漏欢迎大家讨论). ORM框架:Object/Relation Mapping( ...

  2. NHibernate Demo 和 效率测试

    本文关于NHibernate的Demo和效率测试,希望对大家有用. 1.先去官网下载Nhibernate 2.放入到项目中并建立Helper类 private static ISession _Ses ...

  3. 关于 pgsql 数据库json几个函数用法的效率测试

    关于 pgsql 数据库json几个函数用法的效率测试 关于pgsql 几个操作符的效率测试比较1. json::->> 和 ->> 测试方法:单次运行100次,运行10个单次 ...

  4. Python_线程、线程效率测试、数据隔离测试、主线程和子线程

    0.进程中的概念 三状态:就绪.运行.阻塞 就绪(Ready):当进程已分配到除CPU以外的所有必要资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态成为就绪状态. 执行/运行(Running)状态:当 ...

  5. 进程池原理及效率测试Pool

    为什么会有进程池的概念? 当我们开启50个进程让他们都将100这个数减1次减到50,你会发现特别慢! 效率问题,原因: 1,开辟内存空间.因为每开启一个进程,都会开启一个属于这个进程池的内存空间,因为 ...

  6. 纯PHP Codeigniter(CI) ThinkPHP效率测试

    最近一直想做一个技术类的新闻站点,想做的执行效率高些,想用PHP做,一直纠结于用纯PHP做还是用CI或者THINKPHP.用纯PHP效率高,缺点 n多,比如安全方面.构架方面等等等等:用CI.thin ...

  7. Python--day39--进程池原理及效率测试

    #为什么要有进程池的概念 #效率 #每次开启进程都要创建一个属于这个进程的内存空间 #寄存器 堆栈 文件 #进程过多 操作系统调度进程 # #进程池 #python中的 先创建一个属于进程的池子 #这 ...

  8. 关于pgsql 几个操作符的效率测试比较

    关于pgsql 几个操作符的效率测试比较1. json::->> 和 ->> 测试方法:单次运行100次,运行10个单次取平均时间.测试结果:->> 效率高 5% ...

  9. kudu系列: Java API使用和效率测试

    Kudu+Impala很适合数据分析, 但直接使用Insert values语句往Kudu表插入数据, 效率实在不好, 测试下来insert的速度仅为80笔/秒. 原因也是显然的, Kudu本身写入效 ...

随机推荐

  1. oracle listagg within group

    案例: 查看,每个人身上的标签. 1)表数据 2)SQL select name,listag(tag,',') within group(order by tag) tags from table_ ...

  2. set集合的排序

    在hibernate的OneToMany的实体关联的时候,one端的set是无序的,可是需要按照顺序来搞的话就比较麻烦了. 下面给出一个例子. Set<DiaryPicture> diar ...

  3. 2019.01.21 bzoj2989: 数列(二进制分组+主席树)

    传送门 二进制分组入门题. 主席树写错调题2h+2h+2h+体验极差. 题意简述:给一堆点,支持加入一个点,询问有多少个点跟(x,y)(x,y)(x,y)曼哈顿距离不超过kkk. 思路:题目要求的是对 ...

  4. js,javascript,打印对象,object

    function writeObj(obj){ var description = ""; for(var i in obj){ var property=obj[i]; desc ...

  5. php 16进制颜色代码转换为rgba,rgb格式

    <?php $rgb = hex2rgba('#FFFFFF', false, true); echo 'rgb: '.$rgb[0].','; echo $rgb[1].','; echo $ ...

  6. java中的标识符、关键字、保留字

    Java中关键字(keyword)和保留字(reservedword) Keyword :Java的关键字对java的编译器有特殊的意义,他们用来表示一种数据类型,或者表示程序的结构等. Reserv ...

  7. Jersey RESTful WebService框架学习(五)使用@BeanParam

    第一步:定义一个实体类 注意:实体类的属性需要加上FormParam注解 public class User { @FormParam("name") private String ...

  8. canvas画的时钟

    结合几天来学习的canvas的API,终于完成了一个时钟呵呵 html <!doctype html> <html> <head> <meta charset ...

  9. onsyscommand

    简介 OnSysCommand()这个函数主要是截获控制命令的,msdn上的解释如下: The framework calls this member function when the user s ...

  10. (DP 雷格码)Gray code -- hdu -- 5375

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5375 Gray code Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    M ...