上期給大家分享了在交互式分析中如何給表導入數據，在PostgreSQL中的標準insert語句，往期精彩傳送門：今天聊聊怎麼給表寫入數據 ，同時相關的建表操作也可以參見往期：今天來聊聊怎麼高效建表

通常來說，數據存儲需要耗費存儲資源，當查數據的時候，也會耗費計算資源，如何快速查詢到想要的結果又能省去不必要的計算資源，也是性能優化的一大挑戰。今天小編就為大家講解，如何在交互式分子中，高效使用SELECT以達到快速查詢數據又能節約資源的目的。

語法

SELECT [ALL | DISTINCT [ON (expression [, ...])]]
  * | expression [[AS] output_name] [, ...]
  [FROM from_item [, ...]]
  [WHERE condition]
  [GROUP BY grouping_element [, ...]]
  [HAVING condition [, ...]]
  [{UNION | INTERSECT | EXCEPT} [ALL] select]
  [ORDER BY expression [ASC | DESC | USING operator] [, ...]]
  [LIMIT {count | ALL}]

使用示例

1.SELECT *

直接使用SELECT語句查整個表，如示例：

select * from test;

在使用select * 時，會整個表做索引，但實際業務中，整張表的數據並不是所有的都會同時需要，因此會浪費大量的計算資源，當整個表數據量特別大時，也會耗費大量時間去查詢。

2. SELECT FROM

當要大量查詢某些欄位時，一般建議不做整張表的查詢，而是查需要的列，示例如下：

select id,name from test;

3.GROUP BY

GROUP BY 語句用於結合聚合函數，根據一個或多個列對結果集進行分組。

SELECT kind, sum(length) AS total FROM films GROUP BY kind;

說明：group by 裡面的欄位包含不能float/double這種浮點型。

4.DISTINCT/COUNT DISTINCT

在表中，可能會包含重複值，使用distinct來返回不同的值，而count distinct是用來計算非重複數據的數目。

//distinct用法
SELECT DISTINCT ON (location) location, time, report
    FROM weather_reports
    ORDER BY location, time DESC;
 
//精確uv
SELECT c1, COUNT(DISTINCT c2) FROM table GROUP BY c1

//非精確uv
SELECT c1, approx_count_distinct(c2) FROM table GROUP BY c1
    

5.UNION

UNION用於將兩個或者更多的 SELECT 語句的運算結果組合起來。

說明：每個 SELECT 語句必須有相同數量的選中列、相同數量的列表達式、相同的數據類型，並且它們出現的次序要一致，不過長度不一定要相同。

 SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
         FROM CUSTOMERS
         LEFT JOIN ORDERS
         ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID
    UNION
         SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
         FROM CUSTOMERS
         RIGHT JOIN ORDERS
         ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

6.ORDER BY

ORDER BY用於對查詢的結果進行排序。可用於根據指定的列對結果集進行排序。

說明：默認排序是升序，若要使用降序，需要使用DESC關鍵字

SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company;

//降序排列
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company DESC;

7.WHERE

where用於按照指定條件來選擇數據。

SELECT * FROM Persons WHERE FirstName='Bush';

使用優化

1.只需要查某些列，將select全表替換成select指定欄位

select * from table
替換成：
select id，name from table;

2.對於查詢較大的數據，加一些過濾條件以及限定條件

select id,value from table where id=123 limit 1000;

3.對於數據量較大的表，查詢主要以等值查詢為主要查詢場景時，建議可以創建或者將原表修改為Hash Clustering表，利用CLUSTERED欄位加速該欄位的filter效率。

4.對於數據量不大但查詢時長明顯較大時，需要判斷是否存在數據傾斜問題：可以通過ANALYZE EXPLAIN方式查看執行計劃，獲取診斷信息。

作者：May-交互式分析