我有一个非常大的数据库（~1TB），所以运行一个非常简单的查询可能需要很长时间。例如。 for：
nlm成本是44661683.87磁盘页面获取。因此，执行起来非常昂贵。 当我尝试对查询设置限制时：
EXPLAIN select count(*) from users;
执行查询的成本保持不变，即44661683.87磁盘页面获取。
那么（1）是否可以对数据子集执行查询，然后推断到表的其余部分？可以使用以下内容快速找到行大小：
EXPLAIN select count(*) from users limit 10;
此外，（2）是否可以选择随机分布的行子集？
答案 0 :(得分：1)
group by是一个没有select count(*)
from (select u.*
from users u
limit 10
);
的聚合查询。它返回1行，因此限制没有影响。
你似乎想要：
tablesample至于你的第二个问题，Postgres在9.5版中引入了clc;
clear all ;
M = 20 ;
N = 100 ;
R1 = 1 ; % yttre radien
nR = linspace(0,R1,M) ;
nT = linspace(0,2*pi,N) ;
nx = linspace(-0.1,0.9,N);
ny = linspace(-1,1,M);
%nT = pi/180*(0:NT:theta) ;
[B, Z] = meshgrid(nx,ny);
[R, T] = meshgrid(nR,nT) ;
lambda = 1;
fun= @(s) e^((i*2*pi/lambda)*(1/2 * (cos(lambda/(4*pi*s))/2)));
% Convert grid to cartesian coordintes
X = R.*cos(T);
Y = R.*sin(T);
[m,n]=size(X);
% Plot grid
figure
set(gcf,'color','w') ;
axis equal
axis off
box on
hold on
for i=1:m
plot(X(i,:),Y(i,:),'k','linewidth',1.5);
end
for j=1:n
plot(X(:,j),Y(:,j),'k','linewidth',1.5);
plot(B(:,j),Z(:,j),'b','linewidth',1.5);
end
。 You can investigate that.
答案 1 :(得分：1)
是否可以对数据子集执行查询，然后推断到表的其余部分
您可以使用DELETE FROM backup WHERE id IN (
SELECT ID FROM (
SELECT id FROM backup WHERE id > 0
AND userId NOT IN (SELECT id FROM user WHERE state > 0)
ORDER BY id ASC LIMIT 100
) a
);
选项：
tablesample select count(*) * 10
from the_table tablesample system (10);
只能扫描表中10％的块，这些块应该非常快。如果将得到的行数乘以10，则会得到总行数的近似值（！）。样本量越小越快，这将是 - 但也不太准确。
我的数字的准确性取决于您的表有多少可用空间，因为10％（或您选择的任何样本大小）基于表中的块总数。如果有许多免费（或半免费）块，则该数字将不太可靠。
答案 2 :(得分：1)
如果在users表（或另一列上的索引）上有主键索引，则可以使用该索引进行仅索引扫描，这样可以产生更好的执行计划。但是，奇怪的是，它不适用于COUNT，因此您可以在子查询中执行SELECT DISTINCT，然后在外部查询上执行COUNT以强制它使用索引：
dispatch_async(<#dispatch_queue_t _Nonnull queue#>, ^{
<#code#>
})