pg查询锁表导致加字段失败

pg查询锁表导致加字段失败,第1张

在执行 ALTER TABLE 语句时,PostgreSQL 会自动对表加表级锁,防止其他会话对表进行 *** 作。如果其他会话正在使用表,则 ALTER TABLE 语句会失败,因为它无法获取表级锁。要解决此问题,可以先结束其他会话的活动,然后再次尝试执行 ALTER TABLE 语句。

《潮人 篮球 》中控球后卫PG,顾名思义是拥有控球,这里的控球包括抢断能力,通过抢断等方式获取球权并通过妙传辅助队友进攻,自身得分能力一般不强, 控卫一共拥有17种普通技能,10种花式被动。

控球后卫PG技能选择推荐

PG(控卫)的普通技能如下:

在普通技能的选择上新手可以尝试佩带:鱼跃扑球、冲抢、换手变向突破、闪电投篮、超级传球、干扰。

1、鱼跃扑球(必带):PG核心技能,抢夺地板球必备,可有效地争取篮板、盖帽、抢断后的球权。

2、冲抢(必带):虽然冲抢技能有较高的失位风险,但对于高抢断值的PG来说,能够进行有效抢断是球员的必备能力。

3、换手变向突破(推荐):结合PG自身的高跑动,可以有效地制造空位进行投篮进攻。

4、闪电投篮(推荐):配合传球的快速得分技能,能够有效地提升PG得分能力。

5、超级传球(必带):配合自身高传球值,实现妙传几率的最大化,提升团队实力。

6、干扰(推荐):PG需要面对的多是SF、PG、SG,佩带干扰技能能有效地干扰对方得分。

上述技能组合适合新手,在技能选择上适配于PG高抢断、高运球的基础数值。大家在熟悉PG数值特点后,也可以通过潜能、徽章加点改变PG的成长路线,佩带更多投篮技能使其成球强大的进攻投手。

对于花式被动(如下图):

推荐佩带小鸟跳投、街舞突破或者拜佛突破、不屈防守等,可适当的增强PG的投篮以及突破能力、身体对抗能力。

原理:

substring(string [from <str_pos>] [for <ext_char>])

substring方法的第一个参数是值,第二个是开始位置从1开始而非0(第一个字符下标是1),第三个参数是截取长度,我这个方法是比较笨的方法,应该有好的,但是没有太多时间去思考,后续有了会补上方法。

PG物化视图(Materialized View)是PostgreSQL中一种特殊的视图,是对基本表数据的聚合和简化,并将结果缓存到物理表中。物化视图可以提高查询的执行效率,并且可以实现对基本表数据的定期刷新,确保数据的正确性。其主要优缺点如下:

优点:

1 提高查询性能。物化视图的使用可以避免大量 joins、group by 和聚集函数,可以加快查询速度。也可以在物化视图中进行预计算,简化表的复杂查询。

2 降低数据冗余。物化视图将计算结果保存在物理表中,相比动态视图或查询,无需每次执行查询时计算全部数据,可以有效减少数据冗余。

3 优化查询计划。物化视图可以作为附加的优化器提高查询计划的效率,特别是当查询中有多个相同的联结、聚合函数或固有的查询逻辑时。

4 常用于大数据量的系统。当查询结果集是大数据量的时候,直接读取物化视图,而非直接查询源数据表,这对于大数据量系统的性能改善是非常显著的。

缺点:

1 物化视图增加了存储成本。使用物化视图会占用更多的磁盘空间,增加存储和维护成本。

2 物化视图必须定期刷新。使用物化视图需要定期刷新保证数据的正确性,如果刷新的时间不当,可能导致数据不一致。

3 物化视图可能不适合高并发的应用场景。当物化视图的更新频率高,而且许多查询同时访问物化视图的时候,可能会产生锁问题。

4 物化视图的维护有一定的复杂性。如果物化视图对基本表进行了除了简单查询之外的 DML *** 作,就需要对物化视图进行重新计算或刷新,或禁止对基本表进行 DML *** 作,这需要一定的管理和维护成本。

总之,PG物化视图具有明显的性能优势和简化查询的能力,但是也需要权衡其缺点,特别是存储和维护成本。

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