一、前言
以前的系統由于表設計比較復雜（多張表，表與表直接有主從關系），這個是業務邏輯決定的。 插入效率簡直實在無法忍受，必須優化。在了解了Postgre的Copy,unlogged table 特性
之后，決定一探究竟。
二、測試用例
1.數據表結構:表示一個員工工作績效的表（work_test）：共15個字段
id,no,name,sex,tel,address,provice,city,post,mobile,department,work,start_time,end_time,score
索引（b-tree的集群索引或者叫聚集索引）：id,no,name,sex,tel,address,provice,city,post,mobile,department,work
2.測試環境：win7，四核，2GB內存；postgre版本9.3；Npgsql連接Postgre數據庫。
三、insert/ transaction/ copy/unlogged table
1.insert 一個10W數據大概需要120s，雖然已經提升“不少”，但是還是不盡如人意。以前用SQLite時發現Transaction可以大幅提升性能，于是在Postgre中試試，發現并沒有明顯變
化。不知何故。
2. copy可以將文件（csv）中的數據復制進數據庫中，當然數據表的結構和要數據類型要與文件一一對應。據說可以大幅提升插入性能。
復制代碼 代碼如下:
COPY 'work_test' from 'c:\temp.csv' WITH DELIMITER AS ','
使用Copy后發現插入的性能立馬提升至30s，相當于1s插入3300條記錄。這中間還包含生成csv文件的時間。
3.unlogged table
unlogged table，網上的文章說可以10倍于insert。使用方法也很簡單:Create unlogged table ...
但是unlogged table 在遇到Postgre服務器異常重啟后會丟失全部數據，所以如果你的數據不允許丟失，請不要使用。
使用后發現，大概20s，1s插入5000條記錄。
下面是三種插入方式的走勢圖：
說明：x軸表示數據庫中已有的記錄數，單位百萬，每個點是10W.Y軸表示每次插入所耗時間，單位秒。
藍色線：insert;之所以后面比較穩定是因為電腦沒有運行其他程序。所以說，電腦工作狀態對Postgre效率有一定的影響。
粉紅色：copy;
黃色線：copy+unlogged
雖然建了索引，并且表中的數據一直累加進來，對于后續插入數據性能并沒有任何影響，這個結果就是我想看到的。
四、查詢測試
按name字段搜索：
復制代碼 代碼如下:
select * from work_test where name='1'
說明：x軸表示數據庫中已有的記錄數，單位百萬，每個點是10W.Y軸表示每次查詢所耗時間，單位毫秒。
藍色線：insert;
粉紅色：copy;
黃色線：copy+unlogged
由于三種插入方式結果都是一樣的，所以對比并沒有意義，這里主要看查詢耗時。平均下來：500ms,并且隨著Row count的增加，查詢效率并沒有降低。這主要得益于良好的索引。
另外發現：條件越多，查詢效率越高，因為掃描的行數在減少，后面的圖就不貼出來了。
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