PolarDB：實踐案例

實踐案例

說明

寬表模式中對指定列的統計分析

在寬表模式下，如查詢負載中只需要統計/分析部分列，則可使用列存索引（IMCI）功能提升查詢效率進行加速。

分區表使用列存索引

列存索引（IMCI）功能支援分區表，以應對資料不斷增長的統計和分析需求。

使用列存索引加速物化視圖重新整理

當處理海量資料（如十億層級）時，PostgreSQL物化視圖的重新整理過程會變得異常緩慢，導致資料新鮮度低，影響BI分析和報表產生的效率。

藉助於列存索引（IMCI）功能，能夠顯著縮短物化視圖的重新整理耗時，從而提升資料的新鮮度，並加速BI分析與報表產生的效率。

使用列存索引加速時序資料分析

在金融、物流與物聯網等業務情境中，系統會產生海量的時序資料，例如交易流水、軌跡資料和監控日誌。對這些TB層級的資料進行即時分析，往往面臨效能挑戰。

藉助於列存索引（IMCI）功能，您無需進行複雜的資料預先處理，即可通過實現對海量時序資料的即時、高效能分析，有效挖掘資料價值。