对于关系型数据库而言，针对表的检索，一般来说，建立合适的索引就可以达到很好的检索效果。（这里不包含表设计的合理与否）比如像状态列这样可选择性非常低的值
对于关系型数据库而言，针对表的检索，一般来说，建立合适的索引就可以达到很好的检索效果。（这里不包含表设计的合理与否）
比如像状态列这样可选择性非常低的值，该如何检索？ 其实这个已经不是关系型数据库擅长的方面了。 但是如果出于历史或者许多不可抗拒的原因，
我们还得在关系表中进行优化，该咋办？ 一般来说，就是建立静态表。 但是静态表也是多重多样，该如何选择？ 我下面列举几个简单的例子，当然了，
由于个人的脑子尺度不够大，有可能有些遗漏。
原始表。
20 完条记录， 大概36MB大小。
t_girl>create table rank_status (id integer not null, i_status varchar(3) not null);
第一种呢，就是建立LIST 表，这种表，可以当做静态表，也可以当做原始表来做相关的更新。
只有2条记录，大概720KB大小。
t_girl>create table rank_status_extend (i_status varchar(3) not null, ids text);
我们可以对两张表都做对应的更新操作。
插入一条记录。
t_girl> insert into rank_status values (222222,’yes’);Time: 4.397 mst_girl>update rank_status_extend set ids = ids ||’,’||’222222′ where i_status = ‘yes’;Time: 43.725 ms
删除一条记录。
t_girl>delete from rank_status where i_status = ‘yes’ and id = 1;Time: 47.339 mst_girl>update rank_status_extend set ids = replace(ids,’,1,’,’,’) where i_status = ‘yes’;Time: 45.046 ms
更新一条记录。
t_girl>update rank_status set id = 1000 where i_status = ‘yes’ and id = 20;Time: 65.834 mst_girl>update rank_status_extend set ids = replace(ids,’,20,’,’,1000,’) where i_status = ‘yes’;Time: 85.974 ms
我们看到，在对表的写操作中，第二张表会比第一张慢一点。
其实我们最主要的是关心读操作。其实在读上面还是很有优势的。
t_girl>select count(*) as total from rank_status where i_status = ‘yes’;total——- 99600(1 row)Time: 86.563 mst_girl>select length(ids) – length(replace(ids,’,’,”)) + 1 as total from rank_status_extend where i_status = ‘yes’; total——- 99600(1 row)Time: 35.762 mst_girl>select string_agg(id::text,’,’),i_status from rank_status group by i_status;Time: 113.393 mst_girl>select ids from rank_status_extend where i_status = ‘yes’;Time: 2.447 ms
接下来第二种呢，就是分别建立两张表, 但是这两张表呢，少了存放状态值的字段，所以在尺寸上小了很多。
t_girl>create table rank_status_yes (id int not null); 3552 kBt_girl>create table rank_status_no(id int not null); 3584 kB
当然这张表的检索肯定比原始表来的快，这里，我就不演示了。
第三种呢，就是建立一张物化视图，
t_girl>create materialized view mv_rank_status_yes as select * from rank_status where i_status = ‘yes’;
这种其实和第二种表很类似。只不过不同的是第二种表的维护需要人工来做，而这个视图系统可以维护。
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