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PostgreSQL13.0于2020年9月24日正式release,13版本的PG带来很多优秀特性:比如索引的并行vacuum,增量排序,btree索引deduplication,异构分区表逻辑订阅等。在这里面最闪亮的特性非deduplication莫属。
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器,在灵活的BSD风格许可证下发行。它在其他开放源代码数据库系统和专有系统之外,为用户又提供了一种选择。 我们还是建议您使用云数据库进行搭建,省去数据迁移等麻烦操作,数据库详见:https://cloud.tencent.com/product/cdb-overview
Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序,这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始,Uber 的架构已经发生了巨大变化,变成了微服务,并采用新的数据平台模型。具体地说,之前使用 Postgres 的地方,现在改用 Schemaless,一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中,我们将探讨 Postgres 的一些缺点,并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/sql/mvcc/ PostgreSQL针对ACID的实现机制 数据库ACID 数据库事务包含如下四个特性 原子性(Atomicity) 指一个事务要么全部执行,要么不执行。也即一个事务不可能只执行一半就停止(哪怕是因为意外也不行)。比如从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1)划卡;2)出钱。不可能划了卡,而钱却没出来。这两步必须同时完成,或者同时不完成。 一
PostgreSQL天然集群,多个集群可以组成集簇,有点类似军队的连、团、旅这样的组织规则。对于我们日常学习使用的单节点则是单个集簇单个集群,自己就是集群。
《Postgresql 内幕探索》读书笔记 - 第一章:集簇、表空间、元组 引言 个人建议本章节自己搭建一个Postgresql数据库边实战边阅读更容易理解。 思维导图 图片比较大,这里贴出xmind
PG 最近的使用中,发现这个数据库确确实实是一个无底洞,东西太多了,但学习一样东西都是通过主干和分支的方式来学习,后续的学习其实有的时候是靠自觉和运气。
在这篇博文中,我们会介绍如何在零停机时间的前提下,使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱,比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版,但该流程不只适用于 RDS,也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
在postgresql11之前,为表增加一个包含非空默认值的字段,将会导致表重写,为每一行添加该字段,并填充默认值。如果该表在增加字段前非常大,那么将会非常耗时。
PostgreSQL中大量更新或者删除记录后,加上autovacuum参数未做优化或设置不当,会导致表及索引膨胀。生产环境除了手动使用vacuum之外,还有两个比较常用的工具:一个是pg_repack,另外一个是pg_squeeze。
来源 | OSCHINA 社区、作者 | PostgreSQLChina 链接:https://my.oschina.net/postgresqlchina/blog/5568852 在使用 PostgreSQL 的时候,我们某些时候会往库里插入大量数据,例如,导入测试数据,导入业务数据等等。本篇文章介绍了在导入大量数据时的一些可供选择的优化手段。可以结合自己的情况进行选择。 一、关闭自动提交 关闭自动提交,并且只在每次 (数据拷贝) 结束的时候做一次提交。 如果允许每个插入都独立地提交,那么 Postg
好长时间不进行研究了,最近被突发的问题想到了INDEX 的问题,随机想到数据和INDEX 存储在一起会怎样,我们将索引和数据进行分离后,会不会对数据库的性能有优化的可能。
关系数据库管理系统是许多网站和应用程序的关键组件。它们提供了一种存储,组织和访问信息的结构化方法。
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布,现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
– 把before for each row的触发器删掉, 再测试插入 : postgres=# drop trigger tg02 on t_ret; DROP TRIGGER postgres=# drop trigger tg2 on t_ret; DROP TRIGGER postgres=# insert into t_ret values(1,’digoal’,now()); NOTICE: 00000: tg01 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg1 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg03, after for each row 的触发器函数返回空, 不影响后续的触发器是否被调用. 因为只要表上面发生了真正的行操作, after for each row就会被触发, 除非when条件不满足. (这个后面会讲到) LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg3 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg04 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 NOTICE: 00000: tg4 LOCATION: exec_stmt_raise, pl_exec.c:2840 INSERT 0 1 – 有数据插入. 这也说明了before for each statement的返回值为空并不会影响数据库对行的操作. 只有before for each row的返回值会影响数据库对行的操作. postgres=# select * from t_ret ; id | info | crt_time —-+——–+—————————- 1 | digoal | 2013-03-10 16:50:39.551481 (1 row)
PG中,NULL可以表示空numeric值;不能进行数学操作符计算,NULL参与的结果都是NULL。
多年来,物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3,尽管当时很有限。在Postgres 9.3中,当刷新实例化视图时,它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间,则可以工作,但是如果您要为最终用户提供动力,那么这将是一个大问题。在Postgres 9.4中,我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在,我们已经完全烘焙了物化视图的支持,但即使如此,我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。
Django 迁移官方文档:https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/migrations/。
视图(View)本质上是一个存储在数据库中的查询语句。视图本身不包含数据,也被称为虚拟表。 我们在创建视图时给它指定了一个名称,然后可以像表一样对其进行查询。
写了600 多篇博客文章后,我以为我已经掌握了cluster命令的复杂性 ,但似乎我还没有,所以现在让我们开始吧。
本文是对两大开源关系型数据库MySQL、PostgreSQL做了详细的对比,欢迎大家在评论区发表自己的见解。
博客 PostgreSQL的Page分析记录 有过对page的 大体介绍,可以参看之前的blog,下面主要通过插件 pageinspect 向大家进行介绍。 在此之前需要了解的名词: page,物理文件的单位,默认大小为8K。 tuple,PG中物理行。 xid,事务号,执行操作时的顺序id。 pageinspect里边有三个函数是本文用到的,他们分别是: a.get_raw
最近有人问了关于POSTGRESQL 数据压缩的问题,其中有一个问题是关于修改了参数后,无法应用,并且数据库无法启动的问题,我们先从这里说起新的压缩模式。
PG数据库的总控制进程,负责启动和关闭数据库实例,是一个指向PostgreS命令的链接,算是第一个PostgreS进程。Postmaster的主进程,还会fork出一些辅助子进程。
1、数据采集过程繁琐,重复的脚本编写太多。从不同的数据库抽取数据,需要为不同的数据库写卸数脚本,再传输到数据集市文件服务器,再入库,每一环节都需要调度。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展,提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据,PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储,Geometry使用笛卡尔坐标系,而Geography使用球面坐标系(默认是WGS84坐标系)。对于空间栅格数据,则提供了Raster类型。
切换su - postgres用户(直接在终端输入psql也可实现),在postgres用户下输入\l
不同的架构决定了产品不一样的特性,看完了PostgreSQL核心进程会发现并没有喜闻乐见的UNDO模块,既然没有UNDO,那么我在事务修改了一条数据, 发现数据改错了,突然不想改了数据还能回退吗?
一般实现数据库的并发会采用三种方式,分别是多版本并发控制(MVCC),严格两阶段锁(S2PL),乐观并发控制(OCC).在MVCC中,每个更新操作都会创建新的一个数据版本,并保留旧版本。当事务读取数据对象时候,系统会根据一定的策略选择一个数据版本读取,这样读写都不会互相干扰。基于S2PL的数据库系统在写操作发生时会阻塞相应对象上的读操作,因为写入者获得了操作对象的互斥锁。PostgreSQL采用了基于MVCC的变体,叫做快照隔离级别(SI) 目前Oracle数据使用undo来实现快照隔离级别。当新数据写入
预设场景 假设系统中有两张大表在不停的写入数据,现在的需求是把两张大表做一个逻辑备份,要求两张表的数据必须一致。
最近写了一篇揭露人性的文章,被下架了,看来是写对了,的确是不适宜公开传阅了,我一点都不惊讶,很多事情只可意会,不能宣之于口.
用最简单的教程,抓住最重要的点。本章教程将带你认识Postgres的自增的用法,以及自增的原理。
OID 是 PostgreSQL 内部用于标识数据库对象(数据库,表**,视图,**存储过程等等)的标识符,用4个字节的无符号整数表示。它是PostgreSQL大部分系统表的主键。
目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟,当然还有它的开源,已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
PostgreSQL关系数据库系统是一个功能强大的,可扩展的,并符合标准的开源数据库平台。本指南将帮助您在CentOS 7 Linode上安装和配置PostgreSQL。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
如果表里没有没有对itemid建立索引,需要对表里所有记录进行比对,才能找到符合条件记录, chartevents表有313645063 条记录, 就要进行 313645063次对比, 慢是正常的
索引主要被用来提升数据库性能,不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型: B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下,CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
墨墨导读:PostgreSQL使用session_exec插件实现用户密码验证失败几次后自动锁定,本文介绍一种处理方案。
关系数据库是满足多种需求的数据组织的基石。它们支持从网上购物到火箭发射的各种功能。PostgreSQL是一个既古老但仍然存在的数据库。PostgreSQL遵循大部分SQL标准,具有ACID事务,支持外键和视图,并且仍在积极开发中。
Buffer Pool 本质上就是一块共享内存区域,其目的主要是对磁盘上的 page 进行缓存,尽量减少磁盘 IO,提升数据库系统的性能。
这个系列已经写到了第9篇,上一篇讲述了索引的一些基础使用的方式,这一篇将继续这个系列,这篇还是针对短查询OLTP的查询中的一些索引的方式和一些有意思的地方进行讲述。
在今天快速发展的技术领域中,SQL 数据库与 Kubernetes 集群的集成变得越来越普遍。这种融合在释放可扩展性和效率的新视野的同时,也引入了在监视和管理 SQL 查询方面的独特挑战。
ACID中的C即一致性在PG内部使用MVCC机制来保证。MVCC多版本并发控制为数据加上时间戳,读写需要额外的根据自身时间戳与数据时间戳对比,按照既定的规则可以知道这条数据对当前的SQL是否可见。MVCC避免了传统的锁方法,将锁竞争最小化来获得更高的性能。
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