如前几节所述，Citus 是一个扩展，它扩展了最新的 PostgreSQL 以进行分布式执行。这意味着您可以在 Citus 协调器上使用标准 PostgreSQL SELECT 查询进行查询。 Citus 将并行化涉及复杂选择、分组和排序以及 JOIN 的 SELECT 查询，以加快查询性能。在高层次上，Citus 将 SELECT 查询划分为更小的查询片段，将这些查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果（如果需要，对它们进行排序），并将最终结果返回给用户。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/26/test-drive-citus-11-beta-for-postgres/
要创建分布式表，您需要首先定义表 schema。为此，您可以使用 CREATE TABLE 语句定义一个表，就像使用常规 PostgreSQL 表一样。
一、在介绍使用函数处理数据前,先说下使用DBMS(数据库管理系统)处理数据所带来的问题！ 1、与几乎所有的DBMS都同等的支持SQL语句(如SELECT)不同,每一个DBMS都有特定的函数,事实上,只有少数几个函数被所有主要的DBMS等同的支持。 比如,像提取字符串的组成部分,ACESS使用MID();DB2、Oracle、Postgre和SQLite使用SUBSTR(),而MySQL和SQL SERVER使用SUBSTRING(); 比如,数据类型的转换,Access和Oracle使用多个函数,每种类型的
每个人都使用SQL和Python。SQL是数据库的实际标准，而Python是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星顶级语言。想象一下，两者如果结合在了一起？
你好啊，技术的朋友们！猫头虎再次为大家服务啦！🐯 在数据库领域，JSON数据处理是一个热门话题，不少小伙伴在搜索“PostgreSQL JSON操作”、“PostgreSQL JSON性能优化”等关键词。在这篇文章里，我会为大家详细讲解《PostgreSQL中的JSON处理：技巧与应用》。一起来挖掘吧！🔍
上述例子中，存储在表中的数据都不是应用程序所需要的。我们需要直接从数据库中检索出转换、计算或格式化过的数据，而不是检索出数据，然后再在客户端应用程序中重新格式化。
从版本9.4开始，PostgreSQL在使用JSON数据的二进制表示jsonb时提供了显着的加速，这可以为您提供增加性能所需的额外优势。
要将数据插入分布式表，您可以使用标准 PostgreSQL INSERT 命令。例如，我们从 Github 存档数据集中随机选择两行。
https://www.citusdata.com/blog/2022/06/17/citus-11-goes-fully-open-source/
由于 Citus 通过扩展 PostgreSQL 提供分布式功能，因此它与 PostgreSQL 结构兼容。这意味着用户可以使用丰富且可扩展的 PostgreSQL 生态系统附带的工具和功能来处理使用 Citus 创建的分布式表。
对开发人员来说，Django的ORM 确实非常实用，但是将数据库的访问抽象出来本身是有成本的，那些愿意在数据库中探索的开发人员，经常会发现修改 ORM 的默认行为可以带来性能的提升。在本文中，我将分享在 Django 中使用数据库的 9 个技巧。
在为生产设置应用程序时，准备好多个数据库副本通常很有用。保持数据库副本同步的过程称为复制。复制可以为大量同时读取操作提供高可用性水平扩展，同时减少读取延迟。它还允许在地理上分布的数据库服务器之间进行对等复制。
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。
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
数据库监控是系统地跟踪显示数据库执行情况的各种指标的持续过程。 通过观察性能数据，您可以获得有价值的见解并识别可能的瓶颈，并找到提高数据库性能的其他方法。 此类系统通常会实施警报，以便在出现问题时通知管理员。 收集的统计信息不仅可用于改进数据库的配置和工作流程，还可用于改进客户端应用程序的配置和工作流程。
PostGIS作为postgresql针对「地理空间数据」的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
作为地球上最坚硬的物质，钻石的用途令人惊讶地有限：锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下，自然界中较软的金属之一--铁，可以被改造成无尽的应用：最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船，而且很快，如果埃隆-马斯克是对的，就会有最有效的电动车电池。 换句话说，铁之所以有令人难以置信的用处，是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样，数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库，由于其完全灵活的结构，是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此，它们能够摄取大量的数据，
PostgreSQL 不少的单位已经开始部署了，对于外包的开发，甲方也需要有相关的规范给出，虽然比MYSQL 的要求要少了不少，但该注意的还是要注意。
9月9日，PostgreSQL全球开发组宣布了9.3版发布的消息。从2010年9.0版开始，PostgreSQL已经连续四个版本稳定地按时在每年9月中旬发布，从一个侧面也显示了开发团队的强大实力。 9.3版的新增点通过官方的特性矩阵能够最直观地看到。官方Wiki中的What‘s New和正式文档中的版本说明有更详细的说明。 比较显著的新增特性包括： 外部数据集成 外部数据封装器现在可写了，大大有助于系统间的双向数据交换。这在目前多种数据库和存储技术共存的复杂IT系统中非常重要。 新增了一个高性能、读/写P
在我们开始学习 PostgreSQL 数据库前，让我们先了解下 ORDBMS 的一些术语：
█ 本文译自2016年8月8日的 Stephen Wolfram 的博客——Today We Launch Version 11!（http://blog.stephenwolfram.com/2016/08/today-we-launch-version-11/） 本号之前介绍了《从Mathematica 1.0到 Wolfram 11.0，一场持续了30多年的智慧之旅！》、《强大的 Wolfram 11.0（上）》等文，今天带您继续一起领略 Wolfram 11.0 强大的新功能—— 整合一切 Wolf
之前写过一个关于POSTGRESQL TOAST 的存储的文字， 这篇算是那篇的后续，起因是这样的，昨天在一个PG 的群里面，有人问是否可以在一个字段中存储1个G 的数据。一个数据库中字段存储数据是无可厚非的，但实际上存储数据的方式和大小决定了一个数据库是否能进行正常的运作，软件的设计中也有相关的限制，数据库本身可以理解为一个软件，既然是软件，既然有相关的数据结构的设计，则什么是适合的什么是不适合的都有相关的定论。
一条 SQL 在数据库中是如何执行的呢 ？相信很多人都会对这个问题比较感兴趣。但是，感兴趣归感兴趣，你得去追呀，还臆想着她主动到你怀里来 ？
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询，提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
Odoo（以前称为OpenERP）是一个由10,000多个开源应用程序组成的自托管套件，可满足各种业务需求，包括CRM，电子商务，会计，库存，销售点和项目管理。这些应用程序都是完全集成的，可以通过Web界面进行安装和访问，从而可以轻松实现公司流程的自动化和管理。
cut命令用于Linux和Unix系统中，从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出。
统计信息，没有数据是没有的，但统计信息怎么收集，标准是什么，怎么使用，就值得去看看了。
通过关键字 “AT” 可覆盖一个 S7-1200/S7-1500 中已声明的变量。
报文介绍PostgreSQL copy 命令，通过示例展示把查询结果导出到csv文件，导入数据文件至postgresql。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
其实每种数据库都有自己的特色，PostgreSQL 也不例外，其中如果你留心PostgreSQL被最常问及的问题之一，就是大小写的问题。今天的讨论不涉及数据库名，表名的大小写，仅仅讨论一下字段里面的值的大小写。
使用 DB 门面的 insert 方法执行插入语句。和 select 一样，该方法将原生 SQL 语句作为第一个参数，将参数绑定作为第二个参数：
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力，但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外，正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统，用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
这种直接SQL提取方式很直接，但是不是最好的方式也不利于数据的进一步统计分析、可视化和预测分析， 所以我们这里讲解下：
说起在线 DDL，最常见的操作莫过于在线加一个字段或者索引，不过如果数据量比较大的话，伴随而来的往往是长时间的等待，更要命的是系统在操作期间很可能会出现不可用的情况，所以一般只能等到凌晨操作，简直就是梦魇一般的存在。
开源数据库 PostgreSQL 的图形管理工具常用的有Navicat，除此之外，我们还有PostgreSQL本身自带的pgAdmin4，比较专业。
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
2023年可以说是人工智能领域不平凡的一年，随着人工智能领域的飞速发展，开发者们都在寻找能够轻松、高效地构建应用的工具。
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时，发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入？导入过程中，Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
Java中枚举类型和PostgreSQL中枚举类型的转换是很直接的。例如，要进行数据的插入或者更新，可以使用CAST语法在SQL 的PreparedStatement语句中这样写：
在线客服系统是一个使用PHP、JavaScript和CSS开发的即时网页聊天咨询系统。该项目包含管理员和用户端。管理员端管理所有的管理，如编辑站点内容、管理提供者和预订，管理员在这个系统的管理中起着重要的作用。 在线客服系统源码及演示：zxkfym.top 对于用户部分，用户可以浏览主页、关于和服务。用户可以是顾客谁需要家庭服务或服务提供商提供家庭服务的人。为了注册为服务提供商，用户必须填写注册表格。然而，要将服务提供商作为客户预订，用户可以先搜索可用的服务提供商，然后再进行预订。该项目为客户预订服务提供商提供了一种方便的方式，无需前往所需的服务中心。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
在今年 10 月份 Apache IoTDB & SeaTunnel 联合 meetup 上，SeaTunnel Committer 的王海林带来题为《使用 SeaTunnel 玩转 IoTDB 数据同步》的主题演讲，详细阐述了 IoTDB 支持接入 SeaTunnel 的实现过程，让用户更深刻地理解 IoTDB 数据同步的操作方法和原理。本文根据此演讲修改整理而成。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
这个数据库系统在集群中可以轻松扩展，因此您的数据可以比真人秀明星的自负心态还要庞大。
Grafana能够支持各种类型的数据源，提供对应数据源的查询编辑器，通过数据源查询并对得到的数据进行转换和可视化。
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