网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了，这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前，先来看下这两张图：
这里假设，你已经在 k8s 上部署好了基于 Citus 扩展的分布式 PostgreSQL 集群。
首先我们修复了一个SQL查询中的bug。然后我们重新思考了查询的设计。这里是使用LLM调整SQL查询的进一步方法。
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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
在时间序列工作负载中，应用程序（例如一些实时应用程序查询最近的信息，同时归档旧信息。
作为一名 Web 开发人员，我第一次与数据库和 SQL 产生交集是使用对象关系映射（ORM）。我使用的是 Django 查询集 API，这个界面用户体验很好。之后，我转向数据工程方向，更多地利用数据集来构建 AI。我的职责是从用户应用程序中获取数据，并将其转换为数据科学家可利用的内容，这一过程通常称为 ETL (extract, transform and load)。
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。
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。
http://amitkapila16.blogspot.com/2021/07/logical-replication-of-in-progress.html
SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式存在，可以嵌入到应用程序中。它使用简单的、基于文件的数据库格式，不需要独立的服务器进程，非常适合在资源有限的环境中使用。
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！🔍
通过这个 Node.js 和 MySQL 示例项目，我们将看看如何有效地处理 数十亿行 占用 数百GB 存储空间的数据。
在本教程中，我们将使用示例广告分析数据集来演示如何使用 Citus 来支持您的多租户应用程序。
Citus 提供对大型数据集的实时查询。我们在 Citus 常见的一项工作负载涉及为事件数据的实时仪表板提供支持。
在如今的关系型数据库中，有两个开源产品是你必须知道的。其中一个是MySQL，相信关注我的小伙伴们一定都不陌生，因为之前的Spring Boot关于关系型数据库的所有例子都是对MySQL来介绍的。而今天我们将介绍另外一个开源关系型数据库：PostgreSQL，以及在Spring Boot中如何使用。
PostgreSQL（通常缩写为Postgres）是一种强大的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），它具有许多先进的功能和广泛的应用领域。PostgreSQL 是一个功能强大、高度可定制且可扩展的关系型数据库管理系统，适用于各种不同规模和类型的应用程序和项目。它的开源性质和活跃的社区支持使其成为许多开发人员和组织的首选数据库解决方案之一。
https://www.citusdata.com/blog/2022/06/17/citus-11-goes-fully-open-source/
📷 官方手册：https://docs.citusdata.com 📷 脑图大纲 入门 什么是Citus？ Citus 可以扩展多远？ 何时使用 Citus 多租户数据库 实时分析 使用注意事项 何时 Citus 不合适 快速教程 多租户应用程序 数据模型和示例数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 实时分析 数据模型和样本数据 创建表 分发表和加载数据 运行查询 安装 单节点 Citus Docker (Mac 或 Linux) Ubuntu 或 Debian Fedora, CentOS, 或 Re
感谢支持ayqy个人订阅号，每周义务推送1篇（only unique one）原创精品博文，话题包括但不限于前端、Node、Android、数学（WebGL）、语文（课外书读后感）、英语（文档翻译） 如果觉得弱水三千，一瓢太少，可以去 http://blog.ayqy.net 看个痛快
在建立一个新项目时，尤其是在 Web 上的项目，选择数据库管理系统通常是事后才想到的。 大多数框架都包含一个对象关系映射 (ORM) 工具，该工具隐藏了跨平台的差异并使它们都以相同的速度运行。
PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎，可以实现小规模数据量的全文检索功能。本文我们将引导介绍一下这个功能，对于小数据量的搜索这个功能是足够使用的，而无需搭建额外的ES等重量级的全文检索服务器。
joepie91认为，MongoDB不仅存在诸多问题，而且并无突出之处。如果项目涉及用户账户或者两条记录之间存在某种关系，那么就应该使用关系型数据库，而不是文档存储；如果项目在使用Mongoose，那么也应该使用关系型数据库，因为Mongoose只是使用文档存储模拟了有模式的关系型数据库。因此，大多数情况实际上需要的都是一个关系型数据库。在这些情况下，PostgreSQL是个不错的可选方案。开发者可以使用查询构建器或ORM来简化使用过程，比如，在Node.js中，可以选用Knex、Bookshelf、Sequelize或Waterline。即使真得需要一个文档存储，那么也有比MongoDB更好的选项。另外，他也不认为MongoDB适合于创建原型，因为如果生产环境使用不同的数据库，则还需要重写所有的代码。总之，MongoDB并没有什么适用场景。它在技术上比不上其它可选方案，并没有提供真正有用的独有的特性，而且开发人员也无法确保数据一致性和安全。最后，joepie91指出，流行度并不等同于质量，只能说明产品有一个不错的市场团队：
【编者按】伴随着对广泛使用的JSON数据交换格式的支持，PostgreSQL开源数据库新版本的出现标志着其将目标指向日益发展的非关系型数据存储NoSQL市场，特别是人气高涨的MongoDB方案。现在，EnterpriseDB又推出了一个免费的turnkey开发环境，这将使程序员轻松的使用PostgreSQL的新 NoSQL功能构建web应用程序。 原文：EnterpriseDB chucks devs free tools to craft NoSQL web apps with PostgreSQL （h
如果您正在构建软件即服务 (SaaS) 应用程序，您可能已经在数据模型中内置了租赁的概念。通常，大多数信息与租户/客户/帐户相关，并且数据库表捕获这种自然关系。
从PG1开始，ALTER TABLE DETACH 支持 CONCURRENTLY，避免因ALTER TABLE DETACH忘记设置statement_timeout参数而长时间锁表。
半结构化数据是一种灵活多变的数据形式，不受固定结构限制，无需事先定义固定的表结构，为数据存储和分析提供了强大的灵活性及便捷性。常见的半结构化数据包括 XML、JSON、日志文件等。半结构化数据被广泛应用于以下场景：
为了学一学号称世界上最先进的开源关系型数据库，就要先安装，接下来就在CentOS 7上安装PostgreSQL 11。
[每周 Postgres 世界动态] 本文全网唯一源地址 产品新闻 信息来源：网址基础上整理。 PostgreSQL Anomymizer 发布新版本0.10，提出了新引擎和全新文档。PostgreSQL Anonymizer 是一个用于隐藏、替换个人身份信息或商业敏感数据的 PostgreSQL 插件。 pg_dumpbinary 发布新版本v2.7，pg_dumpbinary 是一个以二进制形式转储 PostgreSQL 数据库的工具软件。 pgAdmin 4 发布新版本v6.6、v6.7. pgAdm
knex框架是一个ORM框架，使用knex可以用JavaScript语法指令来操作SQL语句，这大大降低了前端工程师操作进行数据库操作的难度，但是需要注意的是knex最终还是会生成SQL语句和数据库进行交互
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Knex.js is a "batteries included" SQL query builder for Postgres, MSSQL, MySQL, MariaDB, SQLite3, Oracle, and Amazon Redshift designed to be flexible, portable, and fun to use. It features both traditional node style callbacks as well as a promise interface for cleaner async flow control, a stream interface, full featured query and schema builders, transaction support (with savepoints), connection pooling and standardized responses between different query clients and dialects. 没什么要说的，就是操作数据库
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。
前两天同事问了一个PG的错误，创建一张普通表，insert插入正常，但是执行update和delete时，提示这个错误，
在第一讲云函数的生命周期中，我们已经提到了在云函数 Mount 阶段创建数据库连接带来的两方面好处：
Citus是Postgres的开源扩展，将Postgres转换成一个分布式数据库，在集群的多个节点上分发数据和查询，具有像分片、分布式SQL引擎、复制表和分布式表等特性。
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。
在数字时代，第三方库是开发者的杠杆，而Node.js则是理想的支点。它们将我们从编写枯燥的代码中解放出来，让我们能够专注于创造独特的功能。
promscale 是一个开源的可观察性后端，用于由 SQL 提供支持的指标和跟踪。
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。
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。
熟悉 Node 或前端 JavaScript 工作的同学都知道，社区中的可用模块有数十万之多。
JSON作为结构化的数据，目前越来越受到开发者的爱戴，它简单灵活易于理解。是作为储存数据的一种比较使用的一种格式，greenplum最新版本已经很好的支持了JSON和JSONB类型的数据
在较早的博客文章中，我写了关于如何将问题分解为MapReduce样式的方法可以如何为您提供更好的性能。当我们能够在集群中所有核心之间并行化工作负载时，我们发现Citus比单节点数据库快几个数量级。虽然计数（*）和平均数很容易分解成较小的部分，但我立即想到了一个问题，即计数不重复数，列表中的最高值或中位数是什么？
本文中的示例将向您介绍JSON-B，JSON绑定API for Java。在快速概述和安装说明之后，我将向您展示如何使用JSON-B来序列化和反序列化Java对象，数组和集合; 如何使用JSON-B自定义序列化和反序列化; 以及如何在序列化或反序列化期间使用JSON-B适配器将源对象转换为目标对象。
解锁TOAST的秘密：如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性
POSTGRESQL 对json的支持相对某些数据库是非常给力的, json数据的存储和使用在目前系统的开发信息的传递是主导的. 但POSTGRESQL 支持JSON 的方式有两种 JSON 和 JSONB ,到底有什么不同,在项目中应该用那个,都是需要说明的.
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。
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