PostGIS是一个空间数据库，空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
有些时候我们会遇到如下情况，我们需要依赖一张表的查询结果来更新另一张表，比如我们存在一张主表和一张关联表，我们需要把关联表的部分字段数据同步到主表的里面。
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。
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。
任何一个数据库最主要功能之一是可扩展。如果不删除彼此，则尽可能较少锁竞争从而达到这个目的。由于read、write、update、delete是数据库中最主要且频繁进行的操作，所以并发执行这些操作时不被阻塞则显得非常重要。为了达到这种目的，大部分数据库使用多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control）这种并发模型。这种模型能够将竞争减少到最低限度。
经常看到有人写关于锁的事情，但常常感觉给人一个感觉，数据库的ACID 是通过锁来控制的，实际上数据库的ACID 控制是复杂的，MVCC 就是一个对资源并发访问时的提高并发访问的有效的方法
大家好，我是猫头虎博主，近来很多读者询问关于PostgreSQL的存储引擎的细节。在这篇文章中，我将深入探讨PostgreSQL的存储引擎的原理和性能。对于那些正在考虑使用PostgreSQL或者想要更深入了解其内部机制的朋友来说，这篇文章将是一个不错的参考。 PostgreSQL存储引擎、PostgreSQL性能优化、PostgreSQL原理。
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。
Limit算子用于限制结果集的大小。PG使用limit算子进行limit和offset处理。Limit算子将输入集前x行去掉，返回接着的y行，再将剩下的丢弃。如果查询中包括offset，x表示offset的数量，否则x为0.如果查询中包含Limit，y表示limit数量，否则y是输入集的大小。
Greenplum数据库是一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器，其架构特别针对管理大规模分析型数据仓库以及商业智能工作负载而设计。
基本上大部分数据库都有定时任务，最近开发问我PostgreSQL 要做定时任务，有的存储过程要在夜间去和financial 的 服务器来交互。我的第一个反应就是用LINUX 的定时任务不就可以了，但这个程序员提出 SQL SERVER ORACLE 都有定时任务，postgresql 也应该有吧。所以就有了这篇文字
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/26/test-drive-citus-11-beta-for-postgres/
有个更好的办法，是安装扩展pg_stat_statements，此处需要PostgreSql支持，部分版本需要编译安装：
一个 Citus 集群由一个 coordinator 实例和多个 worker 实例组成。数据在 worker 上进行分片和复制，而 coordinator 存储有关这些分片的元数据。向集群发出的所有查询都通过 coordinator 执行。 coordinator 将查询划分为更小的查询片段，其中每个查询片段可以在分片上独立运行。然后协调器将查询片段分配给 worker，监督他们的执行，合并他们的结果，并将最终结果返回给用户。查询处理架构可以通过下图进行简要描述。
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。
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。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
== 注意：这里的创建数据库命令和上面创建 MariaDB/MySql 的命令有一点小小的不同 ==
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库，在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎，尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明，然后描述其顶层架构，之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性，正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop，进而阐述可以选择前者的理由。
PostgreSQL作为传统关系型数据，在设计架构上和Oracle非常相似，下图可以带给你直观的了解。
pgvector是一款开源的PostgreSQL扩展，充当着向量数据的管家，处理从嵌入存储到向量相似性搜索的所有事务。作为大型语言模型如腾讯混元大模型的重要辅助，它利用矢量表示数据并通过测量这些矢量之间的相似度以找到相关结果。这将获取相关信息的速度和准确度提升至新的高级。可以说，pgvector非常适合在处理大规模数据的场景，在需要进行相关性检索和高维数据处理的任务中，都有着出色的表现。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能，将 PostgreSQL 数据取出，经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写
本篇博客将为您提供关于PostgreSQL数据库的安装和使用教程，帮助您快速上手使用这个强大的开源关系型数据库系统。我们将介绍安装过程和基本使用方法，让您能够轻松开始使用PostgreSQL。
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大约10年前，我加入了Amazon Web Services，在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里，我已经了解了一致性和可用性之间的权衡（CAP定理），但实际上，频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟，并发性，可伸缩性，耐用性，可维护性，功能性，操作简便性以及系统其他方面之间的权衡，而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响，并且即使是业务本身的有效性。
PostgreSQL是一个功能强大的对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）。用于安全地存储数据，支持最佳做法，并允许在处理请求时检索它们。
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。
4月2号万众期待的Zabbix4.2终于发布了！新版本提供了很多特性，接下来几期主要介绍Zabbix4.2的一些新特性的使用。本次主要介绍TimescaleDB。
文章整理自：https://www.smartly.io/blog/scaling-our-analytical-processing-service-sharding-a-postgresql-database-with-citus
关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么？ CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 例如对于电商平台，用户的订单
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。
众所周知文本数据的分析,一直是EXCEL的天下, 通过多种EXCEL的方法来进行数据的处理. 但如果涉及到几个文本文件的数据的聚合分析,合并分析,函数分析等等这样的情况. 所以怎么能让文本文件进行数据分析成为一个数据分析领域的卖点.
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。
数据库配置 配置文件 /etc/postgresql/9.5/main/postgresql.conf 数据目录 /var/lib/postgresql/9.5/main 进入数据库 切换到postgres用户 sudo su postgres 连接数据库 psql 退出psql \q 数据库状态 查看数据库状态 sudo service postgresql status 启动数据库状态 sudo service postgresql start 查看数据库状态 sudo service postgres
PostgreSQL是一个开源数据库平台，因其易于维护，成本效益以及与其他开源技术的简单集成而广受网络和移动应用程序开发人员的欢迎。
在PostgreSQL中，表和表之间进行关联关系的情况下，在等值链接中，两个表如果一个是大表一个是小表，PostgreSQL 更倾向与使用 hash join 的方式来解决问题。主要的原因在于通过hash join 会利用内存来进行等值链接的对比针对这种链接的方式，效率更高，
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 一个应用同时连接多个数据库进行操作，这是常见的场景，quarkus也不例外，今天就随本文一起来实战多数据源操作 如下图，今天要创建名为multi-db-demo的应用，此应用同时连接两个数据库，名为fist-db的库中是卖家表，名为second-db的库中是买家表 📷 为了简化demo，本篇继续坚持不支持web服务，用单元测试来验证应用同时操作两个
ALTER TABLE用来添加，删除或修改现有表中的列，也可以用来添加和删除现有表上的各种制约因素。语法如下：
OLTP 联机事务处理， on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ，强调内存各种指标的命令率 ，强调绑定变量， 强调并发操作 数据在系统中产生 ，对响应时间要求非常高， 用户数量非常庞大，主要是操作人员，数据库的各种操作主要基于索引进行。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
作者 ｜ Dane Avilla 译者 ｜ 刘雅梦 策划 ｜ 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来，Netflix 一直在迭代开发系统，以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部，一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务（GQLMS）作为
【导语】2016年4月，PostgreSQL社区发布了PostgreSQL 9.6 Beta 1，迎来了并行查询（Parallel Query）这个新特性。在追求高性能计算和查询的大数据时代，能提升性能的特性都会成为一个新的热门话题。作为关注PostgreSQL发展的数据库开发者，本文作者将分享对于一些PostgreSQL并行查询特性相关话题的认识。 ➤并行查询的背景 随着SSD等磁盘技术的平民化，以及动辄上百GB内存的普及，I/O层面的性能问题得到了有效缓解。提升数据库的扩展性能，可以追求Scale O
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