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。
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。
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。
SQL的一个基本原理（以及SQL所继承的关系原理）就是一列中的单个数据是原子性的。
Citus 是一种 PostgreSQL 扩展，它允许数据库服务器（称为节点）在“无共享(shared nothing)”架构中相互协调。这些节点形成一个集群，允许 PostgreSQL 保存比单台计算机上更多的数据和使用更多的 CPU 内核。这种架构还允许通过简单地向集群添加更多节点来扩容数据库。
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
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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
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
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。
欧洲航天局科学数据中心（the European Space Agency Science Data Center，简称ESDC）利用TimescaleDB扩展切换到用PostgreSQL来存储他们的数据。ESDC的各种数据，包括结构化的、非结构化的和时间序列指标在内接近数百TB，还有使用开源工具查询跨数据集的需求。
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
大家好，如果您是计算机科学专业的毕业生或者刚刚进入编程世界，并且有兴趣学习SQL并寻找一些很棒的资源 - 例如书籍，课程和教程 - 那么您就来对了。在过去，我分享了一些最好的SQL书籍和教程，今天，我将分享一些最好的SQL和数据库课程，以便学习，以便掌握这项有用的技术。如果您不知道SQL是什么以及为什么要学习它，那么让我简要介绍一下SQL，以便每个人都能从中受益。SQL是一种与数据库一起使用的编程语言。您可以使用SQL来创建数据库对象 - 例如表，存储过程等 - 以及存储和检索数据库中的数据。
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。
PostgreSQL提 供了丰富的数据类型。用户可以使用 CREATE TYPE 命令在数据库中创建新的数据类型。PostgreSQL 的数据类型有很多种，下面我们具体来说明。
PostgreSQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用SQL语言来操作和管理数据。它被广泛应用于数据存储、数据分析和Web应用程序等领域。
【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
在各个领域广泛应用的 PostgreSQL 是一个强大的开源关系型数据库管理系统。本博客的主题是深入了解 PostgreSQL 的架构和内部工作原理，旨在帮助读者更好地理解其工作机制，从而优化和管理 PostgreSQL 数据库。
为什么翻译这篇文章，因为本人对于这两种数据库是在熟悉不过了，一个是有10多年的经验，一个也有5-6年的经验，而且这两种数据库在很多部分很相似，所以翻译了此篇。另外前两天有一个同学告知，他们单位SQL SERVER 被替换成 MYSQL ，OMG 这篇文字更的写，明明有 SQL SERVER 表兄弟 POSTGRESQL ，非要找 SQL SERVER 他二舅大伯三姨的儿媳妇 MYSQL 做替换的数据库，做这样决定的人，应该被开除。
哈喽，技术探索者们！猫头虎博主今天又与你们相遇啦！最近发现很多朋友在搜索“PostgreSQL索引优化”、“如何提高PostgreSQL查询速度”等关键词，决定带给大家这篇《提高查询速度：PostgreSQL索引实用指南》。让我们一同探讨如何利用索引让你的查询飞起来吧！
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分，是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法，无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息，但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
大家好前面已经介绍了选择查询、参数查询、交叉表查询，本节开始介绍操作查询部分内容。
在 Arctype 社区里，我们回答了很多关于数据库性能的问题，尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中，性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是，PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性，这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
在各种数据岗招聘中，SQL几乎成为了必备技能。有公司的地方就会有数据，有数据的地方就会有数据库，有数据库的地方就会有SQL。
数据本质上只是不同事实和观察结果的集合。随着时间的推移，开发人员意识到管理数据不仅仅是一个可选的跟踪系统，而是随着世界通过互联网逐渐变得更加紧密联系而变得必不可少。
Pgpool II 管理一个 PostgreSQL 服务器池，以实现单个 PostgreSQL 安装无法实现的一些功能。这些功能包括：
在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。
程序运行的时候，数据都是在内存中的。当程序终止的时候，通常都需要将数据保存到磁盘上，无论是保存到本地磁盘，还是通过网络保存到服务器上，最终都会将数据写入磁盘文件。
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。
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 Index Types | 6 Types of Index available in PostgreSQL (educba.com)
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。
工作近十年来，开源关系数据库PostgreSQL一直是OneSignal的核心部分。多年来，我们已经在近40台服务器上扩展了多达75 TB的存储数据。我们的实时分段功能极大地受益于PostgreSQL的性能，但是由于繁重的写入负载和PostgreSQL升级路径的限制而导致的膨胀，有时我们也一直在挣扎。
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。
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
支持非阻塞的DROP TABLE和RENAME TABLE查询和原子的EXCHANGE TABLES t1 AND t2查询。默认情况下使用Atomic数据库引擎。
POSTGRESQL 14 还有很多同学没有使用，目前大多使用的版本在9.4 ，10 ， 12 ， 13 这几个版本，但POSTGRESQL 更新的步伐不会停止，POSTGRESQL 15会有什么新的功能值得期待。
PostgreSQL 的审计还是要借助PostgreSQL的扩展pgaudit 来进行。有些熟悉PG的同学可能说，不是可以log_statement = all 来记录所有的语句吗，干嘛那么麻烦，自己去查日志不就好了。实际上如果公司有审计部门的情况下，这样是过不了关的，需要一个与商业数据功能相差无几的方式来面对审计部门的“亲和力”。
Hey, 宝藏们！猫头虎又回来啦！🐯 最近，我发现很多小伙伴都在搜索“PostgreSQL 数据分区”，“PostgreSQL 分区优化”等关键词。数据分区是如何提高查询性能的神奇力量？让我们一起深入探索《PostgreSQL数据分区：原理与实战》吧！
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
最近想着把工作中常用到的技术点与工具做一些整理总结，一方面梳理一下这些知识点，加深使用记忆，也可以作为之后使用的查阅。
，但到底怎么设计和优化根据业务的事情这点也和数据库有关，不同类型的数据库的特点不同，所以表设计的方式也不同，大部分开发都不大懂，把ORACLE的表直接照搬到MYSQL（第三方或有些说支持多种数据库的软件公司） ，结果也可想而知。知识的扩展如果懂得数据库种类数量算是横向扩展，那根据业务逻辑来进行表的设计就是纵向发展的一部分，所以希望大家可以帮助，拽人或者加入扩展自己，互相帮助。也十分欢迎开发的同学，we are friend ,help each other.
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。
开头先解释下全功能什么意思，所谓的全功能指的是支持绝大部分的SQL特性，像主键，触发器，约束，函数，存储过程，跨节点join等等。而且这些特性的支持对业务完全透明，业务可以像使用一台单机数据库一样来使用PGXZ。 PGXZ凝结了数平小伙伴们一年多的辛苦劳动，在 2015年10月份正式上线接入业务。当前主要的用户有微信支付，数据平台。最大的线上集群规模31个节点，每分钟55万请求。 本文先介绍下PGXZ的渊源，然后对PGXZ的特性进行下总结。 要讲PGXZ就不得不先说下PGXZ的祖父--Postgresql。
Greenplum 6包含了针对OLTP场景的多个优化，极大地提高了高并发情况下简单查询、插入、删除和更新操作的性能。这些改进包括:
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似，但是正如您将在下面看到的那样，如果可以避免，通常建议使用非规范化。
喵~ 🐱 猫头虎博主在此！如果你正在寻找“PostgreSQL物化视图”方面的知识，那么你找对了地方！物化视图是一种强大的工具，可以提高查询性能并简化数据处理。本文将详细介绍它的创建、维护和应用。加入我们，一起挖掘更多宝藏吧！🔍💡
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