我们知道在数据库行数据更新时,索引也需要进行维护,如果是高并发的情况下,索引维护的代价很大,可能造成索引分裂。Pg为了避免这个问题,采用了HOT(堆内元组技术)解决这个问题,下面我们就这个技术详细探讨一下。
工作中可能会存在业务比较复杂,重复性工作比较多,需要批量处理数据的情况,此时使用存储过程会方便很多,存储过程的执行效率也会快很多,能帮助我们节省很多代码和时间。
简单说,忽略列存储概念,将之认为压缩的行存储。列存储是这个概念的扩展,在下节解释。最基本的磁盘数据结构是B-tree,以TID为索引列。注意,这不是现有的Btree索引,而是独立于表数据存储的另外新Btree。
昨天写了些 MYSQL MVCC ,今天就的搞搞 PostgresQL 的MVCC ,最近从某些网站上获得的信息,PostgresQL的 相关人员的需求量在国内开始增加,但和需求相比,会的人少,所以你懂得。
索引是增强数据库性能的利器,在检索某些特定行的时候效率会有很大提升,postgresql中索引类型丰富,每种索引有着不同的应用场景,下面简单介绍一下。
重读算法导论之算法基础 ---- 插入排序 对于少量数据的一种有效算法。原理: 整个过程中将数组中的元素分为两部分,已排序部分A和未排序部分B 插入过程中,从未排序部分B取一个值插入已排序的部分A 插入的过程采用的方式为: 依次从A中下标最大的元素开始和B中取出的元素进行对比,如果此时该元素与B中取出来的元素大小关系与期望不符,则将A中元素依次向右移动 具体代码如下: public static void insertionSort(int[] arr) { // 数组为空或者只有一个元素的时候
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。
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。
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。
公众号现在输入题号可以直接查看题目啦~比如输入1000,会显示HDU1000的题目内容
int[] array = new int[] {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; //数组的静态定义方式
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。
PostgreSQL通过插件可以集成许多扩展,比如auth_delay。添加插件时,会引入一些guc配置变量,比如auth_delay的auth_delay.milliseconds。那么这些变量是如何随着插件的安装集成到server中呢?在系统中又是如何管理的呢?
上一篇文章中,我们介绍了 mysql 的 crash safe 机制,也是 ACID 中原子性的实现 — redolog 的原理和配置方法。 mysql 异常情况下的事务安全 — 详解 mysql redolog
上一篇文章《PostgreSQL的元组、页面结构及索引查找原理》中介绍了postgresql数据库数据结构和索引查找过程,本文接着继续介绍下堆内元组和动态剪枝技术,这两个技术其实是相辅相成的。我们知道在数据库元组插入更新时,索引也需要进行相应维护,因为pg的老元组不会实时清理,那么在更新后索引中就会多出一条索引记录指向新元组,这样造成索引膨胀,维护代价变大。pg为了避免这个问题,从8.3版本开始采用HOT(heap only tuple)解决这个问题,下面简单介绍一下技术原理。
问题的提出 有人问PostgreSQL数据库中刚刚删除的数据能否被恢复? 或更进一步,如果如要在一个事务中做了一系列的更新、删除、插入的操作后,把这个事务提交之后又后悔了,能否恢复到之前的状态? 当然如果数据库有备份,可以直接从备份的数据中恢复,本文讨论的是没有备份的情况下能否恢复。 理论分析 从PostgreSQL多版本实现的原理上,这是有可能的。因为PostgreSQL的多版本原理是旧数据并不删除: 对于删除数据的操作,只是把行上的xmax改成当前的事务id 对于更新操作,只是把原先行上xma
《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
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。
数据库管理系统需要操作的数据位于RAM,并会异步刷写到磁盘或其他非易失性存储介质。写被推迟,推迟时间越久IO次数越少,系统操作越快。
首先,一个好的监控系统必须非常迅速的接收,处理和记录传入的数据,这里的每一微秒都很重要,一开始可能并不明显,但当你的系统变得非常庞大的时候,所有的微秒加起来即使不会变成几分钟也会变成很多秒。
PostgreSQL中的时间线用于区分原始数据库集簇和恢复生成的数据库集簇,它是PITR的核心概念。此文描述了与时间线相关的两件事,分别是时间线标识和时间线历史文件。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/733/1.html (上)
墨墨导读:最近电子工业出版社博文视点出版了《PostgreSQL指南:内幕探索》,日前「数据和云」公众号推荐了这本书并赠送了五本,百多位用户参与,几十条留言未能放出,为了让大家更好地学习开源数据PostgreSQL,经出版社官方授权,刊载本书部分章节内容以飨读者,本文节选了第十章《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。
在上面的例子中,数组 a 中有 5 个元素。 也就是说 ,a 的长度是 6 。我们可以使用 a [0] 来表示数组中的第一个元素。因此,a [0] = A 。类似地,a [1] = B,a [2] = C,依此类推。
本次ConcurrentHashMap的源码解析是针对JDK8,内容比较多,具体大纲请见下方截图:
双指针是我们做题中经常用到的思想,所以这个思想在刷题初期是一定要会的。其实我们早就学习过这个方法,那就是我们在学习数据结构的二分查找,下面我们通过二分查找来描述一下这个思想。
2011年已经发现GetSnapshotData存在瓶颈,当时做的优化是把PGPROC里面把快照需要的变量拆出来,放到PGXACT中,这样数据结构小很多,可以装到一个cpu cache line中。
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:
首先逻辑复制早期在 PG 10 之前是通过插件的方式来实现其功能的,在PG10合并进数据库系统中。
在 PostgreSQL 中,收集的统计信息分为三类:为一张表收集的统计信息,为一个列收集的统计信息,以及为了一组列收集的统计信息。
问题引入 我们接着上次“解救小哈”的问题继续探索,不过这次是用宽度优先搜索(BFS)。 注:问题来源可以点击这里 http://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/7429
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
大 O 时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间,而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势, 所以,也叫作渐进时间复杂度(asymptotic time complexity),简称时间复杂度。
题目 每天一道leetcode88-合并两个有序数组 分类:链表 中文链接: https://leetcode-cn.com/problems/merge-sorted-array/ 英文链接 https://leetcode.com/problems/merge-sorted-array/ 题目详述 给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2,将 nums2 合并到 nums1 中,使得 num1 成为一个有序数组。 说明: 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。
ConcurrentHashMap是Java1.5中引用的一个线程安全的支持高并发的HashMap集合类。这篇文章总结了ConcurrentHashMap的内部实现原理,是对于自己理解后的一些整理。 ---- 1.HashTable与ConcurrentHashMap的对比 HashTable本身是线程安全的,写过Java程序的都知道通过加Synchronized关键字实现线程安全,这样对整张表加锁实现同步的一个缺陷就在于使程序的效率变得很低。这就是为什么Java中会在1.5后引入ConcurrentHa
数据插入 此前一直使用语句,但还有三个经常使用的SQL语句需要掌握(、和)。 插入的几种形式, 1. 插入完整行; 2. 插入行的部分数据; 3. 插入多行; 4.插入某些查询的结果; - 注意,由于
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。
给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (67)-- 算法导论6.5 6题
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。
和任何数据库软件一样,PostgreSQL需要定期执行特定的任务来达到最优的性能。这里讨论的任务是必需的,但它们本质上是重复性的并且可以很容易使用cron脚本或Windows的任务计划程序等标准工具来自动进行。建立合适的脚本并检查它们是否成功运行是数据库管理员的职责。
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。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作,我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的,后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB,使用了几个月的时间后,由于数据库服务非常不稳定,再加上无人看管,同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库,最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验,所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制,保证数据库中数据的合法。
算法的执行效率,粗略地讲,就是算法代码执行的时间。但是,如何在不运行代码的情况下,用“肉眼”得到一段代码的执行时间呢?
PostgreSQL 在9.2 之后修改字段的大小,例如 varchar(20) ---> varchar(30) 返回修改仅仅是一瞬间的事情。
作者介绍:林锦,腾讯云数据库团队高级工程师,曾任云计算初创公司系统架构师,从事分布式系统研发7年,2017年加入腾讯云,从事NewSQL研发工作,目前主要负责CynosDB for PostgreSQL开发工作。
我关注的PG14的性能项目其中一个是加速恢复与VACUUM。在微软的PG团队中,我和PG社区其他成员大部分时间一起致力于PG开源项目。在PG14中(2021的Q3),我提交了一个patch优化compactify元组函数,减少恢复时CPU的使用。这项性能优化可以使PG14的恢复快2.4倍。
兜兜转转,一晃年关将至。时间证明了一个道理,学啥忘啥,学的越快忘得越快,还不如踏踏实实写点笔记心得来的实在。
01:不要频繁的往arralist里面去塞数据,导致他频繁的数组扩容,避免扩容的时候较差的性能影响了系统的运行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云