在分布式数据库领域中，高性能＋强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征，这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB，YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
文章整理自：https://www.smartly.io/blog/scaling-our-analytical-processing-service-sharding-a-postgresql-database-with-citus
SphereEx co-founder, Apache member, Apache ShardingSphere PMC, Apache brpc(Incubating) mentor, 本次 Release manager。
Mac哪款数据库查询工具好用呢？RazorSQL Mac版是一款专门为mac用户推出的数据库管理软件，允许您从一个数据库工具查询，更新，导航和管理所有主要数据库；
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就，分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能，而是编写查询语句时的细节。例如，在Re
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数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
Citus 是 Postgres 的开源扩展，它在集群中的多个节点上分布数据和查询。因为 Citus 是 Postgres 的扩展（不是 fork），所以当您使用 Citus 时，您也在使用 Postgres。您可以利用最新的 Postgres 功能、工具和生态系统。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
在2017年的DB-Engine的年度数据库榜单上，PostgreSQL以其超过其他341个受监控数据库管理系统的受欢迎程度居于榜首，被评为年度DBMS。其总体排名也超过MongoDB，在其流行程度上
大部分公司对于SQL 的优化都是在出了问题后来优化，上了线后在去看慢查询语句。大部分业界99%是基于这样的做法，如同把眼看你喝完慢性毒药，发病后再给你调理，最终留下的一个个不解的病根。
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。
网上对这些数据库介绍有些误导，流传各种说法，比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别，没办法谁让当前国产数据库太多...
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统， 可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
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SQL作为处理数据的通用语言，因为它基于自然语言的设计，好理解好入门，已流行了很多年，但，也并非完美无缺：
大量的现代企业采用Web应用程序与其客户无缝地连接到一起，但由于不正确的编码，造成了许多安全问题。Web应用程序中的漏洞可使黑客获取对敏感信息（如个人数据、登录信息等）的直接访问。
包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。 FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
有2年没有摸数据库了，重新学习下。数据库是IT系统的基石，小到一个个人站点，大到类似Google，阿里，腾讯这种大公司，里面都运行着各种各样的数据库，成千上万的人才还在继续开发和维护数据库。 数据库大牛stone breaker前两年还拿到了图领奖，了不起的成就。数据库理论这些年没啥大的突破，还是70年代提出来的关系模型，ACID等等。不过不表示数据库的发展停下来了，尤其是随着需要处理的数据和业务越来越大，数据库规模，性能越来越强。数据库的发展主要体现在工程能力，新硬件的使用上。 我个人理解就当前而言，技术
早前，我们发表过一篇《PostgreSQL 与 Navicat ：数据库的中坚力量》 ，从产品的发展介绍了两者的渊源与共性，获得了许多童鞋的认可。而随着PostgreSQL 在国内热度愈发高涨，应用也愈发广泛。近期，我们收到许多用户的问询，涉及一些使用时的技术问题，例如：PostgreSQL 查询延时的优化方法等。今天，小编就带大家解析如何通过 Navicat 工具便捷地跟踪、设置查询超时语句时长和设置权限来确保你的 PostgreSQL 数据库实例保持良好状况和可用性，并保障数据库系统的性能稳定。
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。
其实说到这个问题,有些同学会有疑问,访问同instance 的有那么难吗? 估计用过SQL SERVER ,MYSQL的同学会提出这样的疑问, 而ORACLE的同学则会提出什么同一个instance
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时，如果参与联接的表包含大量的数据记录，可能会导致以下性能问题：
前言：近年来，互联网的快速发展积累了海量大数据，而在这些大数据的处理上，不同技术栈所具备的性能也有所不同，如何快速有效地处理这些庞大的数据仓，成为很多运营者为之苦恼的问题！随着Greenplum的异军突起，以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决，Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表。本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践，对处理庞大的数据量时，如何选择有效的技术栈做了深入研究，探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳定的利器。
数据库行业年度回顾 技术的多元化探索与产品的差异化发展 2021年，各家数据库产品都取得了长足的进步。 首先，从技术角度上看，分布式、云及云原生、多模、HTAP、AI自治等代表性技术，成为了各大厂商布局发力的重点。 伴随着数据规模激增、场景复杂化，对大规模数据存储、计算提出了更高的要求。分布式数据库迎合这一趋势，近些年来发展迅速，逐步在业务核心场景中被尝试使用。其中不少分布式数据库产品在功能、性能、易用性、稳定性等方面都逐步完善成熟，相信在未来几年，分布式数据库将取得更大发展。 根据第三方机构预测，未来几年
在现代软件开发过程中，如何有效地管理组件间的依赖关系成为了一个重要的话题。依赖注入（Dependency Injection，简称DI）模式，作为一种广泛应用于对象编程语言中的设计模式，其优势在于能够降低程序组件间的耦合度，增强系统的灵活性和可扩展性。本文旨在深入探讨依赖注入模式，通过生动的例子和详细的解析，带领我们一起理解其原理、应用场景以及在软件开发中的重要价值。
安装包下载地址：https://pypi.org/project/sqlmap/#files
Gorm是一种流行的Go编程语言的ORM（对象关系映射）库，它为开发人员提供了一种简便的方式来管理数据库，并将对象模型映射到关系型数据库中。
来源：https://cloud.google.com/blog/products/databases/alloydb-for-postgresql-intelligent-scalable-storage
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本文偏长（4k+字），实用性高，老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，反复看，反复记，反复练。
预计 Gemini 在 Google Cloud 数据库产品中的可用性将帮助开发者比去年集成的 Duet AI 更快地编写代码和迁移。
对于许多Web应用程序而言，数据库都是其核心所在，数据库几乎可以用来存储你想查询和修改的任何信息。
在当今数字时代，数据是任何应用程序的核心。Python提供了丰富的数据库编程工具和库，使得与各种数据库进行交互变得更加容易。本文将深入探讨Python数据库编程的各个方面，从基础概念到高级技术，为读者提供全方位的指南。
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在上篇教程中，学院君给大家介绍了如何通过 PHP 内置的 Mysqli 扩展与 MySQL 数据库交互，今天我们来看看另一个 PHP 内置的数据库扩展 —— PDO，其全称是 PHP Data Objects，即 PHP 数据对象。
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
YugabyteDB 2.0版本的核心功能之一是与PostgreSQL兼容的YugabyteDB SQL（YSQL）API。在这篇文章中，我们将从性能和可扩展性两个方面，比较YSQL与其他两个兼容PostgreSQL的分布式SQL数据库——Amazon Aurora PostgreSQL和CockroachDB。 SQL基准测试表明，YSQL的可扩展性是Amazon Aurora能达到的最大吞吐量的10倍。此外，对于类似的硬件配置，YSQL和Amazon Aurora相比，吞吐量提高了近2倍，延迟却只有
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。
CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库，有PostgreSQL和MySQL两个版本。本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例，介绍我们的架构设计和优化思路。
【编者按】大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论
PostgreSQL是一个的开源对象关系型数据库系统，使用和扩展了SQL语言，通常带有C、per、python扩展语言。Postgre SQL还具有高度的可扩展性，比如自定义数据类型、构建自定义函数等。
VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示，SQL已经赢得了大型企业的广泛部署，大数据是它可以支持的另一个领域。 Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的选择，并且从很多方面来看，它是大数据的最佳选择，特别是涉及到可扩展性时。 SQL经历时间的考验，并仍然在蓬勃发展。结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者，它已经主宰了几十年，目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)
执行大数据项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。
在现代的应用开发中，数据库操作频繁是很常见的情况，而频繁的数据库访问可能导致性能瓶颈。为了解决这个问题，Hibernate提供了缓存机制，其中包括一级缓存和二级缓存。本文将介绍这两种缓存机制的原理，以及如何在实际项目中应用它们来提升性能。
在互联网行业，我们的日常工作中始终绕不开数据库，不管是关系型数据库还是非关系型数据库。因为数据库类型与应用众多，我们难免会遇到不同的数据库系统之间迁移和转换 SQL 查询语句的情况。
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