磁盘IOPS（每秒输入/输出操作数）是衡量磁盘系统性能的关键指标。代表每秒可以执行的读写操作数量。对于严重依赖于磁盘访问的PG来说，了解和优化磁盘IOPS对实现最佳性能至关重要。本文讨论IOPS相关主题：IOPS是什么、如何影响PG、如何衡量它以及需要如何调优。
9月9日，PostgreSQL全球开发组宣布了9.3版发布的消息。从2010年9.0版开始，PostgreSQL已经连续四个版本稳定地按时在每年9月中旬发布，从一个侧面也显示了开发团队的强大实力。 9.3版的新增点通过官方的特性矩阵能够最直观地看到。官方Wiki中的What‘s New和正式文档中的版本说明有更详细的说明。 比较显著的新增特性包括： 外部数据集成 外部数据封装器现在可写了，大大有助于系统间的双向数据交换。这在目前多种数据库和存储技术共存的复杂IT系统中非常重要。 新增了一个高性能、读/写P
目前流行的软件定义存储相关的开源项目主要有GlusterFS、Swift、Lustre和Ceph。这四个项目各有各的特点：GlusterFS提供文件存储，Swift提供对象存储，Lustre主要用在高性能计算，Ceph则基于一套系统提供块、对象及文件功能。
对 PostgreSQL 的性能问题进行监控至关重要。PostgreSQL 是一个强大的开源关系数据库系统，以其健壮性、可扩展性和对可扩展性和标准符合性的强调而脱颖而出。在本 PostgreSQL 监控指南中，我们将介绍应监控的关键 PostgreSQL 指标、PostgreSQL 监控的最佳实践以及一些可以设置 PostgreSQL 监控的工具。
4、Pivotal Supported Greenplum 必须部署Mirroring Segment
电力变压器作为电力系统中的关键设备，噪声与振动伴随变压器运行产生，声音与振动的幅值、时域波形、频谱特性与其运行电压、电流、机械状态、励磁状态、绝缘状态等密切相关，可及时反映设备运行状态变化。
数据库发展至今，已经有许多人为的分类和产品，开发者使用最多的关系型数据库，包括MySQL、PG和SQL Server；为适应新的业务逻辑和场景而生的缓存数据库Redis、Memcached；顺应数据爆炸时代的分析型数据库ClickHouse；以及一些其他的图数据库和时序数据库等。 而在开发者眼中，这些分类并不是这么重要，大多数开发者使用数据库的日常是这样的：申请资源——设计表结构——写SQL语句——找DBA审核语句——复现诡异问题——申请扩缩容。而在一遍遍的日常中，总有些痛点让人糟心。接下来就给大家盘点开
该文章介绍了如何部署一个基于Sinatra的应用程序到Heroku。首先介绍了Heroku是什么，然后描述了如何利用Sinatra和Heroku创建应用程序，接着给出了部署应用程序的步骤，最后说明了如何通过SSH密钥在Heroku上部署应用程序。
前言 原文：How to Build an Effective Initial Deployment Pipeline 作者：Amin Shah Gilani, Pakistan 正文 I lov
该文章介绍了如何部署一个Sinatra应用程序到Heroku。首先，需要设置一个Gemfile和一个config.ru文件，使用Git将应用程序部署到Heroku。然后，需要安装Heroku gem，生成SSH密钥并将其添加到Heroku。最后，通过运行`heroku keys:add`命令将SSH密钥添加到Heroku。
在Heroku中部署一个Sinatra应用程序。首先需要在Heroku上注册一个账号，然后创建一个应用程序。接着通过在Gemfile中添加必要的Ruby gems来配置你的应用程序。最后，使用Git将你的应用程序推送到Heroku，并在Heroku上启动该应用程序。
S7-1500R/H 冗余系统允许 PROFINET 环网中的两个 R-CPU 或 H-CPU 中有一个发生故障。如果主 CPU 发生故障，则备用 CPU 将作为新的主 CPU 在中断点继续进行过程控制。
DMA是一种内存访问技术，允许某些计算机内部的硬件子系统可以独立的直接读写内存，而不需要CPU介入处理，从而不需要CPU的大量中断负载，否则，CPU需要从来源把每一片段的数据复制到寄存器，然后在把他们再次写回到新的地方，在这个时间里，CPU就无法执行其他的任务。
要使 CPU 和 IO 设备的接口可被其它设备访问，接口的 IP 地址在网络中必须是唯一的（设备 IP 地址）。
打开配套资源中的例程“电动机控制”的设备视图，组态一个并不存在的8DI模块，其字节地址为IB8。生成诊断中断组织块OB82，在其中编写将MW20加1的程序。用以太网电缆连接计算机和CPU的以太网接口，将组态信息下载到CPU，下载后切换到RUN模式，ERROR LED闪烁。
Postgresql 的监控其实有很多即时的软件可以进行监控，今天会介绍PG_TOP 和PG_Activity 即时监控和处理部分操作的工具。
PG介绍 PG, Placement Groups。CRUSH先将数据分解成一组对象，然后根据对象名称、复制级别和系统中的PG数等信息执行散列操作，再将结果生成PG ID。可以将PG看做一个逻辑容器，这个容器包含多个对象，同时这个逻辑对象映射之多个OSD上。 如果没有PG，在成千上万个OSD上管理和跟踪数百万计的对象的复制和传播是相当困难的。没有PG这一层，管理海量的对象所消耗的计算资源也是不可想象的。建议每个OSD上配置50~100个PG。
不熟悉问题是怎么回事的同学可以参考，上周发送的文字，为什么叫后续，因为真的有后续。
Heroku是另一个流行的PaaS平台。要自定义Heroku构建，请提供 Procfile ，它提供部署应用程序所需的咒语。Heroku为要使用的Java应用
首先还是要说两句，1 这个帖子不会说是那个云，读者你也不要问是那个云， 2 丢数，我个人认为在云上这是必然的，不是偶然，只是触发概率的问题。（原因很清楚，我说的这个问题，到那个云都一样，越先进的越会有这个问题）
Greenplum基于数据库管理系统（DBMS）提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。
“现在的编程工作就像是对你需要解决处理的部分做科学研究。” ——Gerald Sussman 设计和维护好的软件就像是一个抵制复杂度的永无止境的奋斗过程。任何足够大小的应用程序的代码路径和组件都能迅速成长成令人眼花缭乱的组合爆炸。 一点都不简单。 当部署类似于Heroku和AWS的平台时，单服务器的Web应用程序成为了分布式系统。现代浏览器模糊了客户端和服务器之间的界线。当简单程序在多个CPU内核上运行时，它们就会成为复杂的协调问题。虽然像测试驱动开发等实践和SOLID原则等指导，可以帮助我们模拟问题，简化
你好，技术圈的小伙伴们！猫头虎博主又来啦！最近发现很多朋友在搜索“PostgreSQL备份方法”、“PostgreSQL恢复数据教程”等关键词，显示了大家对PostgreSQL备份和恢复的浓厚兴趣。那么，这篇《PostgreSQL备份与恢复：步骤与最佳实践》是为了满足大家的这份求知欲。一起深入探讨吧！
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。
ceph osd df - 可以查看每个osd的用量,每个osd的pg数，权重 ceph osd find <int> - 可以查找到osd的位置，在osd比较多时用到 ceph osd perf - 可以查看所有osd提交及应用提交的延时，对监控osd的健康状态极有帮助 ceph osd scrub <int> - 指定osd进行清洗，注意到，清洗是为了检查osd缺陷和文件系统错误，正确的清洗策略很重要 ceph quorum_status - 报告集群当前法定人数情况，若集群因mon跪了导致故障可由此排查 ceph report - 报告集群当前的全部状态，输出信息非常详细，排查没有头绪时可以试试这个 radosgw-admin bucket limit check - 查看bucket的配置信息，例如索引分片值 ceph daemon osd.1 config show - 显示指定的osd的所有配置情况 ceph tell 'osd.*' injectargs '--osd_max_backfills 64' - 立即为osd设置参数，不需要重启进程即生效 ceph daemon /var/run/ceph/ceph-client.rgw.hostname -s.asok config show - 查看指定的asok的配置 ceph-bluestore-tool bluefs-export --path /var/lib/ceph/osd/ceph-1 --out-dir /home/xx - 导出指定osd的整个rocksdb ceph-kvstore-tool rocksdb /home/xx/db/ list - 查看rocksdb里面的记录 ceph tell osd.* heap release - 通知所有osd释放那些可以释放的内存 ceph daemon osd.x dump_historic_ops - 调查指定osd的op处理情况，诊断延时的瓶颈 ceph daemon osd.x dump_ops_in_flight - 调查指定osd的性能问题
PostgreSQL是一款高度可定制的关系型数据库，能够处理大量数据，并为用户提供强大的功能和灵活性。然而，为了充分发挥其性能，需要进行一些关键的配置优化。本文将详细介绍如何优化PostgreSQL配置，让数据库运行得更加高效。
PG数据库和应用之间常见的部件有连接池、负载平衡组件、路由、防火墙等。我们常常不在意或者认为涉及的网络hops对整体性能产生的额外开销是理所当然的。但在很多情况下，它可能会导致严重的性能损失和拖累整体吞吐量。相当长一段时间，我试图对这种开销进行良好的评估，之前写过how the volume of data transmission as part of SQL execution, as well as the cursor location, affects the overall performance:
Oracle数据库的性能视图几乎可以说是最引以为骄傲的功能，在那样细粒度的采样统计强度下，依然保持卓越的性能，基于这些性能数据采样之后形成的AWR，更是Oracle DBA分析数据库性能问题的最重要手段之一。
从 Oracle 到 PostgreSQL ：从 Uptime 到数据库实例运行时间
完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第64章 STM32H7的高分辨率定时器HRTIM应用之P
预设Ceph集群中的PG数至关重要，公式如下: （**结果必须舍入到最接近2的N次幂的值)**
在 K8s 集群治理过程中，常常会因 CPU 、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上 Pod 的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增。
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。
与MySQL设置innodb_buffer_pool_size = 80%左右的系统内存相比，也就是将操作系统大部分内存分配给Innodb的buffer pool的缓存管理机制不同，Postgresql采用数据库采用实例buffer和操作系统buffer双缓存(effective_cache_size)的工作模式，这一点两者还是有着比较本质上的差异的。
作者 | Tom Kleinpeter and Jamie Turner 译者 | 王强 策划 | 万佳 1宕机事件总结 本文总结了过去遇到的许多次宕机事件中反复出现的问题。工程团队在处理这些事件时，某些模式（无论是作为风险还是作为资产）几乎次次都能遇到。 从这些反复出现的模式中，我们提取出了一些工程团队准备采纳的经验教训，希望你也能从中学到有用的知识并做好准备。 2第 1 课：循环依赖会破坏你的运维工具 使用自己做出来的东西是一种很好的做法——毕竟，如果你都不这样做，你怎么能指望客户使用你的产品和服务呢
今天，云原生计算基金会(CNCF)接受Cloud Native Buildpacks(CNB)进入CNCF沙箱。沙箱是早期阶段发展中的云原生项目的家。
大家好，我是 JiekeXu,很高兴又和大家见面了,今天和大家一起来学习在 openGauss 上遇到慢 SQL 该怎么办？
首先是原理上的对比，强化学习研究的目标是训练出一个对应于具体任务的好模型，这两个训练策略的方法是不同的。DQN基于值的方法，简单说就是先学出个值函数 ,然后通过值函数确定策略。而PG基于策略的方法则是，直接通过一个目标函数去训练出一个策略
在Postgresql做delete操作时，数据集(也叫做元组 (tuples))是没有立即从数据文件中移除的，仅仅是通过在行头部设置xmax做一个删除标记。update操作也是一样的，在postgresql中可以看作是先delete再insert;
这题目让我想起非诚勿扰电影里面的台词，有意思吗？有意思呀！PostgreSQL 有意思，PolarDB for PostgreSQL 有意思。
这篇指南介绍描述了 HTTP+JSON API 的一种设计模式，最初摘录整理自 Heroku 平台的 API 设计指引 Heroku 平台 API 指引。
其实学习的过程中，很容易陷入一个问题，貌似都懂，一问就含糊，今天就自己捋一捋的那团乱麻。
随着数据中心网络技术和带宽不断发展，流控技术在网络中发挥着越来越重要的作用，但一直未曾有过很大变革。直到无损网络的出现，流控技术出现新突破。作为以太网的基本功能之一，流控技术用于可以防止拥塞的情况下出现丢包，还能配合发送端合理的调整发送速率，从整体上保障网络带宽的最高效率。
在医学领域的不断创新中，技术的进步为疾病的早期预测和诊断提供了全新的可能性。乳腺癌作为女性最常见的癌症之一，对于其早期预测变得尤为关键。本文将引领您探索乳腺癌预测中的数据探索分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）以及相关的模型应用。通过深入挖掘乳腺癌数据集，我们将揭示隐藏在背后的模式和趋势，为医学领域的科学家、数据科学家和临床医生提供更有力的工具，以更准确地预测乳腺癌的风险。
这是笔者第三次重构博客，虽然博客应用是最简单的应用，但学习新技术何不从重构博客开始？
Postgresql从9.1开始支持流复制，流复制的出现是一次革命，因为它速度非常快，性能很好。流复制是基于wal日志的复制技术，主库不断发送wal日志至备库，备库进行应用回放。
Ceph是一个分布式存储系统，可以动态地扩展和缩减存储容量。下面分别描述Ceph的PG动态分布策略和智能重平衡的实现方式。
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